考虑充填高度和龄期的超细尾矿胶结充填体强度演变模型

目的:受固结应力的影响,采场不同位置的充填体强度存在较大差异。为精细化指导矿山充填作业,需构建考虑充填高度和龄期的充填体强度演变模型。方法:以超细尾矿胶结充填体为研究对象,通过提取不同充填高度处的充填体试样,分析了弹性模量、泊松比及抗压强度随充填高度和龄期的变化规律。结果:充填体的弹性模量随着充填高度和龄期的增长而逐渐增大,而泊松比相反;充填体弹性模量、泊松比和抗压强度随充填高度和龄期的变化均符合指数函数的发展规律;考虑充填高度和龄期的充填体抗压强度演变模型可以用相乘模式的双指数模型进行评估,模型计算值与试验值的误差在10%以内。结论:该强度演变模型的建立,可为矿山充填结构的稳定性评估提供更精确的模型参数。

那拉环蛱蝶一亚种再描记(鳞翅目:蛱蝶科)

本文对采集自西藏墨脱的环蛱蝶属的那拉环蛱蝶1个亚种Neptis narayana nana de Nicéville,1888作了再描记。进一步证实其在中国的分布。

陕西省油菜菌核病菌遗传多样性的SRAP分析

利用SRAP分子标记技术对陕西省的144株油菜菌核病菌(Sclerotinia sclerotiorum(Lib.)de Bary)和18株不同寄主来源的菌核病菌进行遗传多样性分析。从150对SRAP引物中筛选得到9对多态性高、稳定性好的引物组合,对不同地区的144株菌株进行PCR扩增共得到76条多态性条带,多态性比例为88.4%,相似系数为0.346～0.936。对不同寄主的18株菌株扩增后得到多态性条带62条,占总数的84.9%;相似系数为0.358～0.976。UPGMA聚类分析显示,不同地区的144株菌在相似系数0.658处被划分为4个类群,第Ⅰ类为汉中类群,主要菌株来源为陕南汉中各县,第Ⅳ类为安康类群,主要菌株来源为陕南安康2县,第Ⅱ与Ⅲ类为混合类群;不同寄主的18株菌在相似系数0.788时被聚为3个类群,其中83.3%的菌株聚在同一类群中但来自不同供试寄主;已知致病力的38株菌在相似系数0.730处被分为3个类群,A类群主要由相对较弱的致病力菌株组成,而B与C类群为致病力混合类群。以上研究结果表明,陕西省油菜菌核病菌存在丰富的SRAP多态性,其遗传多样性与地理来源为总体相关性不明显,与寄主种类及致病力差异也无显著相关性。

图像分类卷积神经网络的特征选择模型压缩方法（英文）

深度卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)作为特征提取器(feature extractor,CNN-FE)已被广泛应用于许多领域并获得显著成功.根据研究评测可知CNN-FE具有大量参数,这大大限制了CNN-FE在如智能手机这样的内存有限的设备上的应用.本文以AlexNet卷积神经网络特征提取器为研究对象,面向图像分类问题,在保持图像分类性能几乎不变的情况下减少CNN-FE模型参数量.通过对AlexNet各层参数分布的详细分析,作者发现其全连接层包含了大约99%的模型参数,在图像分类类别较少的情况,AlexNet提取的特征存在冗余.因此,将CNN-FE模型压缩问题转化为深度特征选择问题,联合考虑分类准确率和压缩率,本文提出了一种新的基于互信息量的特征选择方法,实现CNN-FE模型压缩.在公开场景分类数据库以及自建的无线胶囊内窥镜(wireless capsule endoscope,WCE)气泡图片数据库上进行图像分类实验.结果表明本文提出的CNN-FE模型压缩方法减少了约83%的AlexNet模型参数且其分类准确率几乎保持不变.