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Improved multi-scale inverse bottleneck residual network based on triplet parallel attention for apple leaf disease identification
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作者 Lei Tang Jizheng Yi Xiaoyao Li 《Journal of Integrative Agriculture》 SCIE CAS CSCD 2024年第3期901-922,共22页
Accurate diagnosis of apple leaf diseases is crucial for improving the quality of apple production and promoting the development of the apple industry. However, apple leaf diseases do not differ significantly from ima... Accurate diagnosis of apple leaf diseases is crucial for improving the quality of apple production and promoting the development of the apple industry. However, apple leaf diseases do not differ significantly from image texture and structural information. The difficulties in disease feature extraction in complex backgrounds slow the related research progress. To address the problems, this paper proposes an improved multi-scale inverse bottleneck residual network model based on a triplet parallel attention mechanism, which is built upon ResNet-50, while improving and combining the inception module and ResNext inverse bottleneck blocks, to recognize seven types of apple leaf(including six diseases of alternaria leaf spot, brown spot, grey spot, mosaic, rust, scab, and one healthy). First, the 3×3 convolutions in some of the residual modules are replaced by multi-scale residual convolutions, the convolution kernels of different sizes contained in each branch of the multi-scale convolution are applied to extract feature maps of different sizes, and the outputs of these branches are multi-scale fused by summing to enrich the output features of the images. Second, the global layer-wise dynamic coordinated inverse bottleneck structure is used to reduce the network feature loss. The inverse bottleneck structure makes the image information less lossy when transforming from different dimensional feature spaces. The fusion of multi-scale and layer-wise dynamic coordinated inverse bottlenecks makes the model effectively balances computational efficiency and feature representation capability, and more robust with a combination of horizontal and vertical features in the fine identification of apple leaf diseases. Finally, after each improved module, a triplet parallel attention module is integrated with cross-dimensional interactions among channels