马尾松人工纯林结构简单,生态系统极不稳定,容易引起一系列生态问题。随着功能定位的转变,需要对马尾松纯林结构进行相应改造,而松材线虫病对松林造成的毁灭性危害毫无疑问地加剧了马尾松纯林改造的紧迫性。本文综述松材线虫病及其防治方法、马尾松混交林、马尾松与桉树挥发性物质等方面的研究进展,并对营造马尾松-桉树混交林防治松材线虫病的可行性进行论证,认为营造马尾松-桉树混交林防治松材线虫病具有很强的可行性和广阔应用前景。

针对因电动汽车故障数据样本类别不平衡引起的机器模型分类性能欠佳、故障查全率低的问题,本文提出一种以LightGBM为基学习器改进的Bagging集成电动汽车故障预测模型:在Bagging集成学习中使用Borderline_SMOTE方法对训练集重新采样,改善训练子集的数据不平衡程度,避免小类样本信息缺失;将权重系数和正则化项嵌入LightGBM基学习器的损失函数中,提高训练中小类样本的错分类代价。实验结果表明,该模型可有效提高故障查全率、宏平均和AUC值,其中AUC值达到0.898 4,故障样本的查全率为0.808 3,在电动汽车不平衡数据集上的故障分类性能显著优于传统单一模型和其他对比算法。

针对现有配电网节点脆弱性评估方法存在指标单一、指标权重片面等问题,结合复杂网络理论,从配电网结构以及系统运行状态两方面出发,构建配电网节点脆弱性评估体系。使用层次分析法AHP求得指标的主观权重,使用熵值法求得客观权重,利用博弈论将主客观权重有机结合,避免单一赋权法的缺陷。然后提出多属性决策思想,利用灰色关联度改进TOPSIS算法的贴近度缺陷,以一种新的贴近度形式来表示节点的脆弱度。基于IEEE-33节点系统的算例结果表明:系统中脆弱度排名前10的节点为2、1、3、6、4、5、26、7、14、16,脆弱度大小依次为0.817、0.677、0.621、0.563、0.515、0.492、0.433、0.411、0.408、0.393。算例结果与实际情况相符合,验证了本文方法的合理性与可行性。

目前一些超细直径的微纳光纤耦合器虽具有极高的灵敏度,然而极细的直径亦使得这些光纤耦合器非常脆弱,使得在传感应用中可能会产生一些问题:很难将这种耦合器从实验制造平台转移到微流控生物传感器中;易受环境影响而不够稳定。为了解决上述问题,分别从实验和理论上研究一种直径为6.25 μm的微纳光纤耦合器,这种光学耦合器在外部折射率(refractive index, RI)为1.339 8时能达到-1 753 nm/RIU的高折射率灵敏度。基于有限元分析方法(finite element method, FEM),计算出偶/奇模的有效折射率和折射率灵敏度并与实验测试结果比对。本文制作的光纤耦合器可以很好地运用在光纤微流控生物传感等其他实验室芯片上的多功能传感中,有良好的实用前景。

针对现有图像拼接方法对分辨率高、影像信息复杂的无人机航拍图像处理速度慢、匹配精度差的问题,提出一种面向无人机航拍图像的快速拼接算法。首先,利用FM(Fourier-Mellin)算法求出图像的重叠区域,并获取图像重叠区域内的感兴趣区域,结合区域分块以及图像信息熵得到最终的特征提取区域,设置为图像掩膜;接着,在特征提取区域提取特征点,并且对特征点匹配对进行两轮筛选,减少RANSAC算法迭代次数;最后用改进的RANSAC算法进行误匹配点对的剔除以筛选出准确度较高的匹配点对。比较该算法与其他算法的运行效率以及图像的拼接质量等相关指标。实验结果显示该算法较SURF、SIFT、区域分块算法,航拍图像拼接时间分别降低35%、56%、57%,满足航拍图像对拼接精度以及实时性的要求。

