播期推迟对冀东地区强筋小麦产量构成和籽粒蛋白质质量分数的影响

为研究强筋小麦在冀东地区对不同播期反应差异,2016～2017年在大田条件下,以强筋小麦津农7号和中麦1062为材料,设置3个处理播期,分别是10月10日(SD1),10月15日(SD2)和10月20日(SD3),以10月5日为对照播期(CK),研究了不同播期对强筋小麦产量和籽粒蛋白质质量分数的影响。结果表明:(1)随着播期的推迟,小麦干物质积累量显著降低;(2)产量最高值出现在10月10日这一播期,早播或晚播均会造成不同程度的减产;(3)籽粒蛋白质质量分数随播期的推迟而提高,播期推迟有利于提高籽粒蛋白质质量分数。     

不确定条件下工程项目的多目标模糊均衡优化

在工程项目多目标优化问题研究基础上,研究不确定环境下工程项目多目标均衡优化问题.利用模糊数表示费用变化率和质量变化率,考虑模糊集的不同可能性水平,建立工程项目多目标模糊均衡优化模型,给出模型的求解方法和步骤,得到不同可能性水平下多目标优化问题的最优折衷解变化范围.优化方法使决策者能够根据决策风险的大小进行最优目标值的确定.     

基于合作的工程项目风险模糊评价新方法

工程项目的目标风险包括工期风险、费用风险、质量风险、安全风险和环境风险,研究已经表明,同一风险因素会同时对不同的目标产生影响.另外,工程项目管理各方在进行目标管理过程中的合作性也会对目标的最终完成产生影响.因此,将同一风险因素对不同目标的影响以不同的权重表示,并将项目管理各方的合作性作为目标风险的影响因素引入到风险评价中,利用模糊推理的方法建立了基于合作的工程项目风险评价模型,提出了工程项目风险分析的一种新方法.     

双向地震作用下多层偏心结构的增量动力分析

以往的增量动力分析(Incremental Dynamic Analysis, IDA)研究主要是针对单向地震下的对称结构,而对于地震动的多维性、结构偏心引起的扭转效应的影响则考虑较少。为此,设计了一幢5层的偏心结构模型,选取Taft双向地震记录为双向激励对结构模型进行多维增量动力分析。分析了结构在地震下的扭转效应对边缘框架反应的放大作用,并基于IDA能力曲线对结构模型进行多性能水准抗震评估。通过算例分析得到以下结论:基于IDA的结构抗震评估方法,概念清晰,操作简单;偏心结构在双向地震下的扭转效应会导致部分边缘框架的反应放大,且地震强度越大这种放大效应越明显;当考虑双向地震作用时,直接采用建议的双向IDA方法进行结构性能分析更具合理性。     

一种基于卷积神经网络的恒星光谱快速分类法

恒星光谱数据的分类是天体光谱自动识别的最基本任务之一,光谱分类的研究能够为恒星的演化提供线索。随着科技的发展,天文数据也向大数据时代迈进,需要处理的恒星光谱数量越来越多,如何对其进行自动而精准地分类成为了天文学家要解决的难题之一。当前恒星光谱自动分类问题的解决方法相对较少,为此本文使用了一种基于卷积神经网络的方法对恒星光谱MK系统进行分类。该网络由数据输入层、四个卷积层、四个池化层、全连接层、输出层构成,与传统网络相比具有局部感知、参数共享等优点实验。在Python3.5的环境下编程,利用Tensorflow构建了一个简单高效的具有四个卷积层的卷积神经网络,并将Dropout作用于全连接层之后以防止过度拟合。Dropout的基本思想：当网络模型进行训练时,把一些神经网络节点按一定的比例丢弃,使其暂时不发挥作用。Dropout可以理解成是一种十分高效的神经网络模型平均方法,由于它不依赖于某些局部特征所以能够让网络模型更加鲁棒。实验中使用的一维恒星光谱图是取自LAMOST DR3数据库,首先进行预处理截取光谱3 600~7 300 Å的部分,均匀采样后使用min-max标准化法对其进行初始化。实验包括两部分：第一部分为依据恒星光谱MK系统对光谱进行分类,每一类的训练样本包含1 000条光谱数据,测试样本为400条光谱数据,首先通过训练样本对CNN网络进行训练,进行3 000次的迭代,用训练后的网络将测试样本进行分类以验证网络的准确性;第二部分为相邻两类的恒星光谱的分类,其中O型星数据集样本为250条光谱,其余类别恒星样本数据集均为4 000条光谱,将数据5等分,每次选取当中的一份当作测试集,其余部分当作训练集,采用5折交叉验证法求得模型准确率,用BP神经网络进行对比实验。选择对网络模型进行评估的指标包括精确率P、召回率R、F-score、准确率A。实验结果显示CNN在对六类恒星光谱进行分类时其准确率都在95%以上,在对相邻类别的恒星进行分类时,由于O型星样本量较少,所以得到的分类结果不太理想,对其余类别的恒星分类准确率都高于98%,以上结果都证明了CNN算法能够很好地解决恒星光谱的分类问题。     

