Anatomical Studies on Compatibility and Incompatibility of Some Solanaceous Plant Species to Field Dodder (<i>Cuscuta campestris</i>Yuncker)

Four solanaceous plant species, namely hot pepper (Capsicum frutescensL.), potato (Solanum tuberosumL.), tobacco (Nicotiana tabacumL.) and tomato (Lycopersicon esculentumMiller) were anatomically screened for compatibility/incompatibility to field dodder (Cuscuta campestrisYuncker, Cuscutaceae). The development of field dodder haustorium within stem tissues of the studied solanaceous plants was found to depend on the latter’s response to the former’s penetration. In hot pepper and tobacco, which showed a positive response, the haustorium was well developed and its searching hyphae established connections with their vascular tissues. However, potato and tomato showed a negative response and acquired different defense mechanisms against the parasitism of field dodder. In both of them, the field dodder haustorium and/or its searching hyphae exhibited distorted appearance and failed to establish connection with their vascular tissues. Thus, the tested solanaceous plant species could be classified as either compatible (hot pepper and tobacco) or incompatible (potato and tomato) hosts to field dodder.

基于相邻争夺算法的无人机多架次植保作业路径规划

为了提高植保无人机作业效率,减少无人机作业损耗,该研究针对传统粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法在规划植保作业路径时容易陷入局部最优,能耗最优方案的搜索能力低下等问题,该研究提出一种基于相邻争夺(adjacent competition, AC)算法的植保无人机作业路径规划算法。首先,对所有粒子设置作业距离范围,以防止单次作业距离过长或过短的极端情况;其次,在作业距离范围内随机分配每个粒子的作业距离,作为搜索的初始值;最后,相邻粒子相互争夺作业距离间接改变各架次作业距离,搜索出最优路径。相邻争夺算法保证了植保无人机作业总距离一定,对搜索方向进行先验且保证特殊点不被遗漏,避免算法陷入局部最优解。使用Matlab软件对420 m×200 m的模拟植保场地进行算法仿真验证,传统粒子群算法常陷入局部最优解,在10次规划中相较于遍历出的能耗最优规划方案增加了16.16%~38.14%的能耗,本文提出的相邻争夺算法规划结果的能耗远低于传统粒子群算法,算法具有更强的搜索能力。使用RflySim仿真平台搭建植保无人机模型和420 m×200 m的作业场地,在虚拟环境下比较传统粒子群算法与相邻争夺算法规划结果的模拟跟踪情况,相邻争夺算法规划结果的能耗相较传统粒子群算法减少了25.15%。420 m×200 m作业场地实际飞行试验中,相邻争夺算法规划结果的能耗相较传统粒子群算法减少了34.48%,更适应多架次植保作业。

基于外特性等值的虚拟电厂灵活性资源价值评估

为充分发挥分布式能源清洁、灵活、经济等优点,需高效管理其综合灵活调节特性。然而,直接将虚拟电厂模型嵌入主网调度中,易带来不同能源主体隐私泄露的风险和极大的计算负担。因此,需要对虚拟电厂多品类灵活性资源进行聚合,计算其等值外特性。为此,提出基于顶点搜索的虚拟电厂灵活性刻画方法,将虚拟电厂内部各类灵活性资源聚合为虚拟电厂节点输出功率,其数学本质为高维灵活性空间向低维灵活性空间的投影。而后引入基于外推的顶点搜索方法,通过最大化超平面间欧几里得距离实现对投影空间的逼近。最后,基于该虚拟电厂外特性等值方法,提出虚拟电厂灵活性资源价值评估方法,从几何角度解释虚拟电厂接入前后主网运行成本及最优解变化情况。算例分析表明,所提出的虚拟电厂灵活性聚合模型可以有效降低主网的运行成本,所提出的基于外特性等值的虚拟电厂价值评估方法在灵活性范围变化较小的情况下可以有效评估各类灵活性设备产生的价值。

基于麻雀搜索算法优化神经网络的生菜生理指标预测

生菜生理指标的精准预测对于植物工厂环境下数字化精准管理生菜生长具有重要意义。为了为植物工厂叶菜类作物生理指标的预测提供参考,以植物工厂的水培生菜为研究对象,采集5种营养液配方处理下水培生菜最长叶长、叶片数和株高的数据,以麻雀搜索算法优化的BP神经网络SSA-BP对生菜生理指标数据进行预测分析,并选取平均绝对误差、均方误差、均方根误差和平均绝对百分比误差作为精度指标对试验结果进行分析和评价。结果表明,SSA-BP神经网络对生菜最长叶长、叶片数、株高的预测平均绝对误差分别为9.21、0.563、8.34;均方误差分别为143.79、0.599、110.69;均方根误差分别为11.991、0.774、10.521;平均绝对百分比误差分别为15.639%、6.181%、13.318%,各项评价指标均优于传统BP神经网络,预测误差小于16%,但其预测误差提升不明显。利用SSA-BP神经网络模型可有效对生菜生理指标进行预测,该模型具有良好的预测准确性、泛化性。