through rotations and residual transformations, which improves the parallel search efficiency of important features and the recognition rate of the network with relatively small computational costs while the dimensional dependencies are improved. To verify the validity of the model in this paper, we uniformly enhance apple leaf disease images screened from the public data sets of Plant Village, Baidu Flying Paddle, and the Internet. The final processed image count is 14,000. The ablation study, pre-processing comparison, and method comparison are conducted on the processed datasets. The experimental results demonstrate that the proposed method reaches 98.73% accuracy on the adopted datasets, which is 1.82% higher than the classical ResNet-50 model, and 0.29% better than the apple leaf disease datasets before preprocessing. It also achieves competitive results in apple leaf disease identification compared to some state-ofthe-art methods. 展开更多
关键词 multi-scale module inverse bottleneck structure triplet parallel attention apple leaf disease
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Genetic diversity and genetic structure of the Daurian Partridge(Perdix dauuricae) in China,assessed by microsatellite variation 被引量:1
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作者 曹曼曼 刘迺发 +1 位作者 王小立 关猛猛 《Chinese Birds》 2010年第1期51-64,共14页
The Daurian Partridge(Perdix dauuricae) is a kind of hunting bird with high economic value.Genetic diversity and structure in the Daurian Partridge were studied by analyzing eight microsatellite loci in 23 populations... The Daurian Partridge(Perdix dauuricae) is a kind of hunting bird with high economic value.Genetic diversity and structure in the Daurian Partridge were studied by analyzing eight microsatellite loci in 23 populations found throughout the range of the species in China.The objectives were to evaluate the consequences on genetic diversity and differentiation of Daurian Partridge populations and to obtain a profound genetic insight for future management decisions and for effective measures to protect and exploit Daurian Partridges.The results showed that microsatellites were polymorphic in all Daurian Partridge populations,with a high level of genetic diversity over all the loci,especially in the Qaidam Basin populations which have the highest level of diversity.Significant genetic divergence was observed among different groups as well as