基于大型底栖动物群落的苏北浅滩海域生态健康评价

为了解苏北浅滩附近海域大型底栖动物群落组成特点,于2020—2023年每年8月份对苏北浅滩附近海域的27个站位进行大型底栖动物定量调查。分析该海域大型底栖动物生物密度、生物量、群落结构特征和主要环境影响因子。采用Shannon-Wiener多样性指数、AZTI海洋生物指数(AMBI)及多变量AMBI指数(M-AMBI)等评价该海域底栖动物生境健康状况。结果显示:共鉴定大型底栖动物6门34种,其中环节动物14种,软体动物14种,节肢和纽形动物各2种,螠虫和棘皮动物各1种。大型底栖动物平均生物密度为9.35 ind./m^(2),平均生物量为10.51 g/m^(2)。苏北浅滩海域主要优势种有小荚蛏(Siliqua minima)、纵肋织纹螺(Nassarius variciferus)、伶鼬榧螺(Oliva mustelina)和长吻沙蚕(Glycera chirori),多为软体动物和环节动物。典范对应分析(CCA)结果表明,水深,水温和溶解氧是影响苏北浅滩附近海域大型底栖动物群落的最主要因子。2020—2023年苏北浅滩附近海域大型底栖动物群落受到中度—重度扰乱,且环境处于重度污染,生态环境质量状况处于差—较差之间。近几年苏北浅滩海域生态环境有所转好,但仍须长期坚持海洋环境修复和保护政策。

一种自适应的EMD端点延拓方法

由美国国家航空航天局(NASA)的Huang等发明的经验模态分解(EMD)是一种先进的信号处理方法,能够有效地获得非平稳信号的时频特征,但是其利用样条曲线构造信号上下包络线的过程中存在严重的端点问题.在研究了该问题已有方法的基础上,提出了一种基于波形匹配的自适应端点延拓方法,采用信号内部和端点处变化趋势最为相似的子波来对端点处的信号进行延拓.该方法充分考虑了信号的内在特性以及边缘处的变化趋势,使端点处的延拓更加合理,从而使得三次样条曲线在端点处不会发生大的摆动.实验表明该方法能够有效地抑制端点效应.

基于小波变换的脑电图癫痫波形检测

脑电图中癫痫波形的自动检测与分类是临床上很有意义的工作。我们根据脑电图中的癫痫特征波形 ,利用小波变换的时频局部化特性 ,给出了一种高效的癫痫波形的自动检测方法 ,构造了一个连续的癫痫波检测系统。通过检测不同尺度上的局部极大值 ,确定出对应的脑电图中的锐变点位置 ,并由此检测出脑电图中的癫痫波。从初步临床试验的结果来看 ,系统具有检测精度高、可连续作业等优点 ,获得了较好的效果。

基于反馈的群体疏散行为定性预测

在群体疏散中,考虑到不同人群之间的交互作用,基于系统动力学反馈的思想,利用交互作用群体矩阵的预测能力来预测群体行为。通过对系统中的变量施加干扰,观察变量之间的作用和反馈来分析系统定性预测矩阵和定量预测矩阵之间的一致性。通过对系统的稳定性进行分析,确定系统结构是否合理,稳定性高则合理,低则需要对系统结构进行调整,以减少疏散过程中的冲突。

密码协议的SPIN建模和验证

为了将模型检测这种强有力的系统验证技术应用于网络协议的安全分析,形式化建模仍然是目前的关键问题和难点所在.本文提出了一种基于高级过程描述语言的建模方法.根据入侵者角色和攻击目标的不同,从入侵者的角度分析协议的运行模式,为每个主体建立过程模型,用模型检测工具进行分析验证.对BAN-Yahalom协议的SPIN分析验证了这种方法的可行性.该方法具有一定的通用性,对其它网络协议的分析有很好的参考价值.

