遮光对红鳞蒲桃幼苗光合特性的影响

为了解红鳞蒲桃（Syzygium hancei）对光能的需求及适应性,以红鳞蒲桃幼苗为材料,设置透光率分别为100.0%、72.3%、48.6%、24.9%的4种光照处理,测定其光合作用参数、光响应参数、叶绿素含量等数据,研究不同遮光处理对其光合特性的影响。结果表明：（1）红鳞蒲桃是喜光树种,红鳞蒲桃幼苗净光合速率（Net Photosynthetic Rate,P_n）、气孔导度（Stomatal Conductance,G_s）日均值随着遮光程度的增加而减小,胞间CO₂浓度（Intercellular Carbon Dioxide Concentration,C_i）日均值随之增大,过度遮光下（透光率为48.6%和24.9%）,蒸腾速率（Transpiration Rate,T_r）日均值显著低于全光照;（2）遮光条件下,红鳞蒲桃幼苗净光合速率下降可能是非气孔限制引起的;（3）红鳞蒲桃幼苗的最大净光合速率（Maximum Net Photosynthetic Rate,P_max）、光补偿点（Light Compensation Point,LCP）、光饱和点（Light Saturation Point,LSP）、暗呼吸速率（Respiration Rate,R_d）均随着光照强度的增加而显著增加;（4）红鳞蒲桃幼苗叶绿素a、叶绿素b及叶绿素（a+b）的含量均随着遮光程度的增加而显著增加,叶绿素a/b的值随之减小。红鳞蒲桃在幼苗期具有较明显的喜光性,因此,在红鳞蒲桃幼苗的培育及种群的恢复过程中,可通过疏伐、修剪枝条等措施来增加林内的透光量,为处于幼苗时期的红鳞蒲桃创造适宜的光照环境,为其自然更新提供良好条件。     

混合蛙跳算法神经网络及其在语音情感识别中的应用

该文将混合蛙跳算法(SELA)优化方法应用于人工神经网络训练中,对6种语音情感进行了语音情感特征的分析与识别。研究了谐波噪声比特征随情感类别的变化特性。利用混合蛙跳算法训练随机产生的初始数据优化神经网络的连接权值,快速实现了网络收敛。实验比较了BP神经网络、RBF神经网络和SFLA神经网络的语音情感识别性能。结果表明,SFLA神经网络的平均识别率分别高于BP神经网络和RBF神经网络4.7%和4.3%。     

“云”助力基层减负提升社区治理效能

党的十九大报告明确提出,要提高社会治理的社会化、法治化、智能化、专业化水平,打造共建共治共享格局.为贯彻落实上海市委关于努力打造“人人都能有序参与治理的城市”要求和全市社区工作会议精神,持续推进基层减负增能,为城市数字化转型提供支撑,上海市民政局牵头建设了“社区云”平台.     

基于电气安全技术的电气工程智能监控系统设计

本文在分析电气工程中电气火灾发生主要原因的基础上,采用电气安全技术设计了一套电气安全智能监控系统。该智能监控系统能够实时监控电气设备工作状态,具有过电流保护,智能调节和自动报警功能。     

三尖杉碱骨架构筑中间体末端炔键的NMR确证

3-(6-乙炔基 苯并[1, 3]二氧杂环戊烯-5-基)-2-羟基-丙磺酸4′-碘-４′-戊烯酯是我们设计的三尖杉碱化合物合成路线中的关键中间体,其分子中的末端炔键对于构建三尖杉碱的环状结构及立体化学至关重要．常规DEPT和HSQC实验中均不能得到末端炔键存在的信息,导致合成步骤无法继续进行．本文通过研究异核一键耦合常数设置值对DEPT实验和HSQC实验的影响,为关键中间体3-(6-乙炔基-苯并[1, 3]二氧杂环戊烯-5-基)-2-羟基-丙磺酸-4′-碘-4′-戊烯酯末端炔键的确定给出了确切的信息,准确指定了化合物的结构,对分子中含有末端炔键化合物的NMR研究提供了数据参考和实验方法．     

基于语音信号与心电信号的多模态情感识别

通过采集与分析语音信号和心电信号,研究了相应的情感特征与融合算法.首先,通过噪声刺激和观看影视片段的方式分别诱发烦躁情感和喜悦情感,并采集了相应情感状态下的语音信号和心电信号.然后,提取韵律、音质特征和心率变异性特征分别作为语音信号和心电信号的情感特征.最后,利用加权融合和特征空间变换的方法分别对判决层和特征层进行融合,并比较了这2种融合算法在语音信号与心电信号融合情感识别中的性能.实验结果表明:在相同测试条件下,基于心电信号和基于语音信号的单模态情感分类器获得的平均识别率分别为71%和80%;通过特征层融合,多模态分类器的识别率则达到90%以上;特征层融合算法的平均识别率高于判决层融合算法.因此,依据语音信号、心电信号等不同来源的情感特征可以构建出可靠的情感识别系统.     

半监督判别分析的跨库语音情感识别

针对训练样本与测试样本来自不同语音情感数据库造成特征向量空间分布不匹配的问题,采用半监督判别分析减小二者的差异。首先寻找有标签的训练样本和来自另一个库的部分无标签训练样本之间的最优投影方向。基于一致性假设即相近的点更有可能具有相同的类别,利用p近邻图对无标签训练样本相近点之间的关系进行建模,从而获得无标签样本的分布信息。在保证无标签样本间流形结构的同时,使所有训练样本类间散度和类内散度的比值达到最大,从而得到最优的投影方向。采用两组实验进行验证,第1组用eNTERFACE库训练去测试Berlin库,识别率为51.41%,第2组用Berlin库训练测试eNTERFACE库,识别率为45.76%,相比未采用半监督判别分析的识别结果分别有了13.72%和22.81%的提高,说明该算法的有效性。通过实验前后数据的可视化分析,说明利用半监督判别分析确实减小了不同库之间特征向量空间分布的不匹配问题,从而提高跨库语音情感识别率。