网络生存适应性的多目标评估

为了更好地测度网络适应环境变化的能力,提出了一种简单的多目标量化评估网络生存适应性的方法.该方法将网络效率、网络鲁棒性和网络代价等多个优化目标结合起来,通过定量加权的方法对网络拓扑的生存适应性进行综合评估,避免了仅依靠网络平均路径长度、最大连通子图规模等单一度量指标进行评估的不足.仿真实验结果表明,综合了环型和星型结构优势的Hub型拓扑结构的生存适应性比较高,节点度分布较均匀的ARPA网络的生存适应性比较优,提高网络拓扑度分布的均匀性是改善网络拓扑生存适应性的有效措施.该评估方法不仅能够有效度量不同网络结构在动态环境下的生存适应能力,还能进一步为网络拓扑的优化、设计和重构提供有益的指导.     

土壤中一株产黑色素微生物的分离与鉴定

以土壤为材料,分离纯化得到了一株产黑色素的微生物(D-1),根据菌株的形态特征并结合16S rDNA序列比对分析,确定这株产黑色素的微生物属于链霉菌属(Streptomyces).并测定了菌株的生长曲线、抗生素抗性、所产黑色素的吸收光谱,为后期优化产黑色素的条件提供了理论基础.     

基于语义分割的光伏组件积灰检测与分析

为了解决恶略环境条件下难以对光伏电池板表面积灰定性定量分析的问题,提出了一种基于深度学习算法的光伏电池板表面积灰智能检测方法。首先,构建数据集,通过实地调研采样以及在实验室模拟等方法并利用图像处理技术构建完备的数据集;然后,利用深度学习语义分割技术对数据进行训练并对其优化;最后,采用图像处理技术对输出图像进行处理,以解决对积灰的定性定量分析。实验结果表明所提方法的有效性,可以应用于光伏电池板表面积灰的智能检测。