施肥对红壤水稻土团聚体分布及其碳氮含量的影响

依托中国科学院千烟洲生态试验站,利用1998年建立的红壤水稻田长期定位施肥试验,研究秸秆还田(ST)、化肥(NPK)、有机肥(OM)等施肥方式对红壤水稻土各粒级团聚体分布及其碳氮含量影响。结果表明:在所有施肥处理条件下红壤水稻土团聚体分布以<63μm的粉砂和粘粒为主,占41%—54%,长期施肥特别是施用OM有利于促进红壤水稻土大粒级团聚体形成;分别施用ST、NPK和OM均能提高红壤水稻土全土及各粒级团聚体中的有机碳和全氮含量,施用OM提高幅度最大。因此,在我国南方红壤稻作区的农业生产过程中应施用有机肥,从而改善土壤结构、碳贮量和养分状况。

动态小生境微粒群优化技术在概念设计中的应用

本文提出了一种基于标准微利群优化算法和动态小生境技术的动态小生境微利群优化算法,该算法基于协同微粒和协同多群体模型。同时我们给出了算法在创新建筑概念中的应用。

一种多Agent系统的构筑方法

分析了现实世界中信息处理系统的活动，根据信息处理过程中信息共享、资源共享及协同工作的特点，将信息处理系统的开发映射为多Ａｇｅｎｔ系统的构筑过程。Ａｇｅｎｔ由主板加多个软构件构成，构筑Ａｇｅｎｔ即根据其职能、所处理的数据及与其它Ａｇｅｎｔ的关系，选择合适的主板及软构件，使其通过主板的控制机制协调运行。依此方法开发的信息处理系统有利于分布式环境下的软件复用。

基于泛函连接神经网络的概念设计优化

本文给出了一种新的基于人工神经网络的概念设计优化技术,提出了一种基于Banach空间中偏序理论的人工神经网络,该网络的学习依赖于样本空间中的偏序关系结构,以及一种改进的BP算法。给出了实验描述,并对试验进行了分析。

一类奇异椭圆问题的弱解

讨论了一类具有奇异性的椭圆问题解的存在性 .证明了在一定条件下 。

奇异边值问题的边界非正则正解

本文讨论一类二阶奇异边值问题正解的存在性．证明了这类问题存在边界非正则正解．

微粒群优化算法及其在创新概念设计中的应用

群体智能近年来受到了国际智能计算研究领域学者的广泛关注。微粒群优化是群体智能中最重要的一种算法。介绍了群体智能和微粒群算法的原理和算法流程,提出将微粒群优化算法应用于创新概念设计中,并展示了一个应用实例。

具有临界奇异性的边值问题

本文讨论一类右端在边界具有奇异性的常微分方程的边值问题，而且其奇异性态为最大即处于临界状态。

渐近线性Hammerstein方程的多重解

本文讨论了浙近线性Hammerstein积分方程多重解的存在性,我们用比以往讨论积分方程更细致的方法对一般的无界核方程给出了解的个数下界,并讨论了无穷多解的存在性。

具有奇性的一类边值问题的正解

讨论一类奇异二阶微分方程的边值问题，给出了正解存在和不存在的准则．

一般核超线性积分方程的多解

本文讨论一般核超线性积分方程的多解,其中非线性项f(t,u)形式为a(t)u^r+g(t,u),g(t,u)为扰动项,文[4]的结果不适合这种带扰动项的方程。本文证明当扰动项为a(t)u^r的低阶无穷大时方程存在多解,部分解决了文[2]提出的问题。

应用型大学财务管理专业课程体系设计探索

大数据和人工智能的发展对财务管理工作内容提出了新的要求,应用型大学财务管理专业的人才培养方式方法必须适应这一市场要求进行调整,本文从应用型大学财务管理专业课程体系设计方面分析调整的重要性、调整的紧迫性、短期调整内容和长期调整目标,对新形势下应用型大学财务管理专业课程体系设计进行了有益的探索。

一类具有混合非线性项边值问题解的结构

讨论了一类具有超线性及次线性结构的非线性算子方程解的结构。证明了解集存在连通分支。作为应用 ,讨论了一类边值问题解的结构 ,部分回答了Ambrosetti(1994 )中所提出的问题。

一种基于密度聚类的一般观点——拓扑聚类

针对基于密度的空间聚类及其变种提出了拓扑的概念。给出了聚类拓扑结构的定义,把簇定义为多种拓扑连通集合。此外,运用全新的拓扑思想改进典型的算法,提出了一种拓扑聚类的新算法。实例证明此算法有效。

单位圆内椭圆问题的非正则径向解

讨论一类具有奇性的椭圆问题。

非正定核Hammerstein型积分方程的非零解

讨论了具有超线性项的Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ积分方程非零解的存在性，其中核是非正定的．通过构造适当的环绕，在广泛的条件下得到了非零解。

脉冲奇异边值问题的解

本文讨论一类具有脉冲的奇异积分微分边值问题，得到了正解的存在性．

非正定核Hammerstein型积分方程解的个数

利用变分方法讨论了非线性Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ型积分方程的可解性及多重解．对核的非正特征值不加任何条件，这与现有文献所加条件不同．

一类凹算子以及变号核算子的不动点及其应用

本文讨论一类凹算子在不作紧性假设下不动点的存在性,以及一类变号核算子方程可解性,并应用于 Hammerstein 方程。

非线性边值问题中的遗传算法

1.引言 遗传算法是基于自然选择的一种搜索算法,它的依据为达尔文所发现的适者生存的进化规律.自从该算法提出以来,遗传算法在优化理论、数值分析等领域得到了大量有效的应用,有关的参考文献可见文[4].