基于多Agent的细胞信号转导网络仿真

提出一种基于多层次离散空间和介观水平Agent的层次式多Agent系统仿真细胞信号转导网络。多层次的离散空间可以有效的表示细胞内部环境,而且适于系统的扩展;介观水平Agent封装分子种类的不同状态形式,将系统的复杂性分解在局部范围,并减少了通信以及计算复杂性。给出了对两个MAPK(有时分裂原活化蛋白激酶)通路反馈模型的仿真结果。结果表明基于该方法的仿真与数值仿真结果相吻合,证明了方法的正确性。

定性仿真技术及应用

定性仿真以非数字化手段处理信息输入、建模、行为分析和结果输出等仿真环节,通过定性建模推导系统的定性行为描述。定性仿真是处理不完备信息的有效方法。定性仿真方法产生了多种流派,如模糊仿真法、归纳推理法、非因果关系推理方法、基于因果关系的推理方法、基于图表的推理方法、基于数据的结构化建模方法、基于定性空间的推理方法等。近年来,定性仿真已应用到故障诊断、生态和环境学、机械制造业和工业系统、医学研究、混杂非线性系统、教育系统、人类社会与经济、人工智能等领域中。最后从整体上简要评述了定性仿真的发展。

习近平有关“人类命运共同体”论述的机器翻译译后编辑问题与对策研究

新时代,机器翻译在外宣文本翻译中的应用日趋广泛。基于习近平有关“人类命运共同体”论述的机器翻译及其译后编辑研究,对促进习近平新时代中国特色社会主义思想的高质量国际传播具有重要意义。该文通过对比分析机器翻译与译后编辑译文,总结得出:中国传统文化语句的常见译后编辑策略包括理解典籍内涵,修正衔接语义,调整语言格式等;针对专有名词的直译问题,采用直译核心义,增补引申义,衔接总语义等策略。比较分析汉译英与汉译日两类译本,不仅有助于明确不同目标语言译后编辑对策的一致性与多样性,还可以为提高外宣文本质量提供一定启示。

面向分段函数的定性仿真算法PQSIM及其在脑电图研究中的应用

应用最广泛的 QSIM算法针对的是连续函数 ,无法处理不同状态满足不同约束的问题 .PQSIM算法作了相应改进 ,增加两个新的约束 :判断约束 IF和赋值约束 EQ,限定约束作用的状态集合 ,从而可以有效地对分段函数系统进行定性仿真 .该文以其在脑电图定性产生模型中的应用实例验证算法的正确性 ,同时也展示出 PQSIM算法为脑电图研究开辟了新路 .通过时间复杂性计算证明 PQSIM算法是一个高效的定性仿真算法 .

机械装置的定性空间推理与仿真

对定性空间推理机械装置的配置给出了一个全新的途径,使得计算机能通过定性空间推理理论,初步判断人类对某个机械装置设计的概念思路是否合理。此方案在推理过程中运用了约束传播和符号代数的方法,预测所有可能合理的配置信息。其推理机制主要定位于机械装置的空间信息描述和其相关的定性动力学描述。对每个构成一般机械装置的基础机械部件提供其定性配置信息和动力学约束。通过有机的推理机械部件信息,得到复杂机械部件综合定性描述,从而对整个系统的有个形象直观的定性认识。

非线性时间序列高性能仿真算法研究

系统相空间重构和几何特征值计算是非线性动力系统仿真的重要过程。因其算法时空复杂度较高而计算耗时,为实时仿真非线性时间序列带来了困难。对相图重构算法和几何特征值计算算法进行了优化,使其时间复杂度有不同程度的降低;进而并行化这些算法,使其效率进一步提升,最后算法运行时间缩短为原运行时间的1/30。以长程睡眠脑电数据分析和仿真为例,分析结果表明关联维的高低能够反映出睡眠的阶段,据此对非快速眼动睡眠期的仿真预测与实际结果相符。

基于定性定量知识的故障诊断

提出一种将检测中的定量信息定性化的方法,并应用QSIM的算法约束的概念,结合区间代数的计算规则,设计了定性与定量结合的诊断系统,缩小诊断空间,增大定性仿真在故障诊断中的应用范围。通过不断扩大先验故障模型,使系统具备一定的学习能力,并以压缩制冷系统为例进行了诊断,验证了系统的正确性。

基于SRML的QSIM模型表示

基于web的建模与仿真研究需要满足web开发的基本要求,即模型和仿真过程能够在万维网(WWW)上以标准的形式被服务、接收和处理。本文在现有仿真参考标记语言(SRML)和仿真参考仿真器(SRSimulator)的基于web的仿真技术基础上,提出了基于web的QSIM模型表示方法,在QSIM算法的输入模型和SRML之间建立了映射关系,并构造了基于web的定性仿真框架。

