拟常曲率黎曼流形中卷积子流形的一些不等式（英文）

用最优化方法，研究了拟常曲率黎曼流形中的卷积子流形，讨论了广义标准δ-Casorati曲率，建立了内在不变量和外在不变量之间的两个不等式，推广了实空间形式中子流形的最优不等式。     

四元数射影空间中具有常平均曲率的全实子流形

采用活动标架法,该文研究了四元数射影空间中具有常平均曲率的全实子流形,并且得到了一些pinching定理.这些定理推广和改进了四元数射影空间中全实极小子流形的相关结论.     

Na2SO4胁迫对酸枣种子萌发及根系生长的影响

为了探索酸枣耐盐生理机制,本试验研究了不同浓度Na2SO4处理对酸枣种子萌发和根系生长的影响,以及亚精鞍、谷胱甘肽、氯化钙、硝酸钾分别对酸枣种子的萌发和根系生长的影响。结果表明:与对照相比,高浓度(0.03、0.04和0.05mol/L)的Na2SO4显著抑制酸枣种子的发芽率和发芽势;不同浓度的Na2SO4(0.01、0.02、0.03、0.04和0.05mol/L)对酸枣的根长和根粗无显著影响;0.05mol/L的Na2SO4抑制酸枣侧根的形成,4种外源物质(亚精鞍、谷胱甘肽、氯化钙、硝酸钾)也抑制酸枣种子的侧根形成。     

一种双阶段多智能体路径规划算法

多智能体路径规划旨在解决多个智能体在同一工作空间内生成无碰撞路径的问题,是智能体无人化工作的关键支撑技术。基于回溯思想和自适应局部避障策略,提出了一种双阶段多智能体路径规划算法。在全局路径规划阶段,基于回溯思想改进的RRT~*(rapidly-exploring random trees star)算法(back tracking rapidly-exploring random trees star, BT-RRT~*),减少无效父节点,并确保各智能体生成优化的无碰撞路径。在协作避障阶段,智能体依据自身的任务优先级制定局部避障策略,避开动态障碍物和其他智能体。实验结果表明,该算法可成功寻找较优路径,还可降低避障时间。     

基于GLMM的人工林红松二级枝条分布数量模拟

【目的】利用广义线性混合模型模拟人工林红松二级枝条分布数量,建立二级枝条分布数量广义线性混合模型,并选出最优模型。【方法】基于黑龙江省孟家岗林场人工林65棵红松955个一级枝上的二级枝条数量,通过传统Poisson回归方法选出模拟精度最高的基础模型,考虑树木效应与树木内枝条观测间的相关性,构建二级枝条分布数量广义线性混合模型,并利用R2、标准误差、平均绝对误差、相对平均绝对误差和Vuong检验对收敛模型进行比较。【结果】考虑树木效应的混合模型模拟精度均高于传统回归模型,最终将含有截距、lnR_DINC(R_DINC为着枝深度)、R²_DINC和C_L(冠长)4个随机效应参数以及自相关矩阵A_R(1)的广义线性混合模型选为二级枝条分布数量最优预测模型。在模型固定效应参数估计结果中,lnR_DINC、C_L和D_BH(胸径)前的系数为正值,R²_DINC、H_DR(高径比)前的系数为负值,树冠内二级枝条分布数量存在最大值。最优模型的R²为0.896 1,标准误差为5.15,平均绝对误差为3.83,相对平均绝对误差为23.25%。【结论】广义线性混合模型不仅提高了模型的拟合精度,在反映总体二级枝条分布数量变化趋势的同时,还可以反映每棵树木之间的差异。     

面向非对称认知的移动目标防御动态博弈方法

移动目标防御(MTD)通过主动地、动态地“移动”系统安全配置,扰乱攻击方对系统状态的认知,进而影响攻防决策和演化过程,被称为“改变游戏规则”的网络空间革命性技术. MTD的技术本质是建立和控制攻防双方的非对称认知.为了实现对这种非对称认知关系的量化分析,通过建模攻防知识面在攻防双方认知中的差异化投影,将非对称认知关系引入到MTD博弈决策中,提出面向非对称认知的MTD动态博弈模型和基于多阶段潜在风险分析的决策方法.数学实例分析和模拟实验验证了模型和方法不仅能实现面向非对称认知的攻防博弈推演,也进一步提高了攻防状态建模的灵活度和空间规模,对基于博弈的网络安全管理具有指导意义.     

芽孢杆菌(Bacillus sp. No.16A)苎麻脱胶研究

利用丙酮分级沉淀的方法,将Bacillus sp. No.16A发酵液中的果胶酶和甘露聚糖酶处理成不同活性比例的3组脱胶酶液.分别进行苎麻脱胶后,分析了纤维的一些特征,包括:手感柔软程度、纤维分散程度、果胶残留、失重率、纤维细度及扫描电镜图.通过比较发现,甘露聚糖酶对果胶酶的脱胶效果有一定的协同作用,前者能增强后者的脱胶效果.