超额光谱及其研究进展

超额光谱是借助于热力学中超额函数的概念提出的,是经典热力学函数的补充,它可以提供丰富的分子间相互作用的信息。本文首先介绍了超额光谱的概念和测定方法。然后介绍了超额光谱的用途：提高谱图的表观分辨率、判断体系的非理想性、判断分子间选择性相互作用的优先性、判断二态性以及稳定缔合体的存在和提供分子电荷分布的信息等。其后介绍了超额光谱方法学的若干新进展：超额拉曼光谱、超额偏摩尔红外光谱和固体假二元超额光谱。最后,介绍了超额光谱在几个方面的最新应用：离子液体和分子溶剂体系中的氢键、苯衍生物和二甲基亚砜(DMSO)中的卤键、无机阴阳离子和水的相互作用。综上,超额光谱可以帮助我们得到更加丰富的分子间相互作用的信息,为该领域的研究打开了一扇新窗户。     

云南佤族文化数字化保护研究

在研究佤族传统文化遗产数字化的基础上,对采集的佤族文化与实体资源进行数字化和编目,构建佤族文化数字化平台。完成了佤族舞蹈\建筑等人文资源的加工入库与资源管理系统的构建,并与旅游服务系统进行融合,使佤族传统文化遗产资源的数字化科学存储以及旅游数字化体验、村寨展陈、佤族舞蹈的虚拟交互整合为一个大型系统。强化了少数民族文化遗产的服务创新模式,提高少数民族文化遗产的数字化保护和扩展能力。     

基于KINECT的人眼视线方向估测方法研究

提出一种基于KINECT的视线方向估测方法,通过KINECT获取人脸图像数据及人脸网格信息,检测和消除人眼区域的光斑,进而利用人眼灰度分布特点对瞳孔进行粗定位得到瞳孔中心;通过计算眼睛参考点与瞳孔中心形成的距离和其连线与坐标轴形成的角度关系对视线方向进行分类处理,完成视线方向的估测。实验结果表明所提出的方法在低分率的图像条件下能准确地估测出人眼视线方向。     

基于光化学传感器的二元羧酸阴离子识别研究进展

二元羧酸阴离子的识别与检测是当前超分子化学研究的热点领域之一。普遍使用的基于光学信号的二元羧酸阴离子受体主要有基于氢键作用的中性受体、有机阳离子型受体和金属配合物型受体三种类型。本文按照受体与二元羧酸阴离子作用类型的不同,介绍了近年来基于光化学传感器的二元羧酸阴离子的识别研究进展,并对相关研究进行了展望。     

联二萘酚类磷酸吡哆醛模拟酶的合成与应用研究进展

模拟酶化合物的合成与应用研究具有重要的理论和实际意义。近年来研究的一些联二萘酚类磷酸吡哆醛模拟酶具有氨基酸构型转换的功能,并可用于手性氨基醇的对映选择性识别。本文简要介绍了该类化合物的合成方法,综述了近年来联二萘酚类磷酸吡哆醛模拟酶在手性氨基酸构型转换、手性氨基醇对映选择性识别以及萃取拆分等方面的应用。