定性仿真在医疗诊断研究中的应用

定性仿真是处理不完备信息的有效方法，处理医学领域的不确定问题已经成为它的一个重要研究领域。本文介绍了当今定性仿真在医学领域的应用实例，重点说明了脑电信号源定位模型、糖尿病病人血糖代谢模型和肾脏模型中的定性仿真方法，为在医学领域进一步的研究提供借鉴。

一种新的Petri网模型建立方法

提出了一种通过消息序列表MSC来对现实系统进行Petri网建模的简便有效的方法。即利用了MSC简单、直观的优点,又能够充分利用Petri网相关的分析和仿真的理论与工具。给出了具体的由MSC到Petri网的转换算法。依照转换算法可将复杂系统的MSC模型转换为Petri网模型。经过对具体模型实例的分析可以得出,由这种方法得到的Petri网是安全可行的。

时间序列重构相空间中系统定性行为建模与仿真

提出了一种以重构相空间为基础,从实验时间序列研究未知系统动力学的新方法。定义了重构相空间中系统定性状态和定性行为的概念,根据系统动力学特性对模糊聚类方法进行改造,用于自动提取系统的定性状态。基于这些定性状态,给出了系统定性行为的两种表示方法:时序定性状态图和定性状态转移图。分别运用Lorenz系统产生的时间序列和癫痫脑电时间序列对提出的方法进行仿真实验,结果表明,该方法能有效提取系统的定性状态,每个定性状态中的向量之间具有高度的相似性。系统定性行为的两种表示方法均能准确地刻画系统行为中的非线性动力学特征。

基于数据场的复杂网络节点影响力建模与仿真

复杂网络节点影响力的研究是数据挖掘的重要组成部分。挖掘出复杂网络中有影响力的节点不仅具有重要的学术意义,且有助于抑制流行病的爆发、控制谣言的传播和推广电子商务产品等。通过选取每个节点的混合度分解值(Mixed Degree Decomposition,MDD)作为质量,将复杂网络抽象为数据场,结合数据场模型来识别有影响力的节点,并与一些著名的节点中心性方法进行对比。使用经典的传染病模型(Susceptible-Infected-Recovered,SIR)通过对比感染节点的数量来评估仿真性能。对实际网络的仿真实验结果表明,数据场模型能够有效的识别网络中有影响力的节点。

参数化设计的定性建模与仿真

对参数化设计问题提出了一种新的基于DOF(Degrees of freedom)的定性建模与仿真方法。在几何约束求解的过程中,通常的定量数值化方法由于解空间的巨大而显得低效。通过定义基本约束簇类型和规则,新方法引入定性图对几何约束进行定性建模及模型求解。经过一系列基于DOF的定性图推理过程,几何约束的定性模型被规约为一个单节点后得出一系列的构造步骤。在这个推理阶段中得出的构造步骤被确定为以后精确定量计算的次序。结合了定性推理方法的高效性以及定量方法的精确性,初步实验表明新方法能够提高约束求解的效率。

概念设计中机械行为方案的定性推理

定性推理是定性仿真的关键步骤之一,采用定性符号构成的矩阵来表示机械基础单元(BMU)的功能转化,用定性向量表示输入及输出状态,并通过定性状态功能矩阵的组合、推理和仿真从而帮助设计师完成机械概念设计的构思及创新工作。在此方案中把基础单元作为一个研究对象,通过定性代数、逻辑组合、分形法和定性状态推导法从而全面掌握和预测复杂机械的组成结构,并选出符合设计要求的合理方案,最后通过对缝纫机刺布机构概念设计的推导实例验证了方案的合理性和可行性。

非线性系统的定性相图构造

提出了一种新的基于定性仿真的非线性动力系统相图构造方法。首先对在定性仿真中应用最为广泛的QSIM算法进行改进,提出了适合于非线性系统的基于具体代数约束表示的仿真算法。在此基础上,对二维分叉系统以及非奇异的三维系统的相图构造实践进行实例分析。结果表明这种方法是完全可行的,它能够捕捉到所有定性可区分的系统行为从而很好的弥补传统的基于数值积分的相图构造方法的缺陷,因而具有其不可替代的价值。