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1.
将Copula函数与高效蒙特卡洛方法结合,提出了含相关随机变量的边坡可靠度高效分析方法。以两个岩质边坡稳定性问题为例验证了所提方法的有效性。结果表明,该方法相比于直接蒙特卡洛方法在保证边坡失效概率的准确性的同时计算效率更高。Copula函数可以构造出具有不同相关结构的岩土体参数的联合概率分布,与高效蒙特卡洛方法(即蒙特卡洛重要抽样方法和子集模拟)结合能高效地处理含多种相关随机变量的边坡可靠度计算问题,相比于现行的Nataf变换方法结果更能体现岩土边坡真实稳定性。此外,该方法也能高效地计算含有复杂的隐式功能函数的边坡可靠度,研究成果拓展了高效蒙特卡洛方法在边坡可靠度分析中的应用。 相似文献
2.
无 《河南畜牧兽医(综合版)》2021,(1):27-29
根据《兽药管理条例》规定,为积极推动《兽药生产质量管理规范(2020年修订)》(农业农村部令〔2020〕第3号,以下简称“新版兽药GMP”)的贯彻实施工作,鼓励支持兽药生产企业按照规定的时间节点完成升级改造,保障兽药供应稳定,维护养殖业生产安全,农业农村部决定在新版兽药GMP过渡期内实施兽药委托生产。经向兽药生产企业所在地省级畜牧兽医主管部门报告后,进行兽药GMP改造的兽药生产企业(以下简称“委托方”)在升级改造期间可委托其他具备相应生产条件的兽药生产企业(以下简称“受托方”)生产委托方已取得批准文号的兽药。现就兽药委托生产有关事宜通知如下。 相似文献
3.
4.
【目的】为明确取食制霉菌素处理的水稻对褐飞虱[Nilaparvata lugens (Stål)]相关生理指标的影响,【方法】以不同浓度制霉菌素处理的水稻饲养褐飞虱,检测虫体内相关解毒酶含量与活性以及尿酸酶基因相对含量的变化。【结果】结果显示,取食制霉菌素处理的水稻,褐飞虱体内芳香基酰胺酶(aromatic amidase,AAD)含量前期下降,后期抑制作用逐渐消失,酶含量回升;虫体内O-脱乙基酶(O-deethyl enzyme,ODEE)含量在72 h的处理时长内显著低于对照;羧酸酯酶(carboxylesterase,CarE)和谷胱甘肽S-转移酶(glutathione S-transferase,GST)的活性在不同浓度制霉菌素的处理下呈现不同的动态变化,高浓度制霉菌素(600 U/mL)处理的褐飞虱种群体内的CarE和GST的活性在处理时间段内均呈现诱导-抑制-诱导的现象,而中(300 U/mL)、低浓度(150 U/mL)处理种群中两种酶则随着处理时间的延长呈上升趋势。取食不同浓度制霉菌素处理水稻的褐飞虱种群体内类酵母共生菌尿酸酶基因在24 h、48 h之后与对照相比均无显著差异。取食48 h后,包括对照在内的4个处理尿酸酶基因相对转录水平均有下调趋势,当处理时长达72 h时,尿酸酶基因相对转录水平呈现上调趋势,但取食不同浓度制霉菌素处理水稻的褐飞虱种群体内含量显著低于对照。【结论】取食不同浓度制霉菌素处理的水稻对褐飞虱3龄若虫的4种主要的解毒酶具有不同的影响;制霉菌素处理可通过减少类酵母共生菌数量从而降低尿酸酶的含量。 相似文献
5.
通过梳理相关文献发现,国外对有关森林资源治理问题的研究更为系统,以自然资源治理理论为基础,创新发展出强调公众参与度提升的协同性治理理念,关注公众参与的网络治理理论现已成为研究切入的新视角。文中以构建我国森林资源多层次治理网络为主线,结合国内外研究进展,提出一种适于我国的森林资源治理网络框架,以期推动森林资源治理问题的探讨,为治理途径的构建与创新提供借鉴。 相似文献
6.
为探究金佛山方竹不同冠层枝叶动态生长规律,构建枝叶生长发育模型,为金佛山方竹科学培育和水肥管理提供理论依据。以贵州省遵义市顶箐山的金佛山方竹天然林为实验对象,建立枝长-节间长拟合方程,运用Richards方程对枝叶生长的实测数据进行曲线拟合,以生理发育时间为预测变量,构建生长发育时间动态模型。结果表明:所有动态生长模型R~2值均在0.98以上,残差符合正态分布;金佛山方竹不同冠层枝叶生长进程均呈现"慢-快-慢"的生长规律;不同冠层枝长、节间长、叶长以及叶宽的潜在最大值呈现上、中层大于下层;不同冠层枝条随节位数增加节间长均呈现先增大后减小趋势;枝叶发育规律均表现为自上而下萌发,并于同一时间停止生长。金佛山方竹不同冠层枝叶起始发育时间、生长速率不同,枝长、叶长、叶宽潜在最大值不同,这与金佛山方竹适应环境的生存策略有关;Richards生长曲线能较好的拟合金佛山方竹枝叶动态成长过程,为金佛山方竹科学培育,水肥管理提供科学依据。 相似文献
7.
针对动态室内环境的变化及时变的接收信号强度(Received signal strength,RSS)对定位精度的影响,提出了一类基于核自适应滤波算法的农业无线传感器网络室内定位方法。核自适应滤波算法具体包括量化核最小均方(Quantized kernel least mean square,QKLMS)算法及固定预算(Fixed-budget,FB)核递推最小二乘(Kernel recursive least-squares,KRLS)算法。QKLMS算法基于一种简单在线矢量量化方法替代稀疏化,抑制核自适应滤波中径向基函数结构的增长。FB-KRLS算法是一种固定内存预算的在线学习方法,与以往的"滑窗"技术不同,每次时间更新时并不"修剪"最旧的数据,而是旨在"修剪"最无用的数据,从而抑制核矩阵的不断增长。通过构建RSS指纹信息与物理位置之间的非线性映射关系,核自适应滤波算法实现WSN的室内定位,将所提出的算法应用于仿真与物理环境下的不同实例中,在同等条件下,还与其他核学习算法、极限学习机(Extreme learning machine,ELM)等定位算法进行比较。仿真实验中2种算法在3种情形下的平均定位误差分别为0.746、0.443 m,物理实验中2种算法在2种情形下的平均定位误差分别为0.547、0.282 m。实验结果表明,所提出的核自适应滤波算法均能提高定位精度,其在线学习能力使得所提出的定位算法能自适应环境动态的变化。 相似文献
9.