基于认知过程的飞行员脑力负荷动态预测

现代军用飞机座舱驾驶系统信息高度密集、任务复杂多变。为探讨信息加工类型与多任务协同对飞行员脑力负荷的影响,依据ACT-R认知模块与脑力负荷决定性因素的关联性,将飞行员的脑力负荷划分为感知负荷与认知负荷,并基于四维多资源干扰理论,考虑多任务协同作用时的资源干扰对脑力负荷的影响,提出了基于认知过程的飞行员脑力负荷动态预测模型。为校验所提模型,选取16名被试完成4种模拟飞行任务的脑力负荷评价实验,结果显示:不同飞行任务在飞行绩效、NASA-TLX主观评价、平均扫视时间与扫视频率下的主效应显著(P<0.05),总脑力负荷预测值与NASA-TLX主观评价、扫视频率和心率呈显著正相关,平均脑力负荷预测值与飞行绩效、瞳孔直径和平均扫视时间呈显著正相关。所提模型对飞行员脑力负荷的动态预测与评价具有应用价值。

基于双光谱技术的高温紫外胁迫下小麦多糖反演模型研究

小麦是我国的主要粮食作物之一,对国民经济发展具有显著的影响。然而,高温与紫外线胁迫导致其产量大幅下降。胁迫发生时,细胞壁内多糖物质会发生不同程度的转变。作为此类多糖重要组成成分的果胶,在决定细胞间孔隙度、识别病菌、维持结构完整等方面扮演着重要角色。当前,常见的果胶检测方法有重量法、滴定法、酸提取法等,这些方法多为有损检测,测定步骤繁琐,样本损耗量大。近年来,光谱检测因其检测速度快、分辨率高、实时性强等优点,在植物生理信息检测领域得到了广泛应用。因此,研究采用光谱检测果胶含量。以济麦22为研究对象,采取水培方式,通过调控人工气候培养箱温度及紫外线灯辐照强度对小麦生长过程中遇到的高温及紫外线胁迫环境进行模拟;在小麦分蘖期,分别采集叶片高光谱数据与叶绿素荧光光谱数据,测定叶片果胶含量,通过小波分析方法对两种原始光谱数据进行平滑与降噪处理,采用相关系数分析法得到两种光谱数据与果胶含量相关系数最高的重合波段(620,651),取该波段内两光谱数据平均值,重塑双光谱曲线;按照3∶1比例划分训练集和验证集,采用PLS最小二乘法分别建立高光谱反演果胶模型、荧光光谱反演果胶模型及双光谱反演果胶模型。结果表明:双光谱模型反演的小麦叶片果胶含量效果较好,对应模型的训练集与验证集相关系数分别为0.9449及0.9445。该研究有助于探究逆境胁迫下小麦细胞壁内多糖物质响应情况,并为大田作物所处胁迫环境和程度的预测及种植环境的精准管控提供参考和帮助。

基于马尔柯夫模型的福建长汀土壤侵蚀动态预测

根据南方红壤侵蚀典型区域——福建省长汀县1988、2000、2007年3个年份的遥感影像解译的土壤侵蚀数据,确定土壤侵蚀的初始状态矩阵和转移概率,应用马尔柯夫模型进行土壤侵蚀强度变化预测,结果与实际的误差通过了检验,模型在研究区的土壤侵蚀预测可靠.预测结果表明:研究区土壤侵蚀总面积2010年为40 031.76 hm2,2050年仍有30 693.56 hm2,说明现有土壤侵蚀的治理水平有待提高.预测1988～2000年和2000～2007年2个初始状态下的土壤侵蚀强度变化说明了社会经济发展及人为调控对土壤侵蚀有很大的影响,研究区土壤侵蚀治理需要技术、物力持续强度的投入,同时控制不合理利用土地是治理的关键.

大型、特大型金矿盲矿预测的原生叠加晕理想模型

论述了金矿多期多阶段叠加成矿成晕的地质地球化学特征。在研究大型金矿床原生叠加晕模型的基础上，建立了大型金矿床的原生叠加晕理想模型及盲矿预测准则。

原始数据函数变换对GM(1,1)模型精度的影响

对原始数据进行不同形式的函数变换会引起ＧＭ（１，１）模型预测精度的变化。

灰色-Gompertz组合模型在软土路基沉降预测中的应用

根据软土路基沉降变形所呈现的S型规律性，可用灰色模型和Gompertz模型较好地描述，针对单一预测模型自身的局限性和可靠性差的缺陷，基于灰色模型和Gompertz曲线，根据最优加权组合原理，以误差平方和最小为最优组合标准，构建出一种新的组合预测模型，并对某沿海高速公路软土路基的沉降变形进行预测分析。通过工程实例验证得出，新构建的组合预测模型较前两者有效地消除了系统误差，提高了拟合精度，避免了单一模型偏大或偏小的预测趋势，具有更强的环境适应性，是路基沉降预测的一种有效分析方法，同时将新模型的预测数值应用于改进施工进度及地基处理方法的后期评价，取得了良好效果。