川金丝猴(Rhinopithecus rexellanae roxellanae)在巴东县活动的调查

金丝猴（Ｒｈｉｎｏｐｉｔｈｅｃｕｓｒｏｘｅｌａｎａｅ）是中国特有、珍稀的灵长类动物,为国家Ⅰ类保护动物．我国金丝猴有三个亚种（或三个种）,活动于湖北地区的金丝猴为川金丝猴（Ｒｈｉｎｏｐｉｔｈｅｃｕｓｒｅｘｅｌａｎａｅｒｏｘｅｌａｎａｅ）．川金丝猴为湖...     

川金丝猴的野外人工投食招引的方法

川金丝猴是一种树栖动物,机智敏捷,栖身于高山森林中,野外观赏和研究极为不便.为了能够野外近距离观赏和研究金丝猴,周至保护区与西北大学生命科学院合作,在野外招引川金丝猴取得成功.介绍了玉皇庙贡泥沟野外人工投食招引川金丝猴的方法,以便为今后研究和观赏川金丝猴提供帮助.     

“猴王”争霸

正秦岭川金丝猴(Rhinopithecus roxellanaqinlingensis)属灵长目猴科仰鼻猴属金丝猴亚种,一般营群体生活,多个家庭组成一个族群,少则七八只,多则数百只。研究表明,秦岭川金丝猴族群的社群关系非常松散,只分强势家庭和弱势家庭。每个家庭由一只体形壮硕的成年公猴担任家长,家庭成员还包括妻妾及其子女。族群内集体防御天敌,共同保护幼崽。一旦出现食物匮乏,猴子家庭之间的冲突就不可避免。本组图片记录了两个金丝猴家庭因为食物引发的争斗,两位家长代表各自的家庭出战。     

美丽的金丝猴

金丝猴又名仰鼻猴,产于中国陕西、四川、湖北、甘肃几省,分为川金丝猴、滇金丝猴、黔金丝猴三个亚种,为一级保护动物,国际自然与自然保护资源保护联盟将其列为“稀有级”动物。它们栖息于北温带人迹罕见的山地阔叶林、针阔混交林中。北京濒危动物驯养繁殖中心有现今国内最大的川金丝猴人工饲养种群,经过十年的努力,总结出大量实践经验。现给大家介绍几则其中的小插曲。采食工作人员每天为它们精心准备好食物。除树叶外,每种均由工作人员依次递到每只猴子的手中。先喂不太喜欢吃但富含营养的窝窝头,依次排下来最后才是鸡蛋和香蕉。“天     

川金丝猴肾的组织结构观察及Bax蛋白的表达

为观察川金丝猴肾的组织结构及其相关蛋白Bax的表达,制作石蜡切片,采用H.E染色观察川金丝猴肾的组织结构特征,用免疫组织化学法检测Bax蛋白在肾组织中的表达.结果显示:川金丝猴和多数哺乳类肾的组织结构相似,外观呈蚕豆形,表面包以致密的结缔组织被膜,肾实质由外周的皮质和内部的髓质构成;肾小体数量较多,周围有很多近曲小管和远曲小管,近曲小管管腔不规则,有明显刷状缘,远曲小管则无刷状缘,集合管管腔较大,细胞界限清晰,肾小管和集合管上皮细胞都呈Bax蛋白免疫反应阳性;川金丝猴的肾主要由肾单位和集合管构成,Bax蛋白参与川金丝猴肾小管和集合管上皮细胞的凋亡,调控川金丝猴肾的发育过程.     

