IFS-BN结合的辐射源威胁评估方法

针对辐射源威胁评估实时性、复杂性和信息不确定性的问题,将直觉模糊集与贝叶斯网络相结合,提出一种基于IFS-BN的辐射源威胁评估方法。IFS-BN算法通过直觉模糊集刻画贝叶斯网络的节点信息,充分描述节点信息的确定性,不确定性以及犹豫度。同时,将直觉模糊集求得的各辐射源先验概率代入贝叶斯网络模型之中,得出后验概率进行威胁等级排序,并在此基础上建立了相应的评估指标体系。仿真分析表明,算法具有较好的可行性与有效性。与经典贝叶斯网络评估方法相比,IFS-BN算法的结果更加客观合理。     

关于武昌鱼败血症的防治

论述武昌鱼败血症的病原体 ,发病的主要症状 ,流行情况 ,病原体致病条件及防治的主要措施。     

The phytotoxins ofMycosphaerella fijiensis,the causative agent of Black Sigatoka disease of bananas and plantains

Black Sigatoka is the most costly to control disease of bananas and plantains in the world. Currently, a worldwide search is underway either to find or to produce cultivars that are disease-resistant or-tolerant. Phytotoxins isolated from the pathogen might facilitate the discovery of such cultivars. Several aromatic compounds from liquid cultures ofMycosphaerella fijiensis, the causal agent of Black Sigatoka disease of bananas and plantains, have been isolated. The most abundant and phytotoxic of these compounds is 2,4,8-trihydroxytetralone, which induces necrotic lesions at 5 g/5 l in less than 12 h on sensitive cultivars of bananas. This compound exhibits host-selectivity that mimics that of the pathogen. Other phytotoxins isolated from this fungus, in lesser amounts, were juglone, the novel compound 2-carboxy-3-hydroxycinnamic acid, isoochracinic acid and 4-hydroxyscytalone. Some of the phytotoxins isolated are melanin shunt pathway metabolites, which makes this fungus unique among plant pathogens.     

试论计算机网络安全

随着现代信息技术的发展和应用,网络安全问题日益突出。文章对网络安全的含义、网络面临的安全威胁、网络安全目标做了初步的探讨,同时介绍了当前网络采用的各种安全防范技术、网络安全策略、网络安全的发展趋势等,这对我们认识网络和网络安全具有很强的参考价值。     

对抗环境下足球机器人路径规划

在RoboCup中型组足球机器人比赛环境下,实现机器人实时、有效的路径规划是赢得比赛的重要前提.充分考虑到足球机器人比赛中实时性和对抗性的特点,采用具有实时性优势的人工势场法,并综合考虑障碍物、目标点以及机器人之间相对位置和相对速度的关系,提出一种相对威胁系数的概念.该系数能够反映比赛中双方机器人实际对抗的强弱程度.将相对威胁系数应用到传统的人工势场中,形成一种新的改进型人工势场法,较好地解决了对抗环境下机器人路径规划中一些实时性、有效性的问题.仿真实验验证了所提出算法在足球机器人比赛系统中具有可行性.将该算法应用于交龙足球机器人上,在实际比赛中取得了较好的成绩.     

《周易》与信息融合一致性的研究

从基本思想、思维方法、模型结构及应用领域等角度对《周易》与信息融合技术进行了分析比较·将《周易》方法中信息采集、信息分类、信息处理、做出决策以及分类调整与信息融合技术中传感器信息采集、一级处理(目标优化、定位、识别)、态势评估、威胁估计以及过程优化进行了逐层比较·得出《周易》与信息融合在处理问题的方法上有内在的一致性,在预测和决策方面有其独特的方法,但不能精确、定量地给出判别·将《周易》宏观考察问题的方法与具体融合算法相结合,将会对信息融合技术起到指导作用·     

