浅析防火墙对网络安全的作用

文中就信息网络安全内涵发生的根本变化,论述了网络防火墙安全技术的分类及其主要技术特征。     

3种沙漠植物地上部分形结构与生物量的自相似性

应用自相似原理,分别研究极干旱地区塔克拉玛干腹地和吐鲁番盆地地下水浇灌区柽柳、梭梭和沙拐枣植株的地上分形结构与各自地上部生物量的关系.通过分析3种植物的枝长、冠幅和体积与地上部生物量之间的统计自相似性,发现在统计拟合精度上自相似模型不如BP神经网络模型,但分析植株生长的地域性差异时,缺少像分形维数这样的定量化描述.     

大豆除草剂对水稻秧苗生长的影响

就施过豆磺隆、普施特、广灭灵的大豆茬,对后作水稻本田秧苗生长的影响进行研究。结果表明:各处理对水稻移栽后的幼苗生长发育都有程度不同的影响。     

基于神经网络的树叶识别系统研究

在林业系统注册树木种类时,通常采用大量树叶上的可见外形特点来辨别数目繁多的树木种类。针对此问题,本文提出了基于神经网络的树叶识别方法,该方法建立并管理一个分等级的树叶图像体系,通过对不同种类树叶的边缘提取来识别每种树叶的特征点,从而得到树叶的外部轮廓来区分树木种类:给出了相应的改进型神经网络算法,并给出详细的论述过程:最后,通过Java语言给出了系统实现并做了大量的数值仿真。结果证明本文方法是可行有效的。图4表1参8。     

基于CNN-Transformer的农作物病虫害知识问答意图识别与槽位填充联合模型

意图识别与槽位填充是农作物病虫害知识问答中问题理解的两个重要任务。在已有面向农业领域的研究中,上述任务仍被视为两个完全独立的子任务,并且未充分利用意图识别与槽位填充的语义信息。为此,该研究提出一种基于CNN-Transformer的意图识别与槽位填充联合模型（CDPCT-IDSF）。该模型根据农作物病虫害文本语义复杂设计CNN网络与多层Transformer结合强调局部的有用信息以缓解语义缺失问题;然后在Transformer解码器中引入对齐保证输入与输出一对一关系以提高识别正确槽位标签的能力。此外,进一步构建了包含20个意图类别、12个槽位类别和11242条标注样本的农业病虫害知识问答数据集进行对比试验,CDPCT-IDSF模型在该语料库上的槽位填充F1值为94.36%,意图识别精度为92.99%,整体识别精度为87.23%,优于其他对比模型,结果证明了所提模型在农作物病虫害意图识别与槽位填充任务上的有效性,可为面向农作物病虫害的知识问答研究提供理论支撑。     

设施园艺电驱移动平台轮毂电机设计及其磁-热耦合性能

针对设施园艺作业场景下电驱移动平台的低速大扭矩牵引作业需求,该研究设计了一种减速内转子轴向磁通轮毂电机,建立电机的电磁有限元模型并分析其电磁和损耗特性。考虑到绕组电阻率受温度变化影响,构建基于热网络法的轮毂电机磁-热耦合改进模型。与台架试验结果相比,基于改进模型获得的转矩预测值较传统模型的精度提高了5.33%,验证了模型的正确性。利用改进模型分析了温度和相电流对电机转矩特性的影响,仿真结果表明,输出转矩随电机温度增加而降低;在0～20 A,电机平均输出转矩与相电流呈线性关系。试验结果表明,轮毂电机功率随转速增加而增大,峰值功率可达4.59 kW,而转矩基本保持恒定;在转速450～900 r/min、转矩300～600 N·m时,电机效率高达93.2%。研究结果可为轴向磁通电机初步设计与多场耦合影响下电机性能分析提供思路。     

基于15N同位素示踪盐渍化农田向日葵氮素利用规律

为探明盐渍化农田不同施氮水平下向日葵氮素吸收利用规律,采用¹⁵N同位素示踪技术进行田间微区试验,以不施氮处理(N0)为对照,设计3种施氮水平(N1=150 kg/hm²、N2=225 kg/hm²、N3=300 kg/hm²),于向日葵成熟期测定植株和0—100 cm土层土壤¹⁵N同位素丰度及总氮含量,研究各处理肥料氮素的去向及其利用机制。结果表明：向日葵氮素吸收量随施氮量的增加而增加,成熟期作物氮素吸收量在N2水平较不施氮显著增加38.7%;土壤氮和肥料氮对作物当季氮素吸收的贡献比例为84.9%和15.1%。N2水平下,肥料氮的贡献比例较N1增加35.7%,土壤氮的贡献比例较N1降低4.3%。肥料氮残留量随土层深度增加而减少,土壤中47.4%的残留肥料氮主要集中在0—20 cm土层。不同施氮水平下肥料氮去向均表现为氮肥损失率>氮肥残留率>氮肥利用率,N2施氮水平下氮肥利用率较N1、N3显著提高22.7%和14.6%,土壤残留率较N1、N3减少8.5%和8.6%。综...     