电厂锅炉燃烧系统的优化

本文对电厂燃煤锅炉燃烧过程的建模与控制进行了研究,提出了一种通过重新分配点火来实现火焰几何形状和位置控制的方法,这种控制确保了远离锅炉壁的火焰焦点保持,从而减少燃烧副产物。此外,轧机上的均匀散热提高了锅炉的能源效率和可靠性,使用自适应参数估计方法的模型识别过程对发电厂实际锅炉的实验数据进行了详细分析。其次,本文提出了约束多元极值搜索(ES),以优化锅炉运行,从而保持炉膛中所需的火焰配置。最后,通过对实验确定的锅炉模型进行仿真,证明了ES自适应控制器在存在扰动的情况下的有效性。

基于聚类分析的电厂设备监测参数异常搜索方法研究

针对电厂设备异常参数识别精度不高、搜索定位不准确、响应速度慢等问题,对电厂设备异常参数搜索方法展开研究。基于聚类分析算法提出了一种电厂设备监测参数异常搜索方法,对其相关性进行了分析,确定全局指标排除异常相关值,并在某电厂中压网络电厂水电站电池储能系统和20 kV线路进行现场试验与调试。试验结果表明:聚类分析算法可准确提取异常参数信息,对异常值进行快速搜索,可有效提高电力系统数据传输可靠性。当系数为0.756时,数据集中度较差,异常数据分布距离标准线的偏差较远,短期闪烁指标越小,数据越集中,验证了设计的合理性。

三峡库区珍稀濒危植物信息查询系统

对三峡库区珍稀濒危植物信息资源进行了调查,并在此基础上建立了基于MicrosoftAccess97的植物地理分布信息查询系统的基本框架.系统通过以下2种方式进行查询:①中文查询;②拉丁名查询.用户可以不断地扩充资料库和数据库,以便进行相应研究.

两种蚜茧蜂及其寄主蚜虫对大豆植株挥发性次生物质的触角电位反应

研究了下列害虫和寄生天敌种类对大豆植株中提取的某些挥发性次生化合物及其不同组合混合相的触角电位反应:1)豆蚜AphiscraccivoraKoch和麦长管蚜Macrosiphumavenae(Fabricius);2)为害大豆植株的大豆蚜AphisglycinesMatsumura和不为害大豆植株的豆蚜二者所共有的寄生天敌豆柄瘤蚜茧蜂LysiphlebusfabarumMarshall;3)不为害大豆植株的麦长管蚜的寄生天敌燕麦蚜茧蜂AphidiuspicipesNees。结果表明,与大豆植株相关联的大豆蚜和不相关联的豆蚜所共有的天敌———豆柄瘤蚜茧蜂,对大豆植株的挥发性次生化合物及其混合相反应敏感,而与大豆植株不相关联的豆蚜、麦长管蚜及其寄生天敌———燕麦蚜茧蜂,对大豆植株的挥发性次生化合物及其混合相反应不敏感。再次证明,植物挥发性次生化合物在害虫及其寄生天敌搜寻寄主的过程中起到重要的作用。

UML在植物资源检索系统中的应用

为使山东省的植物资源数字化,改变植物工作者手工查阅工具书的现状,以更快捷、全面、准确的方式检索相关资料,设计并实现了山东省植物资源检索系统,并利用UML的其中5种图和其支撑软件Rational Rose,结合植物检索的流程,对植物资源检索系统进行了系统分析与设计,从软件工程的角度完成了功能模型、业务模型和数据模型的建立,从而以静态结构和动态行为相结合的方式较全面、客观、标准的展示了该检索系统的设计部分。

植物信息管理系统的研究与开发

探讨了植物形态和价值信息的分类与整理,简述了植物检索方法和计算机实现模式,介绍了植物信息管理系统的浏览、查询方式及主要功能模块。

基于混合禁忌搜索算法的供应链排序问题

分析非标准件加工企业供应链的特点,提出协同优化订单分配、生产调度和批量运输调度的多工厂多客户供应链排序问题。以工件的最长订货提前期与总成本加权之和最小化为目标,构建问题的数学模型。在分析解的最优性条件基础上,设计一种基于矢量组编码方法的混合禁忌搜索算法。算法对可行域进行分区,通过基于插入、交换两种邻域操作的禁忌搜索算法选择子区域,采用基于块结构邻域操作的禁忌搜索算法搜索子区域中的优良解。采用所提混合禁忌搜索算法对算例进行优化求解,并对采用不同编码方法、不同启发式算法的算例结果进行比较,结果表明所提出算法的有效性。

基于禁忌搜索的平行机多工厂供应链调度

提出一类平行机多工厂供应链调度问题,从整体的角度优化订单分配、生产调度和运输调度。以交货期限内完成所有工件的生产和运输总成本最小化为目标,构建了问题的混合整数规划模型。设计了一种基于向量组编码结构的禁忌搜索算法以求解该问题。使用供应链调度策略和独立决策策略分别对算例进行求解,数据结果验证了供应链调度策略的优越性。禁忌搜索算法结果与CPLEX的求解结果对比表明,禁忌搜索算法有效可行。