between populations within the same group;most pairwise FST values were highly significant.Both phylogenetic trees and Bayesian clustering analyses revealed clear differentiation among the 23 populations of the Daurian Partridge,which were classified into two genetically differentiated groups.A bottleneck analysis indicated that Daurian Partridge populations have experienced a recent bottleneck.Our study argues that the Qaidam populations,North China populations,JN population,ZJC population,and Liupan Mountain populations should be paid special attention in order to retain adequate population sizes for maintaining genetic diversity. 展开更多
关键词 Daurian Partridge MICROSATELLITE genetic diversity genetic structure bottleneck
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基于非对称U型卷积神经网络的脑肿瘤图像分割
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作者 刘盼盼 安典龙 丰艳 《计算机系统应用》 2024年第8期196-204,共9页
在计算机视觉分割任务中,基于Transformer的图像分割模型需要大量的图像数据才能达到最好的性能,医学图像相对于自然图像,数据量非常稀少,而卷积本身具有更高的感应偏差,使得它更适合医学图像方面的应用.为了将Transformer的远程表征学... 在计算机视觉分割任务中,基于Transformer的图像分割模型需要大量的图像数据才能达到最好的性能,医学图像相对于自然图像,数据量非常稀少,而卷积本身具有更高的感应偏差,使得它更适合医学图像方面的应用.为了将Transformer的远程表征学习与CNN的感应偏差相结合,本文设计了残差ConvNeXt模块来模拟Transformer的设计结构,采用深度卷积和逐点卷积组成的残差ConvNeXt模块来提取特征信息,极大地降低了参数量.并对感受野和特征通道进行了有效的缩放和扩展,丰富了特征信息.此外,本文提出了一个非对称3D U型网络ASUNet用于脑肿瘤图像的分割.在非对称U型结构中,采用残差连接,将最后两个编码器的输出特征进行连接来扩大通道数.最后,在上采样的过程中采用深度监督,促进了上采样过程中语义信息的恢复.在BraTS 2020和FeTS 2021数据集上的实验结果表明,ET、WT和TC的骰子分数分别达到了77.08%、90.83%、83.41%和75.63%、90.45%、84.21%.并且通过对比实验,ASUNet在准确性方面完全可以与Transformer构建的模型竞争,同时保持了标准卷积神经网络的简单性和高效性. 展开更多
关键词 非对称U型结构 倒置瓶颈 深度监督 ASUNet
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基于改进MobileNetV2的钢板表面缺陷检测
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作者 周建新 何洋 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第9期183-187,共5页
钢板表面缺陷伤痕类型多,行业数据公开率极低,训练样本不足使得深度学习难以应用于该领域。且MobileNetV2网络模型特征表示能力有限、鲁棒性较弱。针对上述问题,提出一种改进的MobileNetV2网络模型,可在小规模样本检测中拥有较高的准确... 钢板表面缺陷伤痕类型多,行业数据公开率极低,训练样本不足使得深度学习难以应用于该领域。且MobileNetV2网络模型特征表示能力有限、鲁棒性较弱。针对上述问题,提出一种改进的MobileNetV2网络模型,可在小规模样本检测中拥有较高的准确率。重新设定网络模型中激活函数的上限,使模型更好地捕捉输入数据中的复杂模式和特征。提出一种新的瓶颈结构并减少网络层数,可以在通道维度上对特征图进行整合,提高模型的表示能力和特征提取能力。增强特征识别,提取更丰富和更具判别性的特征,提高模型的准确性和鲁棒性。实验结果表明,改进的MobileNetV2网络模型准确率高达98.7%,高于原网络和其他对比卷积神经网络,能有效检测小样本的钢板表面缺陷。 展开更多
关键词 MobileNetV2 激活函数 瓶颈结构 特征增强
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轻型注意力机制遥感影像多类别目标检测方法研究
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作者 叶宇 《测绘与空间地理信息》 2024年第6期125-128,132,共5页
