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Shuitu Baochi Xuebao, 2004 台湾桤木(Alnus formosana)原产台湾,是台湾地区重要的先锋造林树种,以及优良的水土保持和水源涵养树种.本文采用PEG6000渗透胁迫处理,研究了4种台湾桤木种源和2种四川桤木种源苗木光合作用对水分胁迫的反应,结果表明(1)随着水分胁迫程度的增加,叶片相对含水量明显下降,各种源叶片相对含水量下降程度为AC1>AC2>AF1>AF4>AF3>AF2;(2)与对照相比,在轻度(PEG10%)水分胁迫下,台湾桤木种源叶绿素含量呈上升趋势;而四川桤木种源叶片在整个水分胁迫过程中,叶绿素含量呈下降趋势;
朱万泽 薛建辉 王金锡
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, 2012 文章对涉及综合评价方法的文献进行梳理,分别从单一评价与组合评价的角度将评价方法进行归纳、分类,并评述了各类方法的基本原理、优缺点,指出了方法中存在的问题以及对不足之处的改进。在此基础上,进一步探讨了评价方法中权重确定方法的最新进展,分析了进行评价之前要注意的前提条件 ...
朱建平, 李红
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Study of subspace clustering algorithm of high dimensional data based on variable weighting methods [PDF]
, 2009 高维数据的稀疏性和“维灾“问题使得多数传统聚类算法失去作用,因此研究高维数据集的聚类算法己成为当前的一个热点。子空间聚类算法是实现高维数据集聚类的有效方法之一。介绍并实现了基于可变加权的高维数据子空间聚类算法SCAd和EWkM,并分别对人造数据、现实数据等数据集进行测试,根据测试结果进行分析,对比两种算法的性能及适用场合。The sparsity and the problem of the curse of dimensionality of high-dimensional data, make ...
刘菡, 杨双远, 邓莹
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Dianci bileiqi, 2015 为了实现对绝缘子迅速、可靠的在线监测,本文基于熵权模糊神经网络建立了绝缘子污秽度在线评估模型。鉴于熵权法能够克服模糊算法权重受主观因素影响以及BP神经网络很强的自学习能力,提出了熵权模糊神经网络的算法。通过在实验室模拟不同环境特征量获得其与绝缘子污秽程度的内在联系,以及在现场获得的实时数据,论证了该方法的科学性和可行性。监控人员可以根据实时数据很快做出反应,以此来应对绝缘子污闪故障,为电网安全运行提供有力保障。
谭国梁, 王思华
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Fuzzy Support Vector Machine Based on Affinity Among Samples [PDF]
, 2006 Xiang ZHANG
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, 2008 由于正常用户的行为本身是变化的,且伪装用户的行为可能看起来是正常的,这种不确定性使得现有的伪装检测算法很难正确判断用户身份的真实性,从而限制了现有算法的实际应用推广.本文合理地选择用户的行为特征,并建立相应的用户可信度计算方法,采用区间值模糊集对多个特征进行可信度综合计算得到用户的最终可信度,将该值与设定的阈值比较从而判断用户是否属于伪装.理论分析及实验结果显示,与普通模糊计算相比,区间值模糊计算能有效表示及处理伪装检测中的不确定性 ...
曾剑平, 郭东辉
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Self-adaptive Evolutionary-programming Based on Three Layer Chromosome and Application [PDF]
, 2004 针对模糊辨识中规则数多少难以选择、输入量在各规则中重要程度难以确定以及模糊规则参数难以优化等问题,模拟生物基因之间相互联系的特点,用三阶染色体结构对完全模糊规则基进行描述。根据每代不同个体的适应度信息获得不同个体的变异率,采用自适应进化规划算法,实现模糊规则基各级染色体引导优化,克服了用试凑方法确定参数对辨识精度的消极影响,算法的复杂程度大大减小,为模糊建模提供了一种新颖的方案。通过对两类不同非线性系统的仿真,证明了此方法的有效性。A new method which imitates features
刘暾东, 陈得宝, 魏辉
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, 2009 当无人侦察机执行侦查任务时,由于敌方信息的不充分,复杂环境的限制,指挥官的经验判断及其他因素的影响,其受到的威胁程度往往只能用类似于“大,中,小“的语言型变量来定性地描述。本文采用三角形模糊数来表征这些不精确的威胁值从而提出了一种基于语言型评估值的模糊评价模型来评估无人机的任务规划方案 ...
徐建辉, 缪朱奇, 陈经纬
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[Research progress on multiscale entropy algorithm and its application in neural signal analysis]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi, 2020 Qin G, Li S, Xu G.
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