天津滨海湿地碱地肤种子萌发和幼苗生长对环境的适应

为了探究滨海湿地中碱地肤对环境的适应性,在天津滨海湿地采集碱地肤种子,实验室条件下,设置不同的盐度、水淹深度和干扰胁迫,采用多因子交互实验,分析不同影响因子对碱地肤种子萌发和幼苗生长的影响.结果表明:适宜的盐度(10 g/kg)和干扰均能够促进碱地肤种子的萌发,水淹(3 cm)则会抑制萌发.盐度、水淹和干扰胁迫均会导致碱地肤幼苗的株高、根长和叶片数降低,即抑制幼苗的生长.多因子方差分析结果表明,盐度、水淹和干扰对种子萌发、株高和根长的影响均达到了显著水平;3个因子中,只有水淹会显著影响碱地肤幼苗的叶片数.由此认为,碱地肤植被恢复过程中,应尽量避免水淹,在种子萌发阶段可以进行适度干扰.     

基于MATLAB的高压发生器系统建模与仿真

谐振型变换器的非线性特性使其控制律的设计与实现困难.为此基于MATLAB开发了某PFM 大功率高压发生器系统仿真软件包.建立了系统的数学模型,针对串联谐振拓扑结构的变换器提出了谐振参数设计技术,设计了控制器.仿真及实验结果表明方法可行,可使工程师快速进行器件选型和应力分析,对变换器控制律的设计及验证发挥了较好的作用,在飞利浦公司的医用高压发生器设计过程中,取得了较好的效果.仿真模型精度良好,适当变化也可用于其它谐振类型变换器.     

增温和增氮对天津滨海湿地芦苇凋落物分解微生物群落组成和多样性的影响

为了探究全球变暖和氮输入增加对滨海湿地植物凋落物分解微生物群落的影响,在天津滨海湿地采集原状土壤和芦苇叶片凋落物,通过模拟增温和增氮实验,分析不同温度和氮输入水平条件下芦苇凋落物可培养细菌和真菌数量、群落组成和多样性的差异,并分析细菌和真菌群落组成与土壤理化因子间的相关关系.结果表明:增温处理能够使细菌数量下降,对真菌...     

基于CAN总线的汽车防撞报警系统

提出基于CAN总线技术的汽车防撞报警系统,当行车处于危险状态时,系统能够发出报警,提醒驾驶员采用相应措施。     

人工智能方法在冠心病诊断中的应用

本文采用人工智能的方法,在诺依曼体系机上模拟人工神经网络,建立疾病诊断模型,并给出实验分析。然后文章提出用遗传算法来优化神经网络结构,从而从整体上提升疾病诊断模型的性能。     

增温和增氮对天津滨海湿地土壤可培养细菌群落组成及多样性的影响

全球变暖和氮输入增加是全球变化的两大重要方面,对全球生态系统均有深刻的影响.为探究全球变暖和氮输入增加对天津滨海湿地不同深度土壤可培养细菌群落组成及多样性的影响,采集天津滨海湿地0-10 cm和10-20 cm的湿地原生态土壤进行模拟增温和增氮交互实验,分析不同处理间土壤理化性质指标、土壤可培养细菌数量、土壤可培养细菌群落组成和多样性的差异,应用冗余分析探究土壤细菌群落组成与土壤理化因子间的相关关系.结果表明:增温和增氮对天津滨海湿地不同深度土壤各理化性质指标有显著影响;增温使土壤可培养细菌数量增加,但对土壤可培养细菌群落多样性有负面影响;不同深度土壤的可培养细菌数量和多样性对增氮的响应有所不同,总体上0-10 cm土壤可培养细菌数量和多样性随氮输入的增加先升高再降低,10-20 cm土壤可培养细菌数量和多样性随氮输入增加而提高.揭示了滨海湿地土壤细菌群落对全球变暖和氮输入增加共同作用的响应特点,为更好保护滨海湿地土壤微生物群落,有效发挥其在滨海湿地生态系统中的功能提供了理论依据.     

人工智能方法在冠心病诊断中的应用

本文采用人工智能的方法,在诺依曼体系机上模拟人工神经网络,建立疾病诊断模型,并给出实验分析.然后文章提出用遗传算法来优化神经网络结构,从而从整体上提升疾病诊断模型的性能.     

融合像素空间信息及加权模糊聚类的肺结节识别

针对肺部计算机辅助诊断中孤立肺结节识别容易受噪声、气管、血管的干扰问题,提出一种融合空间信息及加权模糊聚类的肺结节识别算法.该方法利用融合像素空间信息及带特征权重的模糊C均值聚类算法实现感兴趣区域分割;利用特征选择算法计算感兴趣区域各特征权重,加权模糊C均值聚类算法分类感兴趣区域,识别肺结节.对比实验证明,该算法对感兴趣区域分割抗噪声性增强;感兴趣区域分类准确率提高;整体算法对肿瘤的检出率较高,漏诊率降低,为医生诊断早期肺癌病灶提供更加准确的客观依据.