针对常规遥感影像目标模型难以在低功耗硬件中部署运行的问题,提出一种轻型的遥感影像多类别目标检测模型。在模型特征提取网络不同层中分别使用了带有SE通道注意力模块的卷积核组与瓶颈结构的卷积核组进行特征提取,然后通过包含通道注... 针对常规遥感影像目标模型难以在低功耗硬件中部署运行的问题,提出一种轻型的遥感影像多类别目标检测模型。在模型特征提取网络不同层中分别使用了带有SE通道注意力模块的卷积核组与瓶颈结构的卷积核组进行特征提取,然后通过包含通道注意力的多尺度增强网络输出3个尺度的特征图参数进行最终检测。以RSOD、谷歌地球等作为数据源构建了数据集,并对其中的训练集进行了样本增强。试验结果表明,本文提出的模型能够对不同环境下的多类别目标实施快速精准测出,并且训练后模型占用内存较小,运行参数量低,能够部署在低功耗的硬件终端并对遥感影像中的目标实施快速精准检测。 展开更多
关键词 遥感影像 轻量级检测模型 注意力机制 瓶颈结构 特征融合
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杞麓鲤保种群体的遗传结构分析 被引量:1
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作者 刘娟 袁林聪 +6 位作者 李伟斌 白寿有 李进荣 蔡实旺 尹馨玉 孔令富 武祥伟 《淡水渔业》 CSCD 北大核心 2023年第2期21-28,共8页
杞麓鲤(Cyprinus carpio chilia)是云南特有水产种质资源,为研究杞麓鲤保种群体的遗传结构,本研究开发了15个多态性高的杞麓鲤微卫星(SSR)分子标记,并对保种群体进行了SSR分析。结果显示:杞麓鲤保种群体40个个体的平均等位基因数为7.8个... 杞麓鲤(Cyprinus carpio chilia)是云南特有水产种质资源,为研究杞麓鲤保种群体的遗传结构,本研究开发了15个多态性高的杞麓鲤微卫星(SSR)分子标记,并对保种群体进行了SSR分析。结果显示:杞麓鲤保种群体40个个体的平均等位基因数为7.8个,有效等位基因数为3.2~8.9,期望杂合度为0.6964~0.9000,多态信息含量为0.6476~0.8770,保种群体遗传多样性水平较高。基于突变模型与等位基因分布均检测到了保种群体的瓶颈效应,近交系数F is为0.2497,保种群体存在近交现象,并且10个SSR位点偏离Hardy-Weinberg平衡。结果表明杞麓鲤保种群体的遗传多样性较高,但经历了瓶颈效应,不利于继续保种。 展开更多
关键词 杞麓鲤(Cyprinus carpio chilia) 微卫星 遗传结构 种质资源 保种群体 瓶颈效应
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川西亚高山天然林岷江冷杉的更新结构与数量动态
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作者 陶琼 缪宁 +3 位作者 杨玉婷 李茂萍 薛盼盼 岳喜明 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期4109-4120,共12页
岷江冷杉(Abies fargesii var.faxoniana)的天然更新是川西亚高山地区天然次生林生态恢复的关键。为揭示川西亚高山4种典型天然林林型(杜鹃-岷江冷杉林、箭竹-岷江冷杉林、红桦-岷江冷杉林和红桦林)中岷江冷杉的更新结构和其幼龄植株的... 岷江冷杉(Abies fargesii var.faxoniana)的天然更新是川西亚高山地区天然次生林生态恢复的关键。为揭示川西亚高山4种典型天然林林型(杜鹃-岷江冷杉林、箭竹-岷江冷杉林、红桦-岷江冷杉林和红桦林)中岷江冷杉的更新结构和其幼龄植株的生存过程,基于4块1 hm2样地的调查,通过单因素方差分析和多重比较对比不同林型中岷江冷杉的更新结构和更新质量;通过对数回归建立了岷江冷杉幼龄植株高度与年龄间的关系;通过建立幼龄植株的静态生命表、绘制存活曲线和计算数量动态指数分析其生存特征和存活瓶颈期。结果表明:4种林型中岷江冷杉的更新质量和幼龄植株存活状态依次为杜鹃-岷江冷杉林>红桦林>红桦-岷江冷杉林>箭竹-岷江冷杉林。各林型中岷江冷杉幼龄植株的死亡率与相邻龄级间的个体数量动态(V_(n)指数)随龄级增加的波动大。综合死亡率与V_(n)指数的龄级差异,杜鹃-岷江冷杉林和箭竹-岷江冷杉林中幼龄植株存活的年龄瓶颈期分别为第21—25年(树高0.66—1.04 m)和第11—15年(树高0.46—0.73 m);红桦-岷江冷杉林和红桦林中幼龄植株存活的年龄瓶颈期分别为第16—20年(树高0.60—0.89 m)和第11—15年(树高0.19—0.40 m)。本研究通过比较川西亚高山4种典型天然林中岷江冷杉的更新结构和其幼龄植株数量动态,揭示了各林型中岷江冷杉的更新质量,探明了制约幼龄植株存活的瓶颈阶段。本研究可为川西亚高山天然林中岷江冷杉更新的抚育和管理提供技术支撑。 展开更多
关键词 岷江冷杉 更新 存活瓶颈 静态生命表 结构动态
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基于高效深度瓶颈结构的实时语义分割方法
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作者 陈学颢 李顺新 《计算机技术与发展》 2023年第9期30-36,共7页
