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谈谈日本式中国茶文化与中国茶学 被引量:4
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作者 顾雯 《农业考古》 2003年第4期278-281,290,共5页
关键词 茶文化 中国 茶学 日本 罐装乌龙茶 清凉饮料 吴觉农 《茶经述评》
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基于遗传算法的模糊聚类分析 被引量:12
2
作者 刘文远 王颖洁 +3 位作者 邓成玉 王宝文 石岩 方淑芬 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第19期117-118,138,共3页
模糊C-均值聚类(FCM)应用广泛,但是它容易陷入局部最优,且对初始值很敏感。该文提出了一种基于遗传算法的模糊聚类方法,首先用遗传算法对模糊聚类中聚类中心的个数和聚类中心的选取进行指导,然后利用FCM进行聚类。实验结果表明:该方法... 模糊C-均值聚类(FCM)应用广泛,但是它容易陷入局部最优,且对初始值很敏感。该文提出了一种基于遗传算法的模糊聚类方法,首先用遗传算法对模糊聚类中聚类中心的个数和聚类中心的选取进行指导,然后利用FCM进行聚类。实验结果表明:该方法可以在一定程度上避免FCM算法对初始值敏感和容易陷入局部最优解的缺陷,使聚类更合理,效果很好。 展开更多
关键词 遗传算法 模糊C-均值聚类(FCM) 聚类分析
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基于分治法的高维大数据集模糊聚类算法 被引量:5
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作者 王宝文 阎俊梅 +1 位作者 刘文远 石岩 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第24期60-62,共3页
将高维的大数据集随机分成若干个子集,对每个子集聚类采用一种基于遗传算法的高维数据模糊聚类方法。该方法引入了一个模糊非相似矩阵来表示高维样本之间的非相似程度,并将高维样本随机初始化到二维平面,利用遗传算法迭代优化二维样本... 将高维的大数据集随机分成若干个子集,对每个子集聚类采用一种基于遗传算法的高维数据模糊聚类方法。该方法引入了一个模糊非相似矩阵来表示高维样本之间的非相似程度,并将高维样本随机初始化到二维平面,利用遗传算法迭代优化二维样本的坐标值,实现二维样本之间的欧氏距离向样本间的模糊非相似度的趋近。将得到的最优的二维样本用模糊C-均值聚类(FCM)算法聚类,克服了聚类有效性对高维样本空间分布的依赖。实验仿真表明,该算法有较好的聚类效果,且极大地提高了聚类的速度。 展开更多
关键词 模糊聚类 分治法 遗传算法 模糊非相似矩阵 大数据集 高维
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基于遗传算法的模糊规则的生成 被引量:6
4
作者 刘文远 肖春景 +1 位作者 王宝文 石岩 《计算机仿真》 CSCD 2005年第1期197-200,208,共5页
模糊控制是人工智能的一重要研究领域 ,已经在很多方面得到了应用。模糊规则是一个智能系统的核心部分 ,所以模糊规则自动生成的研究一直以来吸引了很多的学者。遗传算法 (GeneticAlgorithm ,GA)是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生... 模糊控制是人工智能的一重要研究领域 ,已经在很多方面得到了应用。模糊规则是一个智能系统的核心部分 ,所以模糊规则自动生成的研究一直以来吸引了很多的学者。遗传算法 (GeneticAlgorithm ,GA)是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化进程的计算模型 ,它是一种高度并行的随机化搜索的自适应的组合优化算法。该文提出了一种利用遗传算法自动生成模糊规则的方法 ,因为遗传算法的全局优化能力 ,所以可以得到相对较为合适的模糊规则 ,通过仿真结果 。 展开更多
关键词 遗传算法 模糊规则 模糊推理 规则生成
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野古草种群克隆的遗传变异和遗传结构 被引量:6
5
作者 洪锐民 王昱生 +3 位作者 黄大明 滕小华 中村未树 冈本智伸 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2004年第5期908-913,共6页
用酶电泳法和同工酶分析对东北松嫩草原西北部野古草种群克隆遗传变异性和种群遗传结构做了探讨。讨论了遗传多样性、地理距离和遗传距离之间的关系、大种群和小种群的遗传变异性和种群间的基因流 ;种群间 ,包括大种群和小种群间基因流... 用酶电泳法和同工酶分析对东北松嫩草原西北部野古草种群克隆遗传变异性和种群遗传结构做了探讨。讨论了遗传多样性、地理距离和遗传距离之间的关系、大种群和小种群的遗传变异性和种群间的基因流 ;种群间 ,包括大种群和小种群间基因流、遗传和地理距离对遗传多样性的影响、昆虫和风传粉、种群籽苗的补充、遗传多样性的发生和保持 。 展开更多
关键词 克隆植物 遗传多样性 遗传结构
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基于遗传算法的高维数据模糊聚类 被引量:2
6
