臭氧水对草莓及拟盘多毛孢影响的研究

通过组织分离纯化和分子生物学鉴定,明确了引起草莓叶部新病的致病菌为拟盘多毛孢。以喷洒清水为空白对照,利用不同质量浓度的臭氧水直接喷洒致病菌和生长期的草莓植株,研究臭氧水对致病菌和草莓植株的浓度效应,结果显示:低浓度臭氧水(0.5～0.8 mg·L^-1)对草莓植株的生理生态变化和致病菌的生长影响较小;中浓度臭氧水(2.2～2.5 mg·L^-1)可以显著抑制致病菌的生长,并促进草莓植株的生长;高浓度臭氧水(4.0～4.3 mg·L^-1)可以很好地抑制致病菌的生长,但对草莓叶片有较严重的腐蚀作用。因此,中浓度(2.2～2.5 mg·L^-1)是喷洒草莓的最适臭氧水浓度。     

采用Bootstrap抽样的靖远黄河大桥模态参数识别不确定性量化

提出一种基于Bootstrap抽样的模态参数识别不确定性量化方法,从整体和局部的角度评价模态参数识别结果的可靠性.首先,基于动力测试的加速度时程数据,采用协方差驱动随机子空间(SSI-COV)法识别不同测试组的模态参数;引入Bootstrap抽样方法,对多组模态参数识别结果进行B次重复抽样,得到Bootstrap样本数据,并通过其概率统计特征值衡量整体不确定性.然后,对单个测试组中不同时间段的识别结果进行重复抽样,分析并量化单个测试组的模态参数识别的不确定性.最后,以靖远黄河大桥试验数据为例,对靖远黄河大桥竖向单个及多个测试组下的模态参数进行不确定性量化.结果表明:不同测试组识别的前3阶固有频率的均值分别为1.553 9,1.720 6,2.165 2,方差分别为0.076 1,0.042 9,0.096 5;单个测试组识别的前3阶固有频率的均值分别为1.526 5,1.788 0,2.306 0,方差分别为0.015 3,0.049 6,0.018 2;文中方法识别的固有频率值总体较为稳定.     

CARMA模型的多新息增广随机梯度辨识算法

将多新息辨识理论用于研究CARMA模型参数辨识问题,通过把标量新息扩展为向量新患,即多新息,得出相应的多新息增广随机梯度辨识算法.仿真结果验证了提出算法的有效性.     

多变量ARX-like系统的递阶最小二乘估计

利用Kronecker积,推导出多变量ARX-like随机系统的辨识模型,使用递阶辨识原理研制了一个递阶最小二乘参数估计算法.提出的递阶最小二乘算法比现存递推最小二乘算法计算量小.给出了为仿真例子.     

证据理论及其在目标识别中的应用

随着防空作战环境的日益复杂,快速准确地进行空中目标识别显得尤为重要。多元信息融合为目标识别提供了一个新的思路,信息融合可在像素级、特征级及决策级3个层次上进行。基于证据推理的决策级融合以其在自动目标识别中特有的优势而成为研究的热点。为了解决Dempster组合规则在高冲突证据下存在的问题,对组合规则的思想进行了分析;讨论了针对该组合规则的两大主流修正方向:基于修正证据源的改进措施和基于修正Dempster组合规则的方法一些改进措施;针对空中目标识别问题,提出了综合运用各种改进思想的融合方法,给出了识别过程的流程图,算例结果表明本文方法的有效性。     

基于系统论事故分析模型的油气智慧管道系统信息物理风险辨识

为了辨识油气智慧管道系统中存在的信息安全风险,本文通过基于系统论事故分析模型(systems-theoretic accident modeling and process)的方法,对油气智慧管道系统的信息物理安全进行全面评估与分析。首先,系统综合分析了油气智慧管道涉及的设备、设施、工艺、元件,评估其安全性。其次,通过建立STAMP模型,深入分析了各层级、元件之间的反馈信息与控制动作,形成了明确的控制反馈回路,突显了元件之间的关联与控制关系。在此基础上,系统辨识出了潜在的信息风险因素,推导并构建了可能发生的系统失效场景。以天然气输气首站油气智慧管道系统为例,研究验证了基于STAMP模型的可行性和有效性。结果显示,该方法不仅直观地描述了元件之间的关联与控制关系,而且从物理层功能安全的角度全面考虑了信息风险,特别凸显了控制元件PCS(process control systems)及易受攻击的操作员站。与传统方法相比,本研究所提出的方法将信息物理安全风险因素的识别率提升至80%以上,提高了40%以上,有助于避免不必要的安全措施冗余设计,提高了安全风险管控的准确性。     