针对现阶段语义分割方法参数量多、计算成本高,难以满足实际场景需求的问题,提出了一种基于高效深度瓶颈结构的轻量级实时语义分割方法(GDBNet)。首先,利用分解卷积和扩张卷积的有效结合构建出高效深度瓶颈结构,并以一种轻量并高效的方... 针对现阶段语义分割方法参数量多、计算成本高,难以满足实际场景需求的问题,提出了一种基于高效深度瓶颈结构的轻量级实时语义分割方法(GDBNet)。首先,利用分解卷积和扩张卷积的有效结合构建出高效深度瓶颈结构,并以一种轻量并高效的方式提取局部上下文信息;然后,将该结构堆叠来获取多尺度的语义信息;最后,通过注意力融合连接模块聚合多尺度的上下文信息并指导特征选择,以此提高分割效果。在不经过任何预训练和后处理的情况下,GDBNet在Cityscapes和Camvid数据集上以140.0 FPS和143.7 FPS的推理速度分别达到了72.91%和68.84%平均交并比的准确度并且参数量仅为0.66 M。该方法在Cityscapes数据集上,相比于同类型深度非对称瓶颈网络(DABNet),准确度提高了2.81百分点,推理速度上升了35.8 FPS,并且参数量降低了0.1 M;在Camvid数据集上,与SPMNet方法相比,准确度提高了1.54百分点,同时参数量和推理速度也更优。实验结果表明:所提方法在满足实时性要求的前提下,能较为准确地识别场景信息。 展开更多
关键词 瓶颈结构 实时语义分割 分解卷积 扩张卷积 上下文信息
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基于多分支瓶颈结构的轻量型图像分类算法研究
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作者 苏田田 王慧敏 张小凤 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期1319-1326,共8页
传统卷积神经网络存在着参数量大、训练耗时长、轻量级模型的识别准确度不足的问题.本文提出了一种基于ResNet网络的多分支结构轻量化网络(Residual multi-branch structured Network,RemulbNet),通过在残差结构的主干中使用多分支结构... 传统卷积神经网络存在着参数量大、训练耗时长、轻量级模型的识别准确度不足的问题.本文提出了一种基于ResNet网络的多分支结构轻量化网络(Residual multi-branch structured Network,RemulbNet),通过在残差结构的主干中使用多分支结构增加特征多样性,利用变体的深度可分离卷积缩减模型参数量,采用Mish激活函数增加网络的非线性表达能力,在有效减少模型体积的情况下,提升网络的分类准确率.利用图像识别数据库,对网络性能进行测试.研究表明,对于5分类花卉识别问题,RemulbNet相比ResNet网络识别准确率提高3.9%,模型参数量减小71%,模型体积减小77%,缩短了约40%训练耗时;与轻量级网络(MobileNet v2和ShuffleNet v2)相比,RemulbNet在识别准确度、模型体积、训练时长和不同的图像分类数据集上都表现出优良的性能. 展开更多
关键词 轻量化网络 多分支瓶颈结构 Mish激活函数 深度可分离卷积 图像分类 卷积神经网络
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融合多尺度语义和剩余瓶颈注意力的医学图像分割
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作者 徐蓬泉 梁宇翔 李英 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期162-170,共9页
在实际应用中U-Net由于使用单一卷积核以及跳跃连接运算时编解码器间存在语义差距,导致分割不同类型的医学图像时泛化性能降低。鉴于此,基于U-Net结构构建一种轻量灵活的医学图像分割模型(LFUNet)。在编码器和解码器上,构建多尺度语义(... 在实际应用中U-Net由于使用单一卷积核以及跳跃连接运算时编解码器间存在语义差距,导致分割不同类型的医学图像时泛化性能降低。鉴于此,基于U-Net结构构建一种轻量灵活的医学图像分割模型(LFUNet)。在编码器和解码器上,构建多尺度语义(MS)模块,每个MS模块使用不同的小卷积核序列等价代替较大的卷积核进行卷积运算,获得不同的感受野,从而捕获不同层次的语义特征。建立集成剩余瓶颈结构和注意力机制的剩余瓶颈注意力(RBA)模块,跳跃连接嵌入RBA模块后能缩小编码器和解码器的语义差距,且使模型更关注目标区域。MS模块的小卷积核序列和RBA模块的逆残差结构具有较少的参数量,从而使LFUNet的总参数量仅为U-Net的1/3,大幅降低了模型复杂度并提高了网络运行效率。在4个公共生物医学图像数据集上的对比实验结果表明,LFUNet的Jaccard系数均值相比于U-Net分别提高了3.184 6、11.936 6、4.243 8、0.114 4个百分点,具有更高的分割精度及泛化性能。 展开更多
关键词 深度学习 语义分割 U-Net结构 剩余瓶颈结构 注意力机制
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Effects of the structure of the branches on the two-photon absorption properties for the multi-branched molecules with nitrogen (N) as coupling center