作者 王宝文 阎俊梅 +1 位作者 刘文远 石岩 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第16期191-192,221,共3页
提出了一种基于遗传算法的高维数据模糊聚类方法。引入了一个模糊非相似矩阵来表示高维样本之间的非相似程度,并将高维样本初始化到二维平面。利用遗传算法进行迭代优化二维样本的坐标值,实现二维样本之间的欧氏距离向样本间的模糊非相... 提出了一种基于遗传算法的高维数据模糊聚类方法。引入了一个模糊非相似矩阵来表示高维样本之间的非相似程度,并将高维样本初始化到二维平面。利用遗传算法进行迭代优化二维样本的坐标值,实现二维样本之间的欧氏距离向样本间的模糊非相似度的趋近,使高维样本映射到二维平面。最后将得到的最优的二维样本利用模糊C-均值聚类(FCM)算法聚类,克服了聚类有效性对高维样本空间分布的依赖。实验仿真表明利用该方法有较好的聚类效果,且比用FCM算法直接聚类收敛速度快。 展开更多
关键词 模糊聚类 模糊非相似矩阵 遗传算法 高维数据
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一种基于泰勒级数的简化的Kóczy线性插值推理方法 被引量:1
7
作者 王宝文 李瑞华 +3 位作者 刘文远 李霞 石岩 方淑芬 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2005年第5期836-840,共5页
在传统的模糊推理方法中,如果出现模糊规则库稀疏的情况,模糊推理就得不出正确的推理结论.针对这个问题,Kóczy和Hirota提出了一种线性插值推理方法.线性插值推理方法解决了稀疏规则库情况下如何得出推理结论的问题,但是,用这种方... 在传统的模糊推理方法中,如果出现模糊规则库稀疏的情况,模糊推理就得不出正确的推理结论.针对这个问题,Kóczy和Hirota提出了一种线性插值推理方法.线性插值推理方法解决了稀疏规则库情况下如何得出推理结论的问题,但是,用这种方法得出的结论有时是不正规的模糊集.本文提出的基于泰勒级数的Kóczy线性插值推理方法,能保证“当模糊规则A1= >B1 ,A2 =>B2 和推理前件A* 是正规的线性隶属函数(三角形或者梯形)时,插值推理结论B* 也是正规的线性隶属函数(三角形或者梯形)”. 展开更多
关键词 线性插值推理 稀疏模糊规则库 泰勒级数
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多花黑麦草×苇状羊茅杂种后代的细胞学可育性和越夏性
8
作者 陈才夫 王槐三 +1 位作者 梁祖铎 福冈寿夫 《草地学报》 CAS CSCD 1991年第1期63-71,共9页
二倍体和四倍体多花黑麦草×苇状羊茅杂种 F_1 花粉母细胞减数分裂染色体具有较高的配对水平,单价体少,二价体多。存在低频率的三价体、四价体和较低频率的五价体,表明多花黑麦草和苇状羊茅染色体之间存在同源或部分同源和异源苏会... 二倍体和四倍体多花黑麦草×苇状羊茅杂种 F_1 花粉母细胞减数分裂染色体具有较高的配对水平,单价体少,二价体多。存在低频率的三价体、四价体和较低频率的五价体,表明多花黑麦草和苇状羊茅染色体之间存在同源或部分同源和异源苏会配对,F_1 正常花粉频率平均为0~18.2%,不同杂交组合甚至同一组合不同植株均有很大的差异。F_1 的回交结实率很低,平均为0.05粒种子/小穗,且易与多花黑麦草回交。杂种后代自交结实率与其亲本一样均很低。开放授粉结实率则随着世代的增加显著提高,F_1 代平均仪为0.4%,至第五代高达65.5%。杂种后代越夏性以 F_1为最强,平均达79.9%,介于双亲之间或与苇状羊茅相近,随着世代的增加越夏性则逐渐丧失。推测越夏性丧失与杂种后代群体过早或过多地丢失苇状羊茅染色体,减少了优良基因重组的机会有关。育性正常、越夏性较强的黑麦草型第四代选系“891”的获得,表明把苇状羊茅的越夏性部分地转移到多花黑麦草中是可行的。 展开更多
关键词 多花黑麦草 苇状羊茅 属间杂种 越夏性
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东北西部草地建设经济技术对策的研究 被引量:1
9
作者 王华 于化英 +1 位作者 冈本智伸 王昱生 《东北农业大学学报》 CAS CSCD 2004年第1期109-112,共4页
东北西部的天然草地位于北纬 4 1°0 ~ 4 3°5 ,东经 117°0 ~ 12 7°5 ,分布于黑龙江省、吉林省和辽宁省西部地区的松花江、嫩江和辽河流域。大约在 130年前 ,该草原地区分布有富饶的草地资源 ,拥有 2 6 6 6 .6 ... 东北西部的天然草地位于北纬 4 1°0 ~ 4 3°5 ,东经 117°0 ~ 12 7°5 ,分布于黑龙江省、吉林省和辽宁省西部地区的松花江、嫩江和辽河流域。大约在 130年前 ,该草原地区分布有富饶的草地资源 ,拥有 2 6 6 6 .6 6万公顷草地。自清朝末年以来 ,遭到 3次草地大破坏。到目前为止 ,该草地尚存 5 33.33万公顷草地 ,其中有 333.33万公顷是沙化、退化和盐碱化草地。文章的研究证实 ,以往任何时期无论草地破坏和草地修复都与当时社会的经济变革和经济体制 ,特别是与市场经济有关。目前 ,在草地建设中改良退化草原和建立人工草地主要采用下列农业经济技术对策 :1)退耕还牧的技术经济对策 ;2 )旨在封育沙化、退化和盐碱化草地的技术经济对策 ;3)发展草地农业和建立人工草地的技术经济对策。 展开更多
关键词 中国 东北地区 草地建设 农业经济技术 退耕还牧 草地农业 人工草地 可持续发展 草地恢复
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