1、课程简介 土壤肥料学包括土壤学和肥料学两部分。土壤学主要讲解土壤的物质组成、物理性 质、化学性质、形成、分类、分布等方面的基础知识,肥料学主要讲解植物营养的基本原 理、主要植物营养元素的生理功能、化学肥料的成分和性质、化肥施入土壤后的变化规律 及有效施用方法。另外也介绍有机物料的性质及施用方法。 2、地位和任务土壤肥料学是园林专业的专业基础课,是园林植物栽培的基础。 3、总体要求 掌握土壤的组成物质、物理性质、化学性质,了解土壤的形成、分类、分布等方面的 知识。掌握植物营养原理及氮、磷、钾元素的生理功能和氮、磷、钾化肥的性质及施用知识,了解微量元素肥料、复合肥料的作用了解主要有机肥料的性质及施用技术

课程简介 土壤农化专题是农学、园艺、植保专业的一门任意选修课,它以土壤学、物营 养学为基础,通过专题讲座使学生了解土壤植物营养学科方面近期研究的新成果、 新技术。该专题所讲授的内容包括土壤科学的创新与发展;世界土壤科学研究的新 动向、新进展;我国土壤植物营养研究的进展以及环境土壤学与环境保护等方面的内容。这些内容具有很强的理论和应用价值,利于学生对土壤植物营养学科的发展现状与未来有一定的了解

问题的提出 (1)密钥管理量的困难 传统密钥管理:两两分别用一对密钥时,则n个用户需要C(n,2)=n(n-1)/2个密钥,当用户量增大时,密钥空间急剧增大。 如: n=100时,C(100,2)=4,995 n=5000时,C(5000,2)=12,497,500 (2)数字签名的问题 传统加密算法无法实现抗抵赖的需求

数据加密 密码:是一组含有参数的变换。 明文(plaintext):作为加密输入的原始信息。 加密算法:变换函数 密文(ciphertext):明文变换结果 密钥(key):参与变换的参数

在实际的神经网络中,比如人的视网膜中,存在着一种“侧抑制”现象,即一个神经 细胞兴奋后,通过它的分支会对周围其他神经细胞产生抑制。这种侧抑制使神经细胞之间 出现竞争,虽然开始阶段各个神经细胞都处于程度不同的兴奋状态,由于侧抑制的作用, 各细胞之间相互竞争的最终结果是:兴奋作用最强的神经细胞所产生的抑制作用战胜了它 周围所有其他细胞的抑制作用而“赢”了,其周围的其他神经细胞则全“输”了。 自组织竞争人工神经网络正是基于上述生物结构和现象形成的。它能够对输入模式进 行自组织训练和判断,并将其最终分为不同的类型

反馈网络(Recurrent Network),又称自联想记忆网络其目的是为了设计一个网络,储 存一组平衡点,使得当给网络一组初始值时网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的 平衡点上。 1982年,美国加州工学院物理学家霍普菲尔德(J. Hopfield)发表了一篇对人工神经网 络研究颇有影响的论文

课程简介 本课程为农学门类农学专业本科生的专业课。主要讲授作物栽培学总论,着重作物栽培 的理论基础,作物的生长发育和产量形成规律及其环境的关系,进行合理调控,制定高产、 优质、低耗的栽培技术体系。各论主要以小麦、水稻、玉米、大豆等作物的生长发育和产量 形成规律及其环境的关系,突出重点兼顾全面。课堂采用启发式,重点讲授教材的要点、重 点和难点,并介绍作物栽培的最新科技动向。要求学生掌握主要作物高产栽培的理论基础与 技术,即掌握在一定的生态条件下,充分利用当地光、热、水、土壤等自然资源和所投入的 生产资料,获取作物最优品质、最佳产量和最高效益的栽培理论与技术

自适应线性元件( Adaptive Linear Element,简称 Adaline)也是早期神经网络 模型之一,它是由威德罗( Widrow)和霍夫(Hof)首先提出的。它与感知器 的主要不同之处在于其神经元有一个线性激活函数,这允许输出可以是任意 值,而不仅仅只是像感知器中那样只能取0或1。另外,它采用的是W一H学 习法则,也称最小均方差(LMS)规则对权值进行训练,从而能够得到比感知器 更快的收敛速度和更高的精度 自适应线性元件的主要用途是线性逼近一个函数式而进行模式联想

感知器是由美国计算机科学家罗森布拉特(f. Roseblatt)于1957年提出 的。感知器可谓是最早的人工神经网络单层感知器是一个具有一层神经元、 采用阈值激活函数的前向网络。通过对网络权值的训练,可以使感知器对一组 输人矢量的响应达到元素为0或1的目标输出,从而实现对输人矢量分类的目 的

具有 Fortran和C高级计算机语言知识的读者可能已经注意到,如果用它们去进 行程序设计,尤其当涉及矩阵运算或画图时,编程会很麻烦。比如说,若想求解一个 线性代数方程组AX=B→>X=A-B,用户得首先编写一个主程序,然后编写一个子程序 去读入各个矩阵的元素,之后再编写一个子程序,求解相应的方程,最后输出结果 般说来,求解线性方程组这样一个简单的功能需要100多条源程序。 Matlab的首创者 Cleve Moler博士在数值分析,特别是在是指线性代数的领域中 很有影响