基于粒子群算法的混联机构神经网络自适应反演控制

针对含有不匹配干扰的混联机构轨迹跟踪控制问题，提出了一种极限学习机与自适应反演控制相结合的控制策略。在对干扰进行分析的基础上，分别采用两个极限学习机网络对系统中的匹配和不匹配干扰进行逼近和补偿。基于Lyapunov函数稳定性设计了混联机构的控制律与自适应律，实现混联机构的轨迹跟踪控制。由于控制器可调参数较多，采用粒子群算法进行控制器参数的寻优整定。仿真结果表明，所提出的控制方法具有良好的轨迹跟踪精度和鲁棒性。     

稻曲病菌致病机制研究进展

 稻曲病是一种水稻穗部病害,在世界各水稻主产区均有发生,已成为世界性病害,在我国也属于水稻主要病害之一。稻曲病的发生严重影响水稻产量和稻米品质。研究其病原菌致病机制,对找寻防治药物的特异性靶标具有重要作用,可为抗病分子育种提供新的思路,为稻曲病菌防治药剂研发提供新的靶标。本文综述了稻曲病菌侵染过程、致病相关基因功能研究、水稻响应稻曲病菌侵染等方面的研究进展,提出进一步研究的策略。现有研究表明,稻曲病菌能成功侵染水稻孕穗期雄蕊的花丝引起发病。病原菌可通过抑制多个水稻免疫途径实现成功侵染;还可模仿胚珠受精激活水稻灌浆、糖代谢等途径为稻曲球的形成提供营养物质;全基因组测序完成和基因编辑技术在基因敲除中的成功应用,为稻曲病菌功能基因研究提供了很好的基础。稻曲病菌独特的侵染过程和营养利用机制是未来研究的重要方向。     

具有解析式位置正解的2T1R并联机构运动性能分析

求解具有解析式位置正解且部分运动解耦的并联机构,有利于后续的误差分析、动力学分析、运动轨迹规划与控制等。基于方位特征方程(POC)的并联机构设计理论与方法,设计了两种具有解析式位置正解且部分运动解耦的2T1R并联机构,并对这两种机构进行了方位特征、自由度及耦合度等主要拓扑性能分析;提出基于拓扑特征的运动学建模与求解方法,并据此求解了两种机构的解析式位置正解;基于导出的位置反解,分析了两种机构工作空间、奇异位形、动平台的速度与加速度变化规律。最后比较了两种机构的运动性能,选择了优选机型。为优选机型的动力学分析与样机研制提供了理论基础。     

山东省小麦田大穗看麦娘抗性水平、靶标抗性机理及田间防除效果测定

【背景】大穗看麦娘（Alopecurus myosuroides）是我国大陆近几年新发展蔓延的一种恶性禾本科杂草,目前已在山东、河南、河北、安徽等省有分布,且分布面积不断扩大。【目的】明确山东省冬小麦田大穗看麦娘对常用除草剂的抗性水平及部分种群产生抗性的机理,并评价不同除草剂对其田间防除效果,为制定小麦田大穗看麦娘防控技术规程提供理论依据。【方法】室内采用整株生物测定法测定9个大穗看麦娘种群对乙酰乳酸合成酶（ALS）抑制剂除草剂啶磺草胺、甲基二磺隆以及乙酰辅酶A羧化酶（ACC）抑制剂除草剂唑啉草酯、炔草酯、精噁唑禾草灵共5种除草剂的抗性水平,并对产生抗性的种群进行靶标基因检测,同时分别在冬前和冬后开展田间试验,评价不同除草剂对大穗看麦娘的田间防除效果。【结果】室内测定结果表明,种群8（JN2）对啶磺草胺和甲基二磺隆产生明显抗性,相对抗性指数分别达到47.32、15.97,靶标基因检测显示,该种群内植株ALS基因编码的第197位点氨基酸发生由脯氨酸（CCC）到苏氨酸（ACC）的突变;所有种群对唑啉草酯、炔草酯和精噁唑禾草灵均表现敏感。田间试验结果表明,冬前使用除草剂对大穗看麦娘的防除效果优于冬后使用除草剂的效果,冬前唑啉草酯对大穗看麦娘鲜重防效为98.6%,而冬后处理为89.1%;冬前使用啶磺草胺、甲基二磺隆对大穗看麦娘的株防效和鲜重防效在72.2%—89.3%,冬后使用则为68.6%—83.2%;唑啉草酯、炔草酯和精噁唑禾草灵对大穗看麦娘均表现出很好的防除效果,冬前使用的株防效和鲜重防效均在96.2%以上,冬后使用在82.6%—92.2%。【结论】供试的9个大穗看麦娘种群中,发现1个种群对甲基二磺隆、啶磺草胺产生较高抗性,但未发现对唑啉草酯等产生抗性的种群,室内试验和田间试验结果具有一致性。     

海口市林分碳密度与景观格局指数耦合研究

为了解森林景观的空间组成、分布等特征对林分碳密度的影响，并以此为海口市优化林分结构，保护林地资源等方面提供参考。以海口市2015年森林资源二类调查数据为基础，运用arcgis、fragstats、spss等软件量化林分碳密度与景观格局指数并以此构建耦合协调度模型，来反映林分碳密度与森林景观格局的关系。研究发现，海口市热带林面积比重较大，且人为经营活动较强，导致其景观破碎化程度较高；林分碳密度与森林景观格局指数之间具有一定的相关性，且是相互促进的关系，当某一林分类型的空间配置较好，分布较聚集，不被其他地类分割时，其碳密度往往也较高。通过对海口市林分碳密度和森林景观格局指数的耦合研究，发现其林分碳密度与森林景观格局指数耦合协调度状况总体上并不良好，需要进行调整和改善。     