基于Inception-BiLSTM和迁移学习的结构损伤识别

针对传统卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）方法在时空特征提取存在不足,提出一种改进的Inception与双向长短期记忆（ bi-directional long short-term memory,BiLSTM）联合模型,以全面学习振动信号中的空间和时序信息。首先,构建具有多尺度感受野的Inception模块,自适应地提取不同尺度下的空间特征;其次,BiLSTM序列化处理时间特征,以深度挖掘时间相关性;最后,通过全局平均池化和Softmax分类器来实现钢框架结构的损伤识别。为评估该模型对噪声的鲁棒性,引入高斯白噪声作为干扰。此外,采用迁移学习策略来评估模型在不同强度激励和小样本下的泛化能力,确保适用于不同的损伤识别任务。结果表明,与传统的CNN方法相比,该模型在无噪声条件下及信噪比超过25dB时保持了100%的识别精度。该方法解决了土木工程应用中样本量不足和不同强度激励的实际挑战。通过微调预训练模型的参数,实现了在不同强度激励和小样本情况下的知识迁移与泛化,从而增强了模型的实际适用性。     

Advances in SVM-Based System Using GMM Super Vectors for Text-Independent Speaker Verification

For text-independent speaker verification, the Gaussian mixture model （GMM） using a universal background model strategy and the GMM using support vector machines are the two most commonly used methodologies. Recently, a new SVM-based speaker verification method using GMM super vectors has been proposed. This paper describes the construction of a new speaker verification system and investigates the use of nuisance attribute projection and test normalization to further enhance performance. Experiments were conducted on the core test of the 2006 NIST speaker recognition evaluation corpus. The experimental results indicate that an SVM-based speaker verification system using GMM super vectors can achieve appealing performance. With the use of nuisance attribute projection and test normalization, the system performance can be significantly improved, with improvements in the equal error rate from 7.78% to 4.92% and detection cost function from 0.0376 to 0.0251.     

青海茶卡盐湖细菌Ab9发酵液的化学成分分析

基于茶卡盐湖淤泥中筛选出的细菌Ab9菌株,采用吸附色谱法、凝胶柱色谱法对菌株发酵液中的化学成份进行了提取分离并通过活性测试筛选出目标馏分。通过高效液相仪提取出目标馏分中的纯化合物,运用波谱技术分析确定化合物的化学结构。结果表明,经过试验得到7种化合物,分别鉴定为：1-甲基-4-仲丁基哌嗪-2,5-二酮,1-甲基-4-异丁基哌嗪-2,5-二酮,3-异丁基吡咯并哌嗪-2,5-二酮,3-甲苯吡咯并哌嗪-2,5-二酮,3-异丙基吡咯并哌嗪-2,5-二酮,3-仲丁基吡咯并哌嗪-2,5-二酮和吡咯并哌嗪-2,5-二酮。     

Informization Implementation for Chinese Retailers

Retailing is an important component of every country's economic system. The current status and developments in the informization of Chinese retail industry were investigated by using questionnaires and interviews to survey 139 retailers throughout China. The investigation shows that Chinese retailers are in the initial informization stage, and can be classified into different types with corresponding informization characteristics. In addition, the survey identified the key problems faced by retailers in the initial stage. Developments in the information technology field were analyzed to identify the key technologies that Chinese retailers should focus on during the informization process. The investigation also shows that the retailers have not arrived at a consensus about information technology adoption, and thus hesitate to use new information technologies, such as the radio frequency identification.