刺参响应灿烂弧菌侵染差异microRNAs鉴定及靶基因分析

microRNA参与基因的转录后调控,在真核生物的生长发育、细胞分化和免疫防御等过程中发挥重要作用。刺参(Apostichopus japonicus)病害问题已成为产业发展的主要限制因素之一,而其病害发生的分子机制尚待进一步完善。本研究以刺参重大疾病“腐皮综合征”的重要致病原灿烂弧菌(Vibrios splendidus)为侵染菌株,通过人工侵染实验制备患病刺参样本,采用miRNA-seq技术对侵染组(PT16S)和对照组(PT10H)各3头刺参的体壁组织进行miRNA测序,通过相关生物信息学软件对miRNAs进行鉴定和分析,筛选差异表达miRNAs (DEmiRNAs)并预测其靶基因,构建关键调控途径的miRNA-mRNA调控网络。结果显示,PT10H组平均得到5 902 588条有效序列,194个已知miRNA和19个新的miRNA;PT16S组平均得到5 053 529条有效序列,182个已知miRNA和42个新的miRNA。对2组鉴定到的miRNA进行差异表达分析,共筛选到2个上调和11个下调的具有显著差异的DEmiRNAs (P≤0.05),上调的DEmiRNAs靶基因预测结合到3010个靶基因,注释到585个GO terms及24条信号通路(P≤0.05),下调的DEmiRNAs靶基因预测到19 072个靶基因,注释到514个GO terms以及22条信号通路(P≤0.05)。对筛选到的DEmiRNAs进行实时荧光定量PCR (qRT-PCR)验证,显示miRNA-seq与qRT-PCR的一致率达到70%。根据KEGG分析结果构建泛素介导的蛋白水解途径和Notch信号通路的miRNA-mRNA调控网络,结果显示,13个DEmiRNAs分别靶向结合134个与泛素介导的蛋白水解相关的mRNAs和109个与Notch信号通路相关的mRNAs,Aja-miR-184、Aja-miR-2478和Aja-miR-9277p等DEmiRNAs可能参与对Notch信号通路和对泛素介导的蛋白水解的调控。相关研究结果将为刺参疾病发生调控网络建立和机制解析提供依据。     

大学生校外网络生活现状分析

网络生活已经成为当代大学生生活的重要组成部分。以河北某高校大学生校外网络生活现状为例,通过对全校不同院系、专业和年级大学生的随机调查和座谈,总结出了目前大学生校外网络生活特点、成因,并且提出了对策建议。     

以优化的BP神经网络模型为基础研究山东近海口虾蛄空间分布与环境因子的关系

BP神经网络模型作为一种常用的机器学习方法,被广泛应用于物种分布模型,以解析生物分布与环境因子的关系。与传统回归模型相比,该模型可以灵活处理变量间的非线性关系,但其结构复杂,在参数设置方面存在不确定性,从而影响模型的预测与应用。根据2016—2017年山东近海口虾蛄渔业资源调查与环境数据,利用BP神经网络模型构建口虾蛄资源分布模型,同时利用数据分组处理算法(group method of data handling, GMDH)、遗传算法(genetic algorithm, GA)和自适应算法(adaptive algorithm)分别对模型输入变量、初始权值和隐节点数目3方面进行优化,构建7种不同组合优化模型。结果显示,7种模型的优化效果存在明显差异,单方面和两方面组合优化模型预测性能基本保持一致;而三方面共同优化其均方根误差与残差平方和分别为0.35和1.94,较初始模型的0.52和2.40更小,且相关系数最大为0.45,表明模型优化效果最好。对比优化前后发现,口虾蛄资源密度随纬度和底层盐度变化趋势基本保持一致,而随底层温度的升高,口虾蛄资源密度存在较大差异。此外,最优模型较初始模型增加水深为关键环境因子,对口虾蛄的资源密度具有重要影响。本研究进一步开发了BP神经网络模型参数优化的方法,证明了参数优化对BP模型的预测性能具有重要影响,模型优化对于分析口虾蛄资源密度与环境因子的关系具有重要意义。