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作者 SUN XueQin ZHAO Xian +2 位作者 ZHOU ShuLan LI BaiDong CHENG XiuFeng 《Science China Chemistry》 SCIE EI CAS 2008年第1期92-96,共5页
In order to investigate the effects of the structure of branches on the TPA properties for multi-branched molecules, the TPA cross section is calculated by using ZINDO/SOS method. The investigated mole- cules have dif... In order to investigate the effects of the structure of branches on the TPA properties for multi-branched molecules, the TPA cross section is calculated by using ZINDO/SOS method. The investigated mole- cules have different branches (chomorfores based on stilbene, dithienothiophene and flourene) with nitrogen(N) as coupling center. The results show that the cooperative enhancement in multi-branched molecules depends on the structures of the branches and the structures of branches play an important role in the enhancement of the TPA cross section. The designed molecules with stilbene and dithie- nothiophene as branched possess relatively larger two-photon absorption cross sections. 展开更多
关键词 structure of BRANCHES TPA properties ZINDO/SOS multi-branched MOLECULES
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基于深度学习的车载影像交通标志检测方法研究
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作者 车普民 《经纬天地》 2023年第4期60-64,共5页
对车载影像交通标志检测问题进行研究,提出一种基于深度学习的交通标志检测模型。首先在模型骨干网络内设置特征聚焦层以实现输入影像的无损下采样,进而以瓶颈结构搭建特征提取层;然后在特征金字塔中通过多尺度特征融合结构获取并输出3... 对车载影像交通标志检测问题进行研究,提出一种基于深度学习的交通标志检测模型。首先在模型骨干网络内设置特征聚焦层以实现输入影像的无损下采样,进而以瓶颈结构搭建特征提取层;然后在特征金字塔中通过多尺度特征融合结构获取并输出3个不同尺寸特征图;最后,通过自适应锚点框机制输出检测结果。实验结果表明:所提出模型在各类别检测精度方面表现一致,在综合检测精度上显著优于对照组模型,能够实时输出检测结果,在高精度地图生产以及无人驾驶领域具有重要应用价值。 展开更多
关键词 交通标志检测 深度学习算法 瓶颈结构 多尺度特征融合 自适应锚点框
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基于MobileNet-SSD的实时目标检测方法研究
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作者 陈家红 《金陵科技学院学报》 2023年第4期18-24,共7页
针对深度学习技术在目标检测中的持续升级,特别是其检测精度提高导致模型参数过多的问题,提出了一种基于轻量级卷积神经网络MobileNet-SSD的实时目标检测方法。结合深度可分离卷积和非瓶颈自由残差模块构建新模块,并使用深度可分离卷积... 针对深度学习技术在目标检测中的持续升级,特别是其检测精度提高导致模型参数过多的问题,提出了一种基于轻量级卷积神经网络MobileNet-SSD的实时目标检测方法。结合深度可分离卷积和非瓶颈自由残差模块构建新模块,并使用深度可分离卷积结构替换SSD网络的VGG骨干网络来提取特征,从而达到减少参数和提高速度的目的。在低照度目标检测数据集ExDark上进行了实验,验证了方法的有效性和优越性,并在Android平台上部署,验证了可扩展性。该方法是一种在减少参数的同时提高检测速度的实时目标检测方法,对嵌入式系统应用具有较高价值。 展开更多
关键词 MobileNet-SSD 目标检测 嵌入式系统 非瓶颈残差模块 深度可分离卷积结构
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草鱼野生群体遗传变异的微卫星分析 被引量:29