名不副实的金丝猴家族

1870年,川金丝猴被科学命名。1897年,滇金丝猴被科学命名。1903年,黔金丝猴被科学命名。1912年,越南金丝猴被科学命名。2010年,缅甸金丝猴被科学命名!以上这5位兄弟,构成了金丝猴家族。它们和我们人类一样,都属于灵长目动物。不同的是,它们被归入猴科金丝猴属(Rhinopithecus)。不过,说它们是"金丝猴",实在名不副实。严格地讲,这个家族不应该叫"金丝猴",除了川金丝猴有"金丝"以外,其他诸位的周身没有一根"金丝",甚至和金色或黄色毫无关联。     

川金丝猴，你们在说啥？

川金丝猴生性胆小，在距离人上千米的时候就会四散逃开。神农架自然保护区的工作人员为了近距离地研究川金丝猴，模仿猴子的叫声，让猴群熟悉并接纳人类的出现。随着时间的推移，猴群发现这群“懂得猴语的人”并不会伤害它们，渐渐地放松了戒备……     

川金丝猴卵巢的组织学研究

对２只川金丝猴的卵巢作了组织学观察，测量分析了卵泡和卵母细胞的生长发育过程及它们之间的相互关系：川金丝猴卵泡及卵母细胞具哺乳动物双相生长的共同特点，在生长过程中仅有少数优势卵泡被确定下来，其余卵泡均在不同时期成为闭锁卵泡；透明带出现在单层卵泡细胞呈矮柱状期，随卵泡及卵母细胞的增长，透明带缓慢增厚。     

珍稀动物金丝猴

金丝猴作为一种中国特有的珍稀野生动物,生活在我国四川、贵州和云南等省的群山之中,故分为川金丝猴、黔金丝猴、滇金丝猴。由于人为捕捉,     

陕西青木川自然保护区川金丝猴的昼间时间分配和活动节律

2005-2006年,在陕西省青木川自然保护区使用瞬时扫描取样法研究了野生川金丝猴的时间分配与活动节律。结果表明,取食、移动和休息构成了川金丝猴日活动的主体。川金丝猴用于移动和取食的时间占总活动时间的76.5%,其次是休息行为占14.4%,理毛行为占6.4%,玩耍行为1.3%,警戒行为1.1%。冬季和夏季,川金丝猴花费在各种行为的时间比例存在明显的差异。取食行为和交配行为没有显著差异。冬季,休息和理毛行为显著增多;而移动行为、玩耍行为和警戒行为显著减少。每天上午和下午,川金丝猴分别有一个取食高峰。夏季取食高峰分别发生在8:00-9:00与16:00-18:00;冬季取食高峰分别发生在9:00-10:00与16:00-18:00。冬季和夏季,川金丝猴昼间均有一个明显的休息高峰,夏季在13:00-14:00时间段,冬季在11:00-13:00时间段。冬季和夏季,川金丝猴群昼间均有2个明显的移动行为发生高峰,夏季在9:00-11:00和15:00-16:00时间段,冬季在8:00-9:00和15:00-16:00时间段。移动高峰期川金丝猴群在取食点之间进行长距离的群体迁移。冬季理毛行为高峰发生在11:00-12:00与17:00-18:00时间段。夏季理毛行为的高峰发生在下午14:00-15:00与16:00-18:00时间段。     

多级模糊模式识别在环境评价中的应用

在多级模糊模式模型的基础上,提出了一种改进的多级模型模式识别方法。即针对冶金工业环境的实际情况,对原有多级模糊模式识别模型中的样本集指标特征值矩阵X进行了修改,以国家标准《有毒作业条件分级《（GB12331－90》以有《工业企业设计卫生标准《（TJ36－79）中规定的分级指作为矩阵X的元素,运用多级模糊模式识别模型进行环境评价。最后应用改进的多级模糊模式识别方法对某焦化厂焦炉作业环境进行了健康危害评价,验证了该方法的正确、有效性。     

紫杉醇类似物抗癌活性构效关系的神经网络模式识别研究

经对MM3、MM＋、MNDO、PM3几何优化结果进行比较，选用速度最快且精确度较好的MM3分子力学方法计算43个紫杉醇类似物的优势构型，应用MNDO法计算了化合物的电子结构，并用回归分析和BP神经网络模式识别方法寻找其电子结构与抗癌活性的关系．结果表明：（1）紫杉醇类似物及C13侧链的油水分配系数与活性参数问呈抛物线关系，最适油水分配系数Popt=3．14；（2）2-OBz中Bz基团的负电荷密度越大，C1、C3原子的正电荷密度越大对活性越有利；（3）R1、R2、1-OH和2-OBz基团可能是药物与受体作用的重要部位．四参数的定量构效关系显著性较好，神经网络模式识别总识别率为98％，可较精确地预测化合物的抗癌活性．     

