基于优化遗传神经网络算法的实验室评估

设计了一种基于优化遗传神经网络算法的评估方案。先从制度流程制定、设备管理、危险品管理、废弃物管理、人员防护及应急管理等方面出发,建立实验室安全评估指标体系;再建立神经网络模型,动态评估体系内各指标重要性权重比例,并利用遗传算法改善神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部最优等问题;最后通过对原始指标体系的动态调整,使安全评估的结果更接近理论值。仿真结果表明:评估体系的各项功能模块运行良好,且动态寻优的收敛速度更快,训练误差与测试误差值趋近于理论值。

福建梁野山自然保护区观光木群落特征研究

为了解观光木(Michelia odora(Chun)Noot.et B.L.Chen)群落的种类组成、群落结构特征,对福建梁野山自然保护区观光木群落进行样方调查。结果表明:该群落有维管植物43科66属89种,其中蕨类植物10科11属14种,双子叶植物28科48属66种,单子叶植物5科7属9种;常绿木本植物占绝对优势,是群落结构的主体,群落表现出典型的常绿性;木兰科植物的重要值最大,是群落的优势建群科。群落成层现象明显,可分为乔木层(2亚层)、灌木层和草本层3个层次,木质藤本植物丰富。未受毛竹侵入的观光木群落的4种多样性指数在群落不同层次均表现为灌木层>乔木层>草本层。