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作者 傅建军 李家乐 +4 位作者 沈玉帮 王荣泉 宣云峰 徐晓雁 陈勇 《遗传》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期192-201,共10页
利用12个微卫星标记,对来自长江水系(邗江、吴江、九江、石首、木洞和万州)、珠江水系(肇庆)和黑龙江水系(嫩江)的8个草鱼野生地理群体进行了遗传多样性及遗传结构等分析。遗传多样性分析显示,12个微卫星位点均为高度多态位点(PI... 利用12个微卫星标记,对来自长江水系(邗江、吴江、九江、石首、木洞和万州)、珠江水系(肇庆)和黑龙江水系(嫩江)的8个草鱼野生地理群体进行了遗传多样性及遗传结构等分析。遗传多样性分析显示,12个微卫星位点均为高度多态位点(PIC=0.755~0.930),8个草鱼野生群体显示出较高的遗传多样性水平(Ho=0.839~0.893),其中长江水系的6个群体和肇庆群体的多样性水平高于嫩江群体。瓶颈效应分析显示,嫩江、肇庆群体及2个长江上游群体(木洞、万州)近期出现了瓶颈效应,群体数量发生下降。群体间遗传分化指数FST及AMOVA分析显示,群体间出现极显著遗传分化(P〈0.01),整体分化水平较低(FST〈0.05)。遗传距离分析结果显示,长江水系的6个群体与肇庆群体遗传距离较近,与嫩江群体较远;基于此的UPGMA聚类树显示,长江水系下游、中游和上游的群体依次聚类,然后与肇庆群体聚类,最后与嫩江群体聚类,遗传距离与地理距离呈现出较强的正相关性。遗传结构分析显示,所有样本被划分为5个理论群,肇庆和嫩江群体中个体的遗传结构相对独立,而长江上游、中游和下游群体中个体的遗传结构则存在一定程度的混杂。综上所述,中国草鱼野生资源具有较高的遗传多样性,地理群体间存在遗传分化,具有进一步遗传改良的潜力;但部分群体出现的瓶颈效应也需要引起重视。 展开更多
关键词 草鱼 野生群体 遗传多样性 瓶颈效应 遗传结构
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黑龙江流域哲罗鲑的遗传结构分析 被引量:13
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作者 匡友谊 佟广香 +2 位作者 徐伟 孙效文 尹家胜 《中国水产科学》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期1208-1217,共10页
哲罗鲑(Hucho taimen)是中国土著濒危鱼类,仅黑龙江和新疆存在极小的繁殖群体,本研究利用17对微卫星分子标记对黑龙江流域哲罗鲑4个野生群体的遗传结构现状进行了分析。结果表明,黑龙江流域哲罗鲑野生群体具有中等水平的遗传多样性,其... 哲罗鲑(Hucho taimen)是中国土著濒危鱼类,仅黑龙江和新疆存在极小的繁殖群体,本研究利用17对微卫星分子标记对黑龙江流域哲罗鲑4个野生群体的遗传结构现状进行了分析。结果表明,黑龙江流域哲罗鲑野生群体具有中等水平的遗传多样性,其遗传多样性水平与种群数量具有相关性,呈逐年下降的趋势。遗传结构分析表明,群体间遗传分化显著,黑龙江流域哲罗鲑分化为2个遗传类型,HM遗传类型和WSL遗传类型,且WSL类型群体出现了进一步亚分化。黑龙江流域哲罗鲑各群体具有较小的有效群体,造成了各群体较大的近交压力。较小的有效群体主要是由于群体数量的变化及遗传瓶颈造成的。对黑龙江流域哲罗鲑野生群体近期和长期基因流检测发现,各群体间基因流不一致,迁入和迁出率不对称,表现为大群体向小群体流动。以上分析结果表明,环境的变迁、群体数量的下降等已造成黑龙江流域哲罗鲑遗传多样性的降低、遗传结构的分化,并导致了较小的有效群体数量,且对群体间基因流造成了障碍。本研究旨在为制定哲罗鲑的遗传保护措施提供基础科学依据。 展开更多
关键词 哲罗鲑 遗传结构 基因流 遗传瓶颈 有效群体
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带瓶颈移动法的混合遗传算法求解柔性作业车间调度 被引量:7
16
作者 陈钢 高杰 孙林岩 《系统工程》 CSCD 北大核心 2007年第9期91-97,共7页
柔性作业车间调度问题是对传统车间调度问题的扩充,它更接近于现实的生产调度问题。针对柔性作业车间调度问题,提出了带局域搜索(瓶颈移动法)的混合遗传算法。区别于传统的遗传算法,本文算法用两个向量来表达解,并采用了适应问题特征和... 柔性作业车间调度问题是对传统车间调度问题的扩充,它更接近于现实的生产调度问题。针对柔性作业车间调度问题,提出了带局域搜索(瓶颈移动法)的混合遗传算法。区别于传统的遗传算法,本文算法用两个向量来表达解,并采用了适应问题特征和染色体结构的交叉和变异算子。基于关键路径的思想,瓶颈移动法使用两种有效的邻域结构:改变关键路径上相邻两工序的加工顺序和为关键路径上的工序分配新设备。为了提高搜索能力,邻域结构可以动态调整。我们在3个代表性标准测试问题上检验了该算法的求解性能。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 遗传算法 瓶颈移动法 邻域结构
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深度老龄化背景下机构养老服务的结构性瓶颈——以上海市为例 被引量:15
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作者 杨发祥 李卓航 《华东理工大学学报(社会科学版)》 CSSCI 2014年第4期106-116,共11页