为改进当前瞬变电磁探测系统的局限,提高接地网缺陷识别的效率与精度,提出一种MWOA-Elman神经网络,完成数据由采样到成像的转化过程,快速实现视电阻率成像,精准识别接地网的不同缺陷。首先,通过理论计算完成接地网瞬变场参数样本集,构造Elman神经网络的单映射关系。其次,围绕收敛因子、自适应权重与阈值对鲸鱼算法进行改进,用改进鲸鱼算法(modified whale optimization algorithm,MWOA)优化Elman神经网络的权值和阈值。测试结果表明,MWOA-Elman神经网络在第854步收敛,4项误差指标MAE、MSE、RMSE、MAPE分别为0.103 51、0.040 09、0.126 64和0.333 52%,接地网缺陷识别精度为99.678%,识别效率与精度均优于其他模型。最后,通过分析3×3接地网3种典型缺陷位置的成像结果,验证了MWOA-Elman神经网络应用于接地网缺陷识别的有效性,为嵌入瞬变电磁探测系统的智能算法提供参考。

目标分割是神经元图像分析中必不可少的步骤之一,分割的准确性会直接影响到神经元图像分析和重建的质量。在面对结构边界模糊、存在弱噪声或弱纤维信号的神经元图像时,已有的分割方法依然存在误差较大、识别信号不准等问题。为了解决这些问题,基于神经元的特征,本文提出一种基于双编码路径融合和双向 ConvLSTM的深度学习网络(DFC-Net)用于神经元图像分割。首先,网络在编码器阶段采用双编码路径提取特征,其中第一路编码路径采用基于空洞卷积的密集连接网络作为固定特征提取器,第二路编码器采用深度残差网络作为特征提取网络;接着,使用密集连接ASPP网络作为桥梁连接编码器和解码器;最后,在跳跃连接中使用双向ConvLSTM结合编码器和解码器,在解码器阶段引入融合网络以融合2个编码器提取的特征,从而增强空间信息的传播。多组对比实验结果显示,本文提出的网络有效地提高了电子显微镜神经元图像的分割精度,在ISBI-2012和SNEMI3D数据集上的Sen、Dice分别达到0.952 7、0.958 9和0.941 6、0.912 7,平均准确率相比于其他U-Net变体网络提高2.93%。

生活垃圾分类是保护生态环境、促进绿色和谐发展的有效措施。针对移动端设备计算资源和内存有限,重量级模型难以嵌入等问题,本文提出一种基于改进YOLOX-tiny轻量型的垃圾分类检测方法。首先,使用EIoU替换原来的IoU损失函数,能加速收敛,提升检测精度;其次,在颈部网络引入注意力机制CBAM,对不同通道的权重重新分配,获取更多浅层的细粒度特征和深层的语义信息;最后,使用GhostBottleneck模块替换特征提取网络中的CSP模块,保留更多边缘信息,同时降低参数量,使模型轻量化。在华为云垃圾数据集上的实验结果表明,改进的算法与YOLOX-tiny相比,参数量降低至原来的87.97%,精度提升了0.3个百分点,在TrashNet数据集上的实验效果提升了0.36个百分点,从而证明了本文算法的有效性,该算法有利于嵌入移动端设备使用,具有一定的实用价值。

随着人工智能、5G、物联网等技术的快速发展,我国在网络安全领域遭受境外攻击的现象也愈发严重,勒索软件攻击事件已显著增加,给国家、企业和个人造成巨大的数据损失和经济损失。为了有效地对勒索软件家族进行分类,本文提出一种基于熵图像静态分析技术的勒索软件分类方法,直接利用从勒索软件二进制文件中提取的熵特征进行分类,同时提出一种名为Ran-GAN的数据增强方法以解决勒索软件家族间数据不平衡问题。本文提出的方法将注意力机制引入VGG16神经网络架构中,用于提升网络的特征提取能力。实验结果表明,本文提出的方法在14种勒索软件家族上可达97.16%的准确率以及97.12%的加权平均F1-score。与传统可视化方法相比,本文提出的方法在4种评价指标下均明显优于传统的可视化方法,同时,与其他神经网络方法相比,勒索软件的检测性能都有显著提升。

