条件联想神经网络研究

在人脑的某些功能和神经系统中的突前抑制机制启发下,本文提出一个新型的神经网络模型——条件联想神经网络.模型是一个有突触前抑制的联想记忆神经网络.通过初步分析和计算机模拟,证明本模型具有一般联想记忆模型所未有的一些新的特性,如可以在不同条件下,对同一输入有不同的反应.对同一输入,在不同的条件下,又可以有相同的反应.这些特点将有助于人们对神经系统中信息处理过程的了解.此外,文中也指出可能实现本模型的神经结构.     

应用地理信息系统模拟森林景观动态的研究

根据地理信息系统的结构,通过数据文件的转换,把它与森林动态模型有机地结合起来,可实现对森林景观动态的模拟和预测。这种模拟方法的数据输入灵活,运行速度快,尤其是它可以获得一些以各种图表的形式输出的模拟结果。本文用文字和框图详细描述了地理信息系统的组成与结构,及森林动态模型的选择与运行方式,并以长白山森林景观为例,叙述了这种模拟方法的整个过程。     

色觉异常的数学模型

色盲是一种遗传性疾病,由于色觉机理尚未研究清楚,一向不能矫治。为了解除色盲患者的苦脑,增加他们在升学、就业和职业选择中的权利,我们通过色觉过程的拓扑学研究,建立了色觉异常的突变模型;论证了色盲矫治机理;研制了色盲电脑诊断矫正检测仪。为色盲眼镜的批量生产和患者的配镜提供准确的矫正曲线。     

一类含间隙分布时滞的种群增长模型的稳定性

本文首先利用间隙分布时滞函数来建立更为符合实际的种群增长模型,然后运用两种不同的方法,对其平衡位置的局部稳定性进行了全面的讨论,得出了局部渐近稳定的充分必要条件,在参数平面上划分出了稳定和不稳地的区域。     

SMV种传特性及其田间流行的种子传毒率预测

SMV感染供试品种种子传毒率最高为29.60％,最低1.04％。SMV弱毒株系的传毒率高于其强毒株系。大豆品种营养生长的V_4时期以前感染SMV种子传毒率最高,花期感染种传率显著下降。供试品种中,有初花期感病种子即不传毒;有盛花期感病仍有很低的种传率;亦有结荚初期感病还有很低种传率的品种。SMV流行的收获种子传毒率高低主要取决于大豆营养生长和花期田间病株率的高低。根据品种间早期感染SMV的最高种传率不同、花期感染种传率显著下降的特性,建立了SMV田间流行的种子传毒率预测模型。     

(山王丌)岗通城虎化学成分的研究

<正> (山王丌)岗通城虎Aristolochia longgangensis C.F.Liang.民间用于治疗小儿高烧,损伤,虫伤等疾病。(山王丌)岗通城虎是一新种,其化学成分还未研究过。我们对其化学成分进行了研究,报告如下: 采用热乙醇提取其总成分,然后用冷乙醇溶解,再用石油醚洗涤,不溶物用硅胶柱层析     

Testing parameter sensitivities and uncertainty analysis of Biome-BGC model in simulating carbon and water fluxes in broadleaved-Korean pine forests

生态过程模型的发展为研究者在长时间序列和区域尺度的研究提供了便利, 但模型模拟的准确性受到模型自身结构、模型参数估计合理性的影响。敏感性分析能够定量或定性筛选出对模型模拟结果影响较大的敏感参数, 是模型参数校准过程中的重要工具, 也是建模和应用的先决条件。该文以阔叶红松林为研究对象, 采用全局敏感性分析方法——傅里叶幅度灵敏度检验扩展法(EFAST)对Biome-BGC模型的生理生态参数进行了敏感性分析, 分别分析了红松(Pinus koraiensis)和阔叶树的净初级生产力(NPP)、蒸散(ET)对参数变化的敏感性。结果表明: (1)模拟红松NPP的不确定性高于阔叶树, 但二者的模拟ET的不确定性均较小。阔叶树的NPP和ET对生理生态参数的敏感性总体上都小于红松。(2)无论是红松、阔叶或其他植被类型, 模拟NPP均表现出对叶片碳氮比、细根碳氮比、比叶面积(SLA)和冠层截留系数的敏感性, 这4个参数的高敏感性主要是由模型自身结构所决定的, 与植被类型和研究地区的关系较小。对模拟ET而言, 细根与叶片碳分配比、新茎与新叶碳分配比和SLA均是影响红松和阔叶树ET的敏感参数, 但红松ET主要受参数与参数间的二阶或多阶交互作用的间接影响, 而阔叶树ET则主要是受到敏感参数直接效应的影响。(3)除了上述影响红松和阔叶树碳水通量的共性参数外, 诸如核酮糖-1,5-二磷酸羧化酶中叶氮含量、叶片与细根周转率、所有叶面积与投影叶面积之比等也是对模拟结果有影响的重要参数, 但是其敏感程度随物种不同和研究区不同而不同, 所以这类参数可以根据具体情况进行参数本地化, 对于其他不敏感参数则可以采用模型缺省值。     

基于InVEST模型的疏勒河流域碳储量时空变化研究

研究区域土地利用方式与生态系统服务碳储量的关系，对于区域生态系统保护及经济社会可持续发展具有重要意义。利用InVEST模型碳储量模块和CA-Markov模型，探究并预测疏勒河流域1990-2015及2015-2040年流域生态系统碳储量时空变化特征及其与土地利用方式之间的关系。结果表明：疏勒河流域1990、1995、2000、2005、2010、2015年碳储量分别为7.994×10⁸、7.996×10⁸、7.998×10⁸、8.038×10⁸、8.064×10⁸、8.071×10⁸t，呈逐年增加趋势，累计增加7.7×10⁶t。土地利用类型变化是导致生态系统碳储量变化的主要因素，未利用地向耕地和草地转化有利于碳储量增加，而草地向耕地和未利用地的转化则导致碳储量减少。疏勒河流域碳储量存在显著的空间格局，碳储量较高区域呈现"北部点状-中部带状-南部点状片状"特征，这种分布格局与流域土地利用类型紧密联系。预测表明至2040年疏勒河流域碳储量为9.128×10⁸t，较2015年增加13.1%，主要原因是草地、耕地和林地面积较大幅度增长，提高了流域内的碳储量。