上海是我国最早步入老龄化行列的城市之一,且老龄化程度日渐加深。由于家庭养老功能的日渐式微和社区养老的非专业性,机构养老服务的作用日益突出。在深度老龄化阶段,机构养老服务在床数总体规模、专业服务水平、服务内容和机构布局等... 上海是我国最早步入老龄化行列的城市之一,且老龄化程度日渐加深。由于家庭养老功能的日渐式微和社区养老的非专业性,机构养老服务的作用日益突出。在深度老龄化阶段,机构养老服务在床数总体规模、专业服务水平、服务内容和机构布局等方面存在四大结构性供需瓶颈。因而,如何构建完善的机构养老服务体系,及时有效地开展全方位协同,满足老年人常态化、专业化、多样化及选择性的养老需求,是上海市机构养老服务的优化策略。这对于提高养老机构老年人的生活质量,促进养老机构健康有序发展,从而推动积极老龄化和健康老龄化,具有重大的理论和现实意义。 展开更多
关键词 深度老龄化 老年人 机构养老服务 养老需求 结构性瓶颈
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面向未来的高性能桥梁结构研发与应用 被引量:55
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作者 邵旭东 曹君辉 《建筑科学与工程学报》 CAS 北大核心 2017年第5期41-58,共18页
为从根本上解决混凝土桥、钢桥及钢-混凝土组合桥中的共性技术难题,并提升桥梁结构的性能与品质,笔者团队以超高性能混凝土(UHPC)为基础,研发了面向未来的高性能桥梁结构体系。介绍了笔者团队研发的4类高性能桥梁结构:(1)钢-超高韧性混... 为从根本上解决混凝土桥、钢桥及钢-混凝土组合桥中的共性技术难题,并提升桥梁结构的性能与品质,笔者团队以超高性能混凝土(UHPC)为基础,研发了面向未来的高性能桥梁结构体系。介绍了笔者团队研发的4类高性能桥梁结构:(1)钢-超高韧性混凝土(STC)轻型组合桥面结构,其中的STC是钢桥面专用的UHPC;(2)钢-UHPC华夫板轻型组合桥梁结构;(3)单向预应力UHPC薄壁连续箱梁结构;(4)全预制快速架设UHPC城市桥梁结构。通过大量静力和疲劳试验,掌握了各类UHPC桥梁结构的基本受力性能,并建立了计算理论和设计方法。列举了钢-STC轻型组合桥面结构已推广应用于中国的17座钢桥,涵盖了梁桥、拱桥、斜拉桥和悬索桥等各类基本桥型,典型应用包括湖南岳阳洞庭湖二桥等重大工程。到目前为止,各实桥运营状态良好,钢-STC未出现任何病害问题。综合而言,高性能桥梁结构有望突破现有桥梁中的技术瓶颈,具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 桥梁工程 技术瓶颈 超高性能混凝土 高性能桥梁结构体系 研发与应用
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中国和匈牙利白斑狗鱼群体遗传变异的微卫星标记分析 被引量:1
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作者 王军 吴惠仙 +4 位作者 杨新鑫 马玉清 钱龙 李思发 王成辉 《中国水产科学》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期531-536,共6页
本研究应用18个微卫星分子标记,对白斑狗鱼(Esox lucius L.)3个中国新疆群体(乌伦古湖、吉力湖和6号湖)和1个匈牙利巴拉顿湖群体的遗传结构进行了分析。结果表明,3个中国白斑狗鱼群体的平均等位基因丰富度(AR)、平均观测杂合度(HO)和平... 本研究应用18个微卫星分子标记,对白斑狗鱼(Esox lucius L.)3个中国新疆群体(乌伦古湖、吉力湖和6号湖)和1个匈牙利巴拉顿湖群体的遗传结构进行了分析。结果表明,3个中国白斑狗鱼群体的平均等位基因丰富度(AR)、平均观测杂合度(HO)和平均期望杂合度(HE)均显著低于匈牙利巴拉顿湖群体(P<0.05),而匈牙利群体的平均近交系数(FIS)高于中国群体;经SMM和TPM模型检测,匈牙利白斑狗鱼群体存在显著的遗传瓶颈信号(P<0.001);AMOVA和群体两两比较的FST值表明,中国与匈牙利白斑狗鱼的遗传分化十分显著(P<0.01);NJ树、主成分分析(PCA)进一步证实中国白斑狗鱼与匈牙利白斑狗鱼群体间存在显著的遗传差异和分化。此外,贝叶斯遗传聚类结果表明,中国新疆6号湖白斑狗鱼群体极可能来源于乌伦古湖,而非吉力湖。 展开更多
关键词 白斑狗鱼 微卫星 遗传结构 瓶颈效应
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客运站咽喉通过能力新解及计算方法研究 被引量:8
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作者 王南 刘澜 《铁道运输与经济》 北大核心 2002年第6期39-41,共3页
通过分析新形势下客运站咽喉能力的特殊性 ,剖析了以利用率法为代表的传统咽喉能力计算的不适应性 ,提出咽喉能力可视化计算集成系统的设计思想 ,给出了系统逻辑结构及算法集。并应用该系统对柳州、贵阳两客运站进行模拟计算 ,表明该成... 通过分析新形势下客运站咽喉能力的特殊性 ,剖析了以利用率法为代表的传统咽喉能力计算的不适应性 ,提出咽喉能力可视化计算集成系统的设计思想 ,给出了系统逻辑结构及算法集。并应用该系统对柳州、贵阳两客运站进行模拟计算 ,表明该成果符合现场实际 。 展开更多
关键词 客运站 咽喉通过能力 系统结构 计算方法 研究 铁路运输
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