不同温度下药材甲对二氧化碳的敏感差异

将药材甲置于含二氧化碳和空气各50％的实验气体中，在15℃、20℃、25℃和30℃4个温度下分别处理6、12、24h，统计分析药材甲在不同温度下的死亡率差异及相同温度下不同发育阶段死亡率差异。结果显示，实验气体对药材甲有很强的毒性作用，成虫对二氧化碳最为敏感；20℃，二氧化碳50％处理6h，可以100％致死成虫个体；在15℃-30℃内，温度升高可以增强二氧化碳对药材甲的作用效果。不同发育阶段对二氧化碳的敏感差异明显。     

Dynamic analysis of a novel time‐lag four‐dimensional fractional‐order financial system

In this paper, a novel four‐dimensional fractional‐order financial system (FFS) with time delay is presented. Unlike traditional bifurcation analysis of financial systems, the selection rules of two bifurcation points within the system are discussed. In addition, the motion state of the system in the vicinity of two bifurcation points are analyzed separately, such that the dynamic analysis of this novel nonlinear fourth‐dimensional FFS is more comprehensive. The detailed dynamical behaviors of this financial system, such as oscillation, stability, and bifurcation points, are deduced via rigorous mathematical analysis. Finally, some simulations are performed to verify the dynamic characteristics of the FFS around the two bifurcation points which satisfy the selection conditions of the bifurcation point.     

融合用户兴趣表征与注意力机制的推荐算法

为利用用户行为挖掘用户的兴趣,提出一种融合用户兴趣表征与注意力机制的推荐算法.利用CVR算法将传统的用户-项目表征转换为用户-兴趣表征;构建一种应用于用户兴趣预测的深度森林模型,引入兴趣簇重要性作为特征选择权重,融合时间注意力机制进行兴趣预测,将用户-兴趣模型结合基于用户的协同过滤算法预测推荐结果.两个数据集上的实验结果表明,该算法能够提高用户兴趣预测准确率,提升推荐效果.     

BiLSTM_DPCNN模型在电力客服工单数据分类中的应用

电力客服工单数据以文本形式记录电力用户的需求信息,合理的工单分类方法有利于准确定位用户需求,提升电力系统的运行效率.针对工单数据特征稀疏、依赖性强等问题,本文对基于字符级嵌入的长短时记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory network,BiLSTM)和卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)组合的结构模型进行优化.该模型首先对Word2Vec模型训练的词向量进行降噪处理,得到文本的特征表示;其次,利用BiLSTM网络递归地学习文本的时序信息,提取句子特征信息;再输入到双通道池化的CNN网络中,进行局部的特征提取.通过在真实客服工单数据集上的测试实验,验证了该模型在客服工单分类任务上的具有较好的精确性和鲁棒性.     

高速移动环境下无线信道模型的性能

针对移动网络在高铁通讯时存在接收信号不稳定问题,开展了多普勒效应及多径时延对正弦波叠加(Sum-of-Sinusoid,SOS)模型、XIAO模型(Jakes仿真器)和LIU Qian模型的影响研究.分析了3种模型的信噪比、相关性以及处理信号衰减的程度,结果表明,在多普勒效应及多径时延的环境下,SOS模型的算法复杂度最低,LIU Qian模型反之,而传递函数相关性最佳,XIAO模型对接入信号的衰落程度最小;在保证传输效率、信道容量足够的前提下,LIU Qian模型中接收信号的失真程度较小,更适宜作为高速移动环境下无线信道的研究模型.     

基于高机动目标跟踪的改进变结构IMM算法

传统交互式多模型(interacting multiple model,IMM)算法在跟踪高机动目标时存在模型集合和真实系统模式匹配欠佳所导致状态估计质量下降的问题.基于变结构的思想及图论的知识,结合协方差匹配技术提出了一种补偿式变结构交互式多模型算法(compensation variable structure interacting multiple model,CPVSIMM).针对目前对直线加速状态估计问题,传统变结构交互式多模型(variable structure interacting multiple model,VSIMM)模型集多采用角速度作为模型特征参数造成对其估计性能欠佳的情况,所提算法联合加速度和角速度作为模型参数,并建立了模型集合间的有向图连通关系及模型子集自适应调整原则.理论分析与对比仿真表明:本算法融合估计结果的精度更高,同时能在一定程度上减小由于模型集匹配欠佳及切换不及时所导致的机动累积误差.     

头孢菌素C发酵过程中植物油作用机理的研究

由于葡萄糖效应的存在,目前在头孢菌素C的发酵过程中一般采用植物油为主要碳源。国内外的研究成果都证明添加植物油对头孢菌素C的产量有明显的促进作用。故其作用机理的研究显得格外重要。本文通过分析前人有关顶头孢霉菌C培养过程中植物油作用机理的研究成果,从不同方面综述了植物油对头孢菌素C合成的作用机理,并对其未来的研究方向进行了探讨。     

生草覆盖条件下不同降雨强度对紫色土坡面侵蚀产沙的影响

造林种草,增加植被覆盖度是防止土壤侵蚀的重要措施.通过人工模拟降雨试验,探讨生草覆盖下紫色土坡面侵蚀产沙的动态变化.结果表明,有生草覆盖的坡面径流含沙量较裸地的径流含沙量更快达到稳定状态;坡面侵蚀产沙率随覆盖度增加呈指数型递减,且坡下种草的减沙效果最好;覆盖度与降雨强度对坡面侵蚀产沙量的影响存在对比消长关系,但生草覆盖度对产沙量的影响小于降雨强度的变化对产沙量的影响.     

国际绿色建筑评价体系对完善我国绿色建筑评价体系的启示

绿色建筑评价体系是综合衡量并有效推动居住环境建设的重要工具.本文将现有国际上具有代表性的几个评价体系——英国BREEAM、美国LEED、加拿大GBTOOL、日本CASBEE以及我国的《绿色建筑评价标准》进行综合分析,并在多层次比较和适宜性研究的基础上,提出几点对建立我国绿色建筑评价体系的可借鉴之处.     

城市化进程中人口城市化与房地产业发展的互动关系研究——基于省际面板数据的经验证据

基于城市化与房地产业相关理论,回顾了以往文献对于城市化与房地产业发展关系的研究,在此基础上,利用我国31个省市1997—2011年的面板数据对城市化与房地产业发展做了多元回归分析。结果显示：城市化对房地产业有明显的促进作用,而房地产业在一定程度上也带动了城市化的发展。根据当前我国具体情况分析了导致这种现象的原因,并提出了促使两者协调可持续发展的政策建议。