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41.
研究生教育水平评定的模糊聚类及混合模型的分析 总被引:1,自引:1,他引:0
目的利用模型把不同学科和某些特殊的特征联系起来,这些特征可以判定现行的研究生培养方案是否要进行修正.运用模糊逻辑和混合系统模拟研究生培养过程,产生的决策是教育机构对现有的研究生教育方案是否能够继续实施的一个评定.方法提供了对模糊聚类及混合模型的描述.使用这两项技术能够在研究生教育水平评定过程中对其所作出的判定提供支持.模糊聚类是基于模糊逻辑的,混合模型的对象是通过综合运用统计模式和专家系统而作出的研究生教育水平判定.结果利用模糊聚类和混合模型,开发一项比较技术的混合系统,PY顾问处理了培养水平的评定,“教学环境”,“以往研究生水平”等内容,并得到以下启示,利用电脑评定模型来帮助作出决策可以降低评定耗费,减少可能对教育专家的需求.此外,运用电脑决策辅助能使教育部门更加有效的管理其时间,这同样也会防止耗费的增加.结论对可以给教育部门提供更多信息的电脑决策辅助的利用可以给教育部门带来裨益. 相似文献
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本研究分离培养尼罗罗非鱼(Oreochromis niloticus)精巢支持细胞(Sertoli cells, SCs),建立并优化尼罗罗非鱼精巢支持细胞分离培养体系。无菌条件下,取发育至第Ⅲ期的尼罗罗非鱼精巢,PBS清洗后,剪碎精巢组织,0.25%胰蛋白酶消化,用含10%犊牛血清(Newborn bovine serum, NBS)的L-15培养液终止消化,过滤、离心,获得细胞。差速贴壁法获得SCs后,在26℃、无CO2饱和湿度恒温培养箱中培养。分别采用含10% NBS的L-15、M199、F12培养液,含5%、10%、15% NBS的L-15培养液,含1%罗非鱼血清的L-15+10% NBS培养液培养尼罗罗非鱼SCs。各组每2 d取细胞计数,绘制SCs生长曲线;甲基绿染色,倒置显微镜下观察SCs的形态。尼罗罗非鱼SCs培养1~2 d,细胞贴壁;培养3~5 d,细胞完全贴壁并迅速增殖。单个SCs呈不规则多边形,其核位于胞质中央,呈卵圆形,胞质中可见吞噬颗粒和空泡,空泡聚集于支持细胞胞质的两极或散布于核的四周。SCs在L-15培养液中贴壁生长,在F12、M199培养基中较难贴壁。与F12、M199培养液相比,L-15培养液更有助于尼罗罗非鱼SCs生长增殖(P<0.01)。与添加5%和15% NBS相比,在L-15培养基中添加10% NBS更有助于尼罗罗非鱼SCs生长增殖(P<0.05)。与未添加尼罗罗非鱼血清相比,在10% NBS+L-15培养中添加1%尼罗罗非鱼血清,能显著促进SCs生长增殖(P<0.05)。研究表明,采用胰酶消化差速贴壁法获得尼罗罗非鱼精巢支持细胞,10% NBS+1%罗非鱼血清+L-15培养液培养,能显著促进尼罗罗非鱼精巢支持细胞生长增殖。 相似文献
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细菌性疾病是中国海水养殖鲆鲽类的主要病害,为全面了解病原菌种类,本研究对1999~2012年从山东、江苏、河北、天津等沿海地区养殖场发病鲆鲽鱼类中分离得到的124株优势菌株进行了16S rRNA基因测序和系统发育学分析。将基因序列与GenBank核酸序列数据库进行相似度比对分析,结果显示,有83株与弧菌属(Vibriosp.)细菌相似度最高,11株与气单胞菌属(Aeromonas sp.)细菌相似度最高,4株与爱德华氏菌属(Edwardsiella sp.)细菌相似度最高,26株为其他15种属的细菌。根据系统发育学分析结果,进一步将66株菌鉴定为16个种,优势种为溶藻弧菌(V.alginolyticus)、哈氏弧菌(V.harveyi)、鳗弧菌(V.anguillarum)、杀鲑气单胞菌(A.salmonicida)和迟缓爱德华氏菌(E.tarda)。选择其中的9株鳗弧菌和4株迟缓爱德华氏菌进行人工感染实验,结果显示,其中7株鳗弧菌和3株迟缓爱德华氏菌对大菱鲆(Scophthalmus maximus)有较强的致病性。研究结果可为阐明中国海水养殖鲆鲽类的流行病发生历史、病原种类、病原监测及疾病控制提供重要参考。 相似文献
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试验以露地不覆盖(CK1)和地膜露头覆盖(CK2)为双对照,设置了移栽覆盖(A1)和出苗覆盖(A2)2个覆盖时间,4500 kg·hm-2(B1)、7500 kg·hm-2(B2)、10500 kg·hm-2(B3)、13500 kg·hm-2(B4)4个覆盖量,采用二因素随机区组设计,研究了秸秆覆盖量和覆盖时间对党参... 相似文献
47.
2006年度我国纤维板生产发展状况 总被引:1,自引:0,他引:1
概述了2006年我国纤维板生产情况,并预测了2007年我国纤维板生产发展状况。 相似文献
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50.
林分生长与收获模型的研究现状与发展趋势 总被引:4,自引:0,他引:4
介绍林分生长与收获模型的概念、分类及研究现状,在分析比较单木生长模型、径阶分布模型和全林分模型各自特点的基础上,展望了径阶分布模型的广阔应用前景。 相似文献