涠洲岛两种石珊瑚在高温胁迫下共生细菌群落结构变化特征

石珊瑚中的块状珊瑚与枝状珊瑚对全球气候变暖胁迫的耐受能力明显不同,但其机制仍不清楚。本研究选择北部湾涠洲岛的一种属于块状珊瑚的海孔角蜂巢珊瑚(Favites halicora)和一种属于枝状珊瑚的浪花鹿角珊瑚(Acropora cytherea)为研究对象,通过室内模拟实验,分析高温胁迫下(26～34℃) 2种珊瑚共生细菌群落的响应特征。结果表明:共生细菌多样性具有差异性,A.cytherea共生细菌的多样性随着温度上升变化显著,Shannon指数由2.20变为4.05,而F.halicora变化幅度较小,在2.69～3.19波动;主导细菌存在差异,在门水平上,F.halicora占主导地位的共生细菌为Proteobacteria (29%～73%)、Cyanobacteria (7%～63%)和Bacteroidetes(3%～13%),而A. cytherea为Proteobacteria (49%～90%)、Cyanobacteria (1%～16%)、Bacteroidetes (3%～16%)、Firmicutes (1%～6%)和一个未分类的细菌门unclassified_k_norank(0.6%～21.0%);升温胁迫时,主导细菌的丰度变化存在差别,Bacteroidetes在F.halicora中显著降低,而在A.cytherea中显著升高,unclassified_k_norank在A.cytherea中也显著升高;随着温度升高,2种珊瑚共生细菌的变化趋势一致,但珊瑚中出现潜在致病菌Vibrio的温度不同,F.halicora在34℃胁迫时出现,A.cytherea在30℃和34℃胁迫时均出现。根据上述结果推测,珊瑚共生细菌的差异性可能是导致块状珊瑚比枝状珊瑚更耐受高温的重要原因。     

10株葡萄源丝状真菌分离鉴定及其致病力分析

采用组织分离法从京郊地区腐烂的葡萄果实及葡萄叶上分离到10株丝状真菌,其中从腐烂的葡萄果实中分离到3株丝状真菌,命名为814#、815#和880#；从葡萄叶上分离到7株丝状真菌,命名为794#、797#、798#、811#、902#、903#和1397#。结合形态学特征及真菌rDNA ITS区序列分析结果,菌株814#为茎点霉(Phoma sp.),菌株815#为刺孢曲霉(Aspergillus aculeatus),菌株880#为灰葡萄孢(Botrytis cinerea),菌株794#为日本曲霉(Aspergillus japonicus),菌株797#为粉红单端孢(Trichothecium roseum),菌株798#为大蒜盲种葡萄孢(Botrytis porri), 菌株811#为果生炭疽菌(Colletotrichum fructicola),菌株902#为链格孢菌(Alternaria eichhorniae),菌株903#为芬芳镰孢菌(Fusarium redolens)和菌株1397#为脉孢菌(Neurospora terricola),其中A. aculeatus、A. japonicus、C. fructicola、A. eichhorniae、F. redolens和N. terricola未见在葡萄上分离到的报道。将10株丝状真菌分别接种到健康的葡萄、圣女果、苹果和梨果实上,B. cinerea、A. japonicus、A. aculeatus、T. roseum、B. porri、C. fructicola、A. eichhorniae和F. redolens均可使4种果实发病,其中B. cinerea、A. japonicus、B. porri和F. redolens致病力较强；而Phoma sp.和N. terricola只能使葡萄和圣女果发病。     

砂仁叶枯病病原菌生物学特性的研究

通过对砂仁叶枯病病原菌(Pestalotiopsis sp.)生物学特性的研究,结果表明适宜的温度能促进菌丝生长和分生孢子萌发.菌丝生长和分生孢子萌发的最适pH值为6;麦芽糖和葡萄糖为菌丝生长的最适碳源;硝酸铵为最适氮源;蔗糖最易促进孢子萌发;通气条件能促进菌丝生长和分生孢子的萌发;连续光照易促进分生孢子产生.无氮源和无碳源条件下菌丝生长不良;相对湿度在95%以下时,分生孢子不萌发.     

基于M-ANFIS-PNN的目标威胁评估模型

目标威胁评估的目的是根据目标的属性和状态信息对目标的威胁程度进行定量估计,为后续作战决策提供辅助支持。现有威胁评估模型大多依赖于数值信息,难以有效处理包含定性、定量数据的目标特征信息。基于此,提出一种改进的自适应模糊神经推理系统模型。在自适应模糊神经推理系统的基础上,引入前件影响矩阵和后件影响矩阵对定性数据进行处理,使得定量、定性数据的影响同时作用于模糊规则的前件参数和后件参数;为了进一步提高模型的输出精度,将自适应模糊神经推理系统的输出层替换为多项式神经网络;通过基于Gower距离的近邻传播聚类算法对改进模型进行结构辨识,确定模糊规则的初始参数。仿真实例验证了所提方法的有效性与可行性,与其他混合属性数据建模方法相比,所提方法具有较高的预测精度,可为作战指挥决策提供有效的辅助支持。