虾脊兰光合-光响应曲线的拟合及分析

作者利用Li-6400便携式光合仪测定虾脊兰(Calanthe discolor Lindl.)的光合-光响应曲线,并用3种运用较为广泛的模型对其进行拟合,探讨虾脊兰光合-光响应的最适模型并通过拟合得到最大净光合速率、光补偿点、光饱和点等光合参数.此外,还分析了影响虾脊兰光合作用的主要因子.结果表明:(1)虾脊兰光合-光响应改进直角双曲线模型拟合R2为0.997,拟合效果优于直角双曲线模型和非直角双曲线模型,且其拟合值与实测值最接近.因此应将改进直角双曲线模型作为研究虾脊兰光合-光响应的首选模型;(2)经改进直角双曲线模型拟合得到的虾脊兰光合生理参数符合阴生植物特征,其表观量子效率()为0.045 mol·mol-1、最大净光合速率(Pmax)为3.772μmol CO2·m-2·s-1、光补偿点(LCP)为2.209μmol·m-2·s-1、光饱和点(LSP)为867.678μmol·m-2·s-1、暗呼吸速率(Rd)为-0.099μmol·m-2·s-1;(3)光合有效辐射是虾脊兰光合作用的主要影响因子.此外,胞间CO2浓度与气孔导度这两个生理因子也对其有影响.综上所述,在人工栽培虾脊兰的过程中应选择阴蔽度较高的环境.     

网格计算技术及其任务调度策略研究

对网格计算技术及其任务调度策略进行了论述与总结。首先介绍了网格计算技术的起源和网格系统应具备的基本条件,然后论述了网格计算不同于传统分布式计算的独特特征,接下来对网格计算的应用领域进行了简单探讨。最后从网格任务调度的特点、评价指标以及现有的调度算法等方面对网格计算的任务调度策略进行了详细讨论。全文工作将指导我们未来进一步深入研究网格计算。     

代数体函数涉及重值的奇异方向

利用型函数的方法研究了代数体函数奇异方向，证明了满足条件limr→log^2r^T(r,w)=∞的有限代数体函数涉及重值的Borel方向的存在性．结果是对文献[4]中结论的推广；同时，还精细了文献[3]中得到的结果。     

模糊小脑模型神经网络在多辊冷连轧机轧制力预报模型中的应用

针对宽带钢多辊冷连轧机组特点,为提高轧制力的预报精度,在结合传统轧制压力模型的基础上把模糊算法和神经网络有机结合,设计出基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型.通过对传统轧制力模型计算值、小脑模型预报计算值与实测值进行对比分析可知,基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型具有较高的计算精度,更适合于多辊轧机在线计算机过程控制的应用,满足现场在线生产的要求,取得良好的板形板厚控制效果.     

一种新的二步指纹分类方案设计

设计了一种新的指纹二步分类方案,该方案先用基于MKL方法的分类器为待分类指纹确定两个最具可能性的类,再利用经过训练的SPD分类器对第一步的结果进行二分类．用本文的分类方法对标准指纹分类库NISTDB4上的2000枚指纹进行实验得出五分类正确率为95．5％,四分类正确率为96．9％,分类结果优于目前参考的各种分类技术．     

紫茎泽兰提取物抑制食源性致病菌的研究

用黄芪,苦参,狼毒提取物为阳性对照对紫茎泽兰提取物进行抑菌活性比较.并利用液液萃取、色谱法对紫荆泽兰醇提物进行分离精制.结果表明,紫茎泽兰醇提物具有明显抑菌效果,且效果优于狼毒提取物和黄芪提取物;对紫茎泽兰醇提物进行分离精制及抑菌试验,结果显示其乙酸乙酯萃取物柱层析组分SF4-2抑菌活性最强,能显著抑制沙门氏菌, 蜡样芽孢杆菌, 金黄色葡萄球菌和枯草芽孢杆菌生长, 可用于食源性抗菌制剂的开发利用.     

模糊超球神经网络的条件重叠学习算法

模糊超球神经网络的聚类学习算法采用形状因子θ实行有指导的学习.针对θ的引入所带来的问题,提出一种新的无指导学习算法--条件重叠学习算法.算法不受模糊超球形状因子θ的影响,学习速度快,学习后的模糊超球个数更少,识别正确率更高.     

燃气轮机在我国应用情况分析

在对我国燃气轮机研制应用发展概况进行简单归纳总结后,对燃气轮机主要发电形式进行了认真探讨,尤其对简单循环、前置循环热电联产、以及联合循环等发电形式的优势和热效率进行了认真分析研究。最后,对我国燃气轮机的研制和应用发展趋势进行了展望。     

结合实际工程浅析水电站接入系统方案的相关问题——以重庆石柱县五一水电站为例

在水利水电攻城战,接入系统是关系到工程投入运行的关键,根据自身工作经验,结合实际工程情况,就水电站接入系统方案中的相关问题进行分析探讨,发表自身在工作中所积累和总结的若干经验。     

600 MW“W”型火焰锅炉NOx的排放特性

以某电厂1台超临界600 MW”W”火焰锅炉NOx排放量过高为背景,对锅炉炉内燃烧过程进行数值模拟,研究不同负荷、不同煤种及不同配风方式对NOx排放量的影响.研究结果表明:不对称停运前后拱燃烧器会使NOx排放量升高,NOx排放量随燃料中N质量分数增大而增大；当前、后拱上气流或前后墙分级风量不同时,会使得NOx排放量升高.