为了解决更复杂的优化问题,本文对原始郊狼算法进行研究,提出一种多阶段的郊狼优化算法(MCOA),将算法分为前、中、后期。在前期阶段让郊狼进行正常成长,再引入旋转策略加强其勘探过程的搜索范围,避免过早陷入局部最优解。在中期阶段,提出“以优带差”的策略,再采用新型头狼更新方式对头狼进行更新,更好地平衡勘探和开采过程。在后期阶段,提出一种新型后期成长方式进行郊狼成长,并提出避免趋同因子,解决后期趋同的问题。采用CEC2014测试函数集进行仿真,与其他先进算法以及最新提出的郊狼算法比较,结果表明MCOA具有更好的搜索效率、收敛精度、优化性能以及稳定性。

Laplace方程柯西问题极其不适定,需要有效的数值算法进行求解,本文提出一种B样条方法求解此问题。首先在三次B样条函数生成的平移不变空间中给出柯西问题逼近解的表达形式;然后借助B样条基函数导数可用低阶样条基函数表示及方程的性质,写出问题的变分形式;接着,为了降低噪音的影响,提出Tikhonov正则化方法,以获得稳定的数值解;最后分别对矩形区域和含非光滑边界的区域进行数值实验,证明此方法的有效性。

基于第六类Chebyshev小波配置法,提出一种求解分数阶微分方程数值解的数值方法。利用平移的第六类Chebyshev多项式,在Riemann-Liouville分数阶定义下,获得了第六类Chebyshev小波函数的分数阶积分公式的精确表达式。利用积分公式,结合有效配置法,将分数阶微分方程的求解问题转化为代数方程组进行求解。同时,给出了第六类Chebyshev小波函数展开逼近的一致收敛性分析和L²范数意义下的误差估计。通过数值算例验证该算法的适用性与有效性。

采用拟极大似然估计方法获得含MA误差的线性模型估计方程。为了能够使用经验似然方法,先利用鞅差序列将估计方程中的二次型转化为线性形式;再构造关于模型参数的经验似然比统计量,在一定假设条件下证明该统计量渐近服从卡方分布;模拟结果表明,在参数置信域的覆盖率方面,经验似然方法比参数似然方法更接近置信水平。

为了解肺癌肿瘤组织白细胞介素-10(interleukin-10,IL-10)的表达和来源,并探究IL-10对肿瘤的作用,采用MSD 超敏电化学发光技术检测Lewis 肺癌小鼠模型血清中IL-10的水平,使用流式细胞术分析肿瘤组织IL-10的主要来源,再通过CCK-8实验、膜联蛋白V-碘化丙啶(annexin V-PI)凋亡实验、划痕实验,检测IL-10重组蛋白对肺癌细胞增殖、凋亡、迁移的影响。结果表明:Lewis肺癌小鼠血清中IL-10水平较正常小鼠显著升高,肿瘤组织中的IL-10主要由免疫细胞产生。其中,B细胞和髓源性抑制细胞(myeloid-derived suppressor cells,MDSCs)是IL-10的主要来源,IL-10重组蛋白可以显著抑制LLC(小鼠 Lewis 肺癌细胞:Lewis lung carcinoma line)的增殖和迁移并促进其凋亡。综上可见,IL-10水平与肺癌密切相关,B细胞和MDSCs是产生IL-10的主要来源,IL-10可能通过激活CD8 T细胞或者直接作用于肿瘤细胞而发挥抗肿瘤作用。

LMNA基因突变引发核纤层蛋白(LaminA/C)及其互作蛋白表达异常,引起机体一系列生理学反应,导致核纤层蛋白病发生,目前其具体致病机制尚不清楚。本文利用CRISPR/Cas9技术,选取符合sgRNA筛选原则的致病突变位点,成功构建了携带LMNA突变Q517X的细胞系,并对突变细胞系与LaminA/C相连或互作的LaminB1、PCNA、P53、PKCα等基因的RNA表达水平与蛋白表达水平及突变细胞核膜骨架形态进行检测,发现:Q517X突变细胞的LaminB1、P53、PCNA基因mRNA表达量显著降低约70%;LaminA/C蛋白几乎不表达,PKCα、LaminB1、P53等蛋白的表达量分别降低75%、60%、80%。结果表明,Q517X突变通过改变AC16人心肌细胞LMNA相关基因的表达进而影响细胞核正常骨架结构与功能。