一种抗噪孤立字语音识别模型

论提出一种连续隐Markov模型和BP神经网络相结合的,具有两次辨识过程的抗噪孤立字识别模型,首先以连续隐Markov模型完成语音信号的时序建模并提供一次识别信息,以BP神经网络进行后处理,提取二次识别信息,识别结果由两次识别信息共同决定,实验证明,由于有效地利用了隐Markov模型的强时序信号处理能力和BP神经网络的强模式分类和泛化性能,这种识别模型明显地改善了孤立字识别系统的抗噪性能。     

模糊集技术在网络信息过滤系统中的应用研究

本文将模糊模式识别引入到校园网信息过滤系统中，通过网页内容识别和分级技术将各种不同网站进行分类，过滤和禁止有害网络信息，从而达到校园网的信息“净化”目的。     

基于BP网络的棉花中异性纤维识别算法

针对原棉中的异性纤维种类繁多、特征各异,很难建立一个统一的异性纤维识别模型问题.提出了应用神经网络识别异性纤维的算法.在RGB颜色空间下,提取原棉图像中每个像素的R、G、B分量,采用统计纹理分析方法,计算R、G、B分量的纹理强度信息作为特征值.用MATLAB软件创建BP网络识别模型,对有代表性的原棉图像进行识别实验.实验结果表明该算法可以有效地识别出原棉中存在的有色和无色异性纤维.     

相对隶属度理论及其在地下水水质评价中应用

论述了相对隶属度理论及该理论应用于模糊评价的基本原理和方法，包括相对隶属度函数的建立；模糊识别目标函数的建立和由该目标函数进行的模糊模式识别模型推导：模糊评价矩阵生成以及级别特征值评价法。结合地下水水质评价应用实例，分析了该理论用于模糊评价的特点和实用性，结论是用该理论求得的相对隶属度使评价对象因素之间具有很好的可比性，其模糊识别模型具有清晰的数学和物理意义，所使用的级别特征值评价法能更好的反映评价对象的特征。因此，用相对隶属度理论进行模糊评价更具实用性。     

基于非参数方法的肿瘤基因表达数据挖掘

该文提出了一种基于非参数统计的模式识别方法，此方法并不对微阵列数据作总体分布假设，从而降低了噪声对预测结果的影响．该方法可适用于两总体及多总体的模式识别问题．通过对两个真实的肿瘤基因表达数据的分析，验证了方法的识别效果．     

多视角三维数据场的构建研究

基于移动立方体（marching cubes,MC）算法,考虑到现实条件下观测数据的不完整性,提出一个方便模式识别研究的可伸缩三维数据场模型。该模型混合 MC 算法和分区域处理方法,考虑了多角度观测对场域及目标的影响,描述了三维数据场对模式识别的作用。场域建立的实践表明,利用多观测点互相补充的方法改进了 MC 算法,提高了运行效率。     

模糊模式识别的若干问题研究

本文在原来模糊模式识别的基础上进行分析,阐明了模糊逻辑的特点与识别的关系,提出了模糊模式识别的动态模型,从而指出机器学习在模式识别中的重要性。     

油藏类型识别的一个模糊数学模型

本文把油气藏分类问题归结为模式识别问题,然后应用模糊模式识别技术,以油藏烃类体系的化学组成为数据特征,采用模糊统计试脸法确定类型模式的隶属函数,建二了油藏类型识别的模糊数学模型,从而较精确地定份描述了诸如油藏、气藏、凝析气藏等概念之间界限不分明的现象.并用实例作了检脸。