基于.NET平台的植物检索系统的设计与实现

为改变植物工作者在工作过程中需经常手工查阅工具书的不便现状,方便基层的农业推广工作,实现植物检索的数字化,设计并实现了基于Web技术的山东植物检索系统,该系统使用.NET平台和C sharp语言,采用B/S架构,系统稳定,功能完备。

基于模拟植物生长算法的配电网重构

将模拟植物生长算法应用于配电网络重构。该算法将目标函数与约束条件分开处理,采用兼具方向性和随机性的搜索机制,避免了已有仿生类算法由于一些参数难以确定和(或)无引导性的搜索方向而陷入局部最优的问题。此外,根据配电网特点,提出以基本环路代替开关作为控制变量,降低了变量维数,提高了计算效率。采用断开、闭合、联闭和长闭4种状态描述开关的运行方式,从而有效减小了寻优过程中的搜索范围。对IEEE 16节点、IEEE 33节点和IEEE 69节点3个不同规模测试系统进行了分析计算,并与相关文献结果进行对比,表明所提方法具有快速的全局寻优能力。

跨省送电梯级水电站群调峰调度两阶段搜索方法

中国水电大规模跨省跨区输送为调控配置多个电网间优质资源以缓解日益严重的调峰压力提供了重要途径。该文以跨省送电梯级水电站群调峰问题为背景,提出一种两阶段搜索方法。第一阶段采用负荷重构策略将多个省级电网差异极大的负荷曲线重构为一条总负荷,在此基础上采用变尺度优化方法确定水电站出力过程,避免电网间负荷大小和高峰低谷等特性不同导致的出力搜索困难;第二阶段提出外点搜索方法优化电站出力在受端电网间的分配过程,采用逐次切负荷生成初始解,并将负荷高低作为启发信息,迭代修正各受端电网的高峰电力大小,以满足多个电网调峰要求。提出的方法通过华东电网新–富梯级和中国南方电网红水河干流梯级水电站群调度得到验证,2个实例的应用结果都满足多个省级电网调峰需求,较实际调度的调峰效果更为显著。

基于微信小程序的植物分类实践教学软件研发

为提升植物分类学教学质量,降低学生学习难度、提高学生植物鉴定的速度和效率,依据多年来收集的当地标本信息,结合相关材料,编制出植物检索基础文档,基于微信小程序·云开发架构开发易用、高效、便携的学习与教学工具—植物查询小程序,该小程序提供以二歧形式进行植物检索,以三级选择的形式进行植物查询和形态术语查询的功能,实现了移动应用程序在植物教学实践上的一次创新尝试,为植物分类实践教学提供了新的思路和方法。

基于电厂运行数据库的专业智能搜索引擎

电厂运行数据库中包含着大量的专业数据,从这些表面上孤立的专业数据中得出某些参数之间的相互关系是比较困难的。介绍了所设计的专业智能搜索引擎的基本架构,它是利用数据库中的数据挖掘和知识发现技术,结合专业算法开发的。可以从电厂运行数据库中挖掘出指定运行参数之间的一些特定关系,并可对挖掘的专业规则进行管理;最后,针对具体的电厂运行数据库,给出了专业智能搜索引擎的应用示例。

多阶段输电网络最优规划的模拟植物生长算法

为解决输电网络规划中的多阶段之间的耦合问题,基于待选线路具有规划期间不建设或只能在某一个阶段建成并在后续阶段一直使用的特点,提出了以待选线路为决策变量,规划阶段序号为搜索域的思想,将多阶段输电网络优化规划问题转化成静态优化问题,并采用模拟植物生长算法对模型进行了求解。应用所提方法对一个19节点系统进行了分析,得到了现有文献中有关该系统的最优规划方案,说明了所提方法的可行性及有效性。

植物挥发物及寄生经历在半闭弯尾姬蜂寄主搜索行为中的作用

研究了不同处理甘蓝植株释放的挥发物及寄生经历在半闭弯尾姬蜂寄主搜索行为中的作用。与完整植株相比 ,机械损伤植株、虫损伤植株、虫 -植株复合体释放的挥发物对半闭弯尾姬蜂的引诱力显著提高 ,且以虫 -植株复合体释放的挥发物引诱力相对最强 ,表明植物受虫害后的挥发物对该蜂的寄主搜索起着重要的诱导作用 ,寄主幼虫的挥发物也起一定作用。雌蜂在虫损伤植株、小菜蛾 -植株复合体上所停留的时间较在完整植株和机械损伤植株上显著要长。

基于模拟植物生长算法的电力系统无功优化

将模拟植物生长算法应用于电力系统无功优化。提出了将无功补偿容量、变压器主变抽头和发电机节点电压3种类型的控制变量采用统一模式转化成整型变量的方法。对Ward-Hale 6节点、IEEE 30节点系统的计算分析及连续型发电机节点电压的离散点个数对计算结果影响的探讨表明:兼具随机性和方向性搜索机制的模拟植物生长算法具有较强的全局搜索能力,且使用方便,为解决电力系统无功优化问题提供了一种新途径。