群落构建是生态学研究的中心议题,采用功能性状和系统发育研究方法可以完善生态位理论在群落构建中的作用。本研究以桂林市喀斯特石山阴坡和阳坡植物群落为研究对象,基于生境内出现的82个物种构建系统发育树,对阴坡和阳坡的土壤含水量、全氮、有机质和叶干物质、叶绿素、叶厚度和木材密度的植物功能性状进行测定,检验功能性状的系统发育信号。结果表明:1)土壤含水量、全氮和有机质含量为阳坡显著高于阴坡(P<0.05);2)叶绿素、叶厚度和木材密度为阴坡显著高于阳坡(P<0.05);3)4种功能性状表现出微弱的系统发育信号;4)阴坡和阳坡群落的系统发育结构均呈发散分布,暗示生境过滤作用是阴坡和阳坡群落构建的主要驱动力。

随着马尾松桐棉种源天然林大面积减少、选育程度提高以及遗传多样性减少,有必要开展马尾松桐棉种源优树子代生长性状遗传变异规律研究,筛选遗传品质优良的马尾松家系和单株,为马尾松桐棉种源天然种群的保护和遗传改良提供参考。本文以74个马尾松桐棉种源优树子代半同胞家系为材料,测定其胸径、树高等生长性状,进行遗传变异分析,并将主坐标降维分析与遗传增益分析相结合筛选优良家系与单株。结果表明,马尾松桐棉种源各生长性状(胸径、树高和单株材积)分化明显且家系间差异显著(P<0.05),家系遗传力由大到小依次为单株材积(0.224 5)、胸径(0.107 5)、树高(0.091 0)。采用主坐标分析筛选出8个优良家系,胸径、树高和单株材积的遗传增益分别为1.42%、0.71%、6.68%;从8个优良家系中筛选出23株优良单株,各性状遗传增益分别为5.50%、1.88%、29.15%,选择效果显著。综上,马尾松桐棉种源优树子代生长性状在家系间具有较大的选育潜力,选择出的优良家系和单株可为马尾松桐棉种源天然种群的保护和遗传改良提供极佳的种质资料。

本文采用CiteSpace 5.8 R3软件对从Web of Science核心合集中提取的重金属超富集植物(HHMs)研究领域中满足条件的5 281条文献进行可视化分析。结果表明:1)根据发文量,HHMs可分为萌芽期、积累期和繁荣期3个时期。2)贡献最大的国家/地区、机构和作者分别是中国、中国科学院、Guillaume Echevarria和Lena Q Ma。3)热点主题分别从萌芽期的HHMs(尤其是Ni超富集植物)的分布、筛选以及对重金属(HMs)的耐受、毒性应激的研究,到积累期更多新的HHMs的报道、热门超富集植物的HMs富集机制、超富集植物与农作物对HMs富集差异的比较等方面的研究,再到新超富集植物的报道、多重金属超富集、As和Cd超富集植物、超富集植物-微生物联合修复、修复机制、强化修复技术和机制以及实际应用等方面的研究。4)3个时期的研究分别获得了9、8、7个代表性的知识域支撑。5)关键词突现分析表明,最近5年的研究热点主要涉及HMs超富集的数量变异及其遗传机制、Cd超富集植物、HMs的化学形态及其分布、超富集植物的抗氧化机制和修复强化技术等,它们有望在未来继续得到重点关注。

采用水热煅烧法合成CuO/MIL(Cr, Cu)非均相类芬顿催化剂,对CuO/MIL(Cr, Cu)复合材料进行了XRD、FT-IR、SEM、XPS、BET等表征,结果表明CuO均匀分散在金属有机框架MIL(Cr, Cu)的表面。对不同催化剂催化降解苯酚的性能进行比较。结果表明,当催化剂用量为0.3 g/L,H₂O₂浓度为50 mmol/L,pH=6,初始底物浓度为30 mg/L时,CuO/MIL(Cr, Cu)复合材料对苯酚的降解效果可达100%,降解效果优于CuO、MIL-101(Cr)。通过自由基猝灭实验和EPR测试等证明·OH是催化体系主要的活性自由基,并给出其可能的催化降解机理。CuO/MIL(Cr, Cu)复合材料可在近中性条件下降解酚类污染物,具有良好的应用前景。

