中国遗传资源优先保护等级评价标准的构建

确定科学合理的生物遗传资源优先保护等级,是当前保护生物学研究的一个核心问题。文章通过分析国内外遗传资源优先保护等级评价研究进展,针对遗传资源的特点,对遗传资源与物种关系、遗传资源多样性、境外种群影响、遗传资源价值、潜在利用价值、人工繁育技术、特有情况等方面进行了探讨并提出相应建议,初步确定了遗传资源优先保护等级的评价标准,以期能为生物遗传资源的有效保护和科学管理提供参考依据。     

改进的QGA-BP模型在弥苴河总氮量预测中的应用

水质预测对水环境规划、评价和管理十分重要。构建一种改进的量子遗传算法（QGA）优化BP神经网络的模型,即在量子遗传算法中引入了旋转角的动态改进策略和遗传算法的交叉变异操作,并以改进的QGA作为进化操作准则优化BP模型的权值和阈值。以弥苴河复杂水环境水质预测为实例,选取一组历史观测数据作为训练样本,对其进行分析。将结果与BP模型、QGA-BP模型仿真结果进行了对比,改进后的QGA-BP模型在进化代数、收敛速度和预测结果的准确率有较大提高。对弥苴河水质的预测结果表明,将改进QGA-BP模型用于水质预测是可行、有效的预测方法。     

基于遗传算法进行EMI滤波器电感的设计

通过电感的高频特性及其对共模插入损耗的影响分析,采用遗传算法和Ngspice仿真库设计出电感的选择方案,最后通过电路仿真和实验同时验证方案的有效性。该方案避免了对EMI滤波器高频段的复杂建模,降低了电感选择的难度,对电感元件的选择具有一定的指导意义。     

一株焦化废水降酚菌的质粒初步研究

从处理焦化废水的活性污泥池中,分离得到了一株具有降酚能力的细菌, Ｊ Ａ． Ｊ Ａ 可以在含酚的 Ｈ Ｐ 复杂培养基中生长,也可以在以酚为唯一碳源的 Ａ Ｂ Ｐ 培养基中生长,且具有产黑色素的特点．用碱裂解提取质粒的方法发现它含有一个质粒,定名为ｐ Ｘ Ｈ１ ,并测定了这个质粒的大小约为２ ．６ ｋｂ ．用限制性内切酶 Ｂｇｌ Ｉ和 Ｒｓａ Ｉ进行双酶切,作出了初步的物理图谱．ｐ Ｘ Ｈ１ 经过２０ 次没有酚作为选择压传代培养后仍然能１００ ％ 保留,同时, Ｊ Ａ菌仍具有降酚能力,表明其具有很高的遗传稳定性     

生态恢复过程中的种群遗传学考虑

生态恢复是生态科学的最终实验,从种群角度看,恢复的目标是使种群（尤其是优势种或建群种）到具有生长、繁殖和适应进化变化的能力。要达到这个目标,种群遗传学知识必不可少。遗传变异是物种适应变化环境的基础,而局部适应则是种群适应局部环境遗传分化的结果,它们在生态恢复中起着重要的作用。分析了生态恢复过程中影响种群遗传变异因素,主要有取样误差和小种群效应（主要是瓶颈或建立者事件及其以后的近交和漂变等）,在进行     

基于遗传算法优化的大气质量评价的污染危害指数公式

基于污染危害率概念,提出了大气环境质量评价的污染危害指数计算公式和新的因子赋权法．指出用污染物的浓度相对值代替其监测值,公式中的参数可认为不随污染物种类和数目而改变．采用遗传算法对公式中的参数进行优化,得到了适用于多种污染物的大气质量评价的污染危害指数计算公式应用该公式对实例评价的结果与用其他多种方法评价结果进行了比较结果表明,该公式用于大气环境质量评价的物理意义明确、普适性强、计算简单、使用方便．     

TAGE:一种新的大气污染物来源及输送情况的网格化分析方法

提出了一种新的大气污染物来源及输送情况的网格化分析方法.首先,不依赖于排放源清单,而是以预设的网格化排放源来运行空气质量模型,得到排放源的污染影响因子.然后,结合污染物监测数据,构建排放源总合排放强度求解方程组,并利用遗传算法进行求解.最后,基于排放源的污染影响因子和总合排放强度,计算出排放源的污染贡献占比,从而完成对大气污染物来源及输送情况的网格化分析.这一方法的提出,为缺少准确排放源清单情况下大气污染状况的分析与治理,提供了新的思路.利用此方法,对北京市、石家庄市、保定市2017年10~12月期间PM_2.5的来源及输送情况进行了验证性实验.     

基于形态滤波遗传算法对目标红外图像特征检测

将形态滤波和自适应遗传算法结合起来,提出了一个用于目标检测的形态滤波器参数优化遗传算法。通过设计了形态滤波的遗传算法,寻求最佳结构元,以实现对目标的自适应检测。作为2个特殊环境中的应用检测实例,分别对固体推进器尾喷焰红外图像和复杂背景下的弱小目标进行检测。实验结果表明该方法能够更好地适应环境变化,更大程度地提高目标信号检测的信号噪声（SNR）比,有效地检测出复杂背景下的目标。     

论DNA分子标记在家畜遗传多样性保护中的应用

本文就ＤＮＡ分子遗传标记在家畜遗传多样性保护中应用的可行性及途径进行了探讨，提出了家畜遗传多样性标记辅助保护新策略。