黄瓜耐盐性与耐盐相关基因的研究进展

黄瓜是重要的设施蔬菜之一,由于其根系具有脆弱、好气、分布较浅的特点,对盐渍环境适应性较差,土壤盐渍化已成为影响其产量和品质的主要限制因素。本文主要从光合作用、离子毒害、细胞膜和抗氧化酶等角度阐述了黄瓜对盐胁迫的反应及其基本的耐盐机理,介绍了黄瓜耐盐(包括与Na~+/K~+、植物激素和活性氧的调节)相关基因的研究进展,并指出了黄瓜耐盐性研究中存在的问题,旨在为揭示黄瓜的耐盐机理与耐盐育种提供理论参考。     

我国国家公园与自然保护地法律制度衔接研究

我国既有的各类自然保护地存在空间交叉重叠、权责模糊、多头管理等突出问题，成为制约我国生态文明建设的体制难题。建立以国家公园为主体的自然保护地体系，正是国家破解这一难题的制度举措。文中在介绍国家公园与自然保护地概念、分析我国自然保护地现有法律制度存在主要问题的基础上，提出了国家公园与自然保护地法律制度衔接的设想。在国家公园体制建设的过程中，理顺国家公园与既有自然保护地之间的关系，加强国家公园与自然保护地法律制度的衔接显得尤为重要。具体思路为:在宏观政策法律层面，从国家统一立法、提升立法协调性、扩大公众参与等方面提出国家公园体制法律建构的整体设想；在微观制度保障层面，吸纳保护原则、差异原则及衔接原则，建立国家统一自然保护地管理制度。建议以《国家公园法》的制定为契机，统筹考量制定符合我国国情的统领自然空间保护的基本法——《自然保护地法》。     

2UPR-RPU过约束并联机构刚度性能评价

运用螺旋理论和应变能方法研究了具有2R1T三自由度的2UPR-RPU过约束并联机构的静弹性刚度性能,模型考虑了杆件和关节的柔度。首先,基于螺旋理论得到分支的约束螺旋系;其次,基于材料力学得到分支中杆件的应变能,通过映射分支约束螺旋系到铰空间得到关节的应变能,通过汇总杆件、关节的应变能和卡氏定理得到与约束螺旋系对应的分支紧凑刚度矩阵;最后,通过虚功原理得到机构的总体刚度矩阵。采用有限元商业软件建立了有限元模型,并与理论模型进行对比,验证了理论模型的正确性。定义弹性元件存储的应变能与总应变能之比作为应变能因子指标,给出了应变能因子指标在规则工作空间的四维切片分布图,从应变能的角度定量评价了各弹性元件对机构刚度性能的影响程度,给出了不同载荷作用下的全局应变能因子指标。本研究为定位对机构刚度性能影响最大的弹性元件提供了新的思路。     

AMF促进植物吸收矿质元素的生理机制及对土壤硫素的影响

由于人口不断增长,人们要快速得到高产高质粮食的要求迫切,大量使用化肥,导致了有害物质残留,土壤或水污染,土壤板结或某些营养元素相对匮乏等一系列环境问题。丛枝菌根(Arbuscular mycorrhiza, AM)是土壤内常见的共生结构,由AM真菌(AMF)与土壤根系形成。已有研究表明其可通过分泌代谢物,增大根系与土壤接触面积,调节某些土壤元素存在形式等多种途径,影响植物对土壤元素的吸收转运。硫是维持植物生长发育的必需元素之一,可由于植物对S的需要并不如N,P,K大量,现代农业在对土壤进行施肥过程中往往将其忽略,因此土壤缺S正逐渐成为中国农业发展的限制因素。为了解决以上问题,本文将主要对AMF影响植物吸收土壤元素的途径及生理机制进行总结分析。并根据其作用方式特点进一步分析AM共生对植物吸收转运硫素的影响,指出AMF作为生物化肥的可行性,以期为解决现代化肥的替代问题以及土壤缺硫问题提供新的思路。     

基于部首嵌入和注意力机制的病虫害命名实体识别

为了解决农业病虫害命名实体识别过程中存在的内在语义信息缺失、局部上下文特征易被忽略和捕获长距离依赖能力不足等问题，以农业病虫害文本为研究对象，提出一种基于部首嵌入和注意力机制的农业病虫害命名实体识别模型(Chinese agricultural diseases and pests named entity recognition with joint radical embedding and self attention, RS-ADP)。首先，该模型将部首嵌入集成到字符嵌入中作为输入，用以丰富语义信息。其中，针对部首嵌入设计了3种特征提取策略，即卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)、双向长短时记忆网络(Bidirectional long short term memory network, BiLSTM) 和CNN-BiLSTM；其次，采用多层不同窗口尺寸的CNNs层提取不同尺度的局部上下文信息；然后，在BiLSTM提取全局序列特征的基础上，采用自注意力机制进一步增强模型提取更长距离依赖的能力；最后，采用条件随机场(Conditional random field, CRF)联合识别实体边界和划分实体类别。在包含11个类别和24715条标注样本的农业病虫害自制语料上进行了实验。结果表明，本文模型RS-ADP在该数据集上精确率、召回率和F1值分别为94.16%、94.47%和94.32%；在具体实体类别上，RS-ADP在作物、病害、虫害等易识别实体上F1值高达95.81%、97.76%和97.23%。同时，RS-ADP在草害、病原等难以识别实体上F1值仍保持86%以上。实验结果表明，本文所提模型能够有效识别农业病虫害命名实体，其识别精度优于其他模型，且具有一定的泛化性。