利用深海微生物中筛选出的对结晶紫具有优势吸附能力的菌株Bacillus sp. LM-24从废水中分离结晶紫。采用单因素实验优化其反应条件,选用无机载体硅胶和有机载体树脂对其进行固定,分析无机盐对吸附作用的影响及其吸附动力学与吸附等温线。结果表明游离菌株在最适吸附剂浓度1.216 g/L、pH=9.0、温度30 ℃时,反应10 min对30 mg/L结晶紫去除率可达86%;在不同pH和浓度时,固定化微生物吸附作用较游离微生物更加稳定。动力学测定显示3种吸附剂均存在物理和化学吸附,等温线测定显示游离菌株和硅胶固定化菌株与Langmuir模型拟合度更高,而大孔树脂固定化菌株与Freundlich拟合度更高。Bacillus sp. LM-24对结晶紫具有快速且高效的吸附作用,且固定化技术能有效提高其对外界环境的稳定性,可作为结晶紫染料脱色的潜力开发菌株。

本文采用高温氧气流改性和再生天然海泡石,研究了改性海泡石(H/海泡石)吸附去除模拟印染废水中碱性嫩黄O染料及其再生的性能,以及H/海泡石静态吸附碱性嫩黄O的特点,采用相关模型拟合,考察了高径比(填料高度与吸附柱内径的比值)、染料溶液流速和浓度对H/海泡石动态吸附的影响。结果表明,改性温度和时间分别为550 ℃和1 h,氧气流速为6 L/min得到的改性海泡石的单位吸附量超过200 mg/g;Langmuir等温吸附方程、准一级动力学方程分别符合H/海泡石的吸附行为、吸附动力学;高径比为2.5,染料流速为每小时6倍床体积,染料初始浓度为200 mg/L时,H/海泡石分别能处理的废水量约为55、42和45倍床体积;采用高温氧气流对吸附饱和的H/海泡石进行再生,再生温度和时间分别为550 ℃和20 min,再生氧气流速为6 L/min时,再生率接近100%。

Cr(Ⅵ)在水体环境中的污染不容忽视,探讨高效处理含Cr(Ⅵ)废水具有重要意义。本文建立了微生物燃料电池(MFC)-颗粒污泥耦合处理含Cr(Ⅵ)废水体系,考察了Cr(Ⅵ)浓度变化对该体系运行效能及微生态的影响。实验结果表明:当进水Cr(Ⅵ)浓度达到80 mg/L时,该体系对COD的去除率与Cr(Ⅵ)生物还原率分别达到92.71%和99.70%;循环伏安法(CV)显示其具有明显的还原峰,电化学阻抗谱(EIS)表明随着进水Cr(Ⅵ)浓度的增加,电荷转移内阻逐渐减小;进水Cr(Ⅵ)浓度增大到100 mg/L时,辅酶F₄₂₀活性最低为0.026 2±0.000 2 mmol/g,INT-ETS活性明显下降,仅为5.20±0.23 μg/(mg·h);X射线光电子能谱特征峰结合能表明其主要由Cr₂O₃和Cr(OH)₃组成;高通量测序分析表明,该体系中的优势菌群为Chloroflexi和Proteobacteria,进水Cr(Ⅵ)浓度增大至100 mg/L,属水平的优势菌群由以Methanothrix、Methanobacterium等产甲烷菌为主转变为以电活性细菌Geobacter和共养菌属Syntrophobacter为主,其最大相对丰度分别为21.24%、4.28%、5.60%和6.22%,表明增大Cr(Ⅵ)浓度会改变MFC-颗粒污泥耦合体系中的微生物群落结构,Cr(Ⅵ)可通过微生物菌群之间的联营机制进行还原。