1、课程简介:本课程系统地介绍了昆虫学的一般知识和害虫防治的原理和方 法,然后介绍了蔬菜、果树和花卉生产中主要害虫的形态、特征、发生发展 规律,以及防治方法和预测预报等,为害虫防治提供了理论指导。同时,本 课程还设有实验课和教学实习课,以加深理解学习。 2、地位和任务:本课程是一门高等农业院校四年制园艺专业必修课,其理论性 和实践性较强。在理论讲授基础上,本课程还设有实验课和教学实习课,以 加深理解学习实验技术,将理论教学与实践教学相结合,丰富实践经验,为 生产服务

第一节 美的本质与文化语境 • 一、探讨途径概述 • 二、美与文化语境 第二节 审美关系及其对象性形式 • 一、审美关系的涵义和特点 • 二、审美关系的对象性形式 第三节 美是以情感为中介的意识形态属性或价值 • 一、美的观念：一个开放的系统 • 二、美的问题：在人生的维度与创造的维度之间 • 三、关于人的本质与美的本质 • 四、美是以情感为中介的意识形态属性或价值

本书由我们五人合力编写。引发我们写作本书的,是 电视系列片集 ays of Seeing中的一些观念。我们力图 扩充这些观念。这不仅影响到本书的内容,也影响到叙 述的方式。本书的形式,兼顾我们的意图与书中包含的 议题。 全书包括七篇编上序号的文章,以任何顺序阅读均 可。其中四篇图文并用,其余三篇纯用影象

知识获取技术制约着知识系统的研究和应用,有效地从文本中提取领域知识成为知识获取的重要途径.本文提出了基于本体和图分析的领域知识获取技术,分析了本体数据结构、本体概念的实例化以及基于图分析的语义场构造方法.建立了具有广泛适用性的文本知识获取系统框架,实现了原型系统.通过针对中医医案的中医领域知识获取实验验证,取得了较好的效果

将单轴压缩条件下遭受到剪切带(峰值应力之后呈现线性应变软化行为)形式的单一剪切破坏普通混凝土试样的峰后应力-应变曲线斜率的解析解推广为非线性情形.在峰值应力之前,采用Scott模型描述非线性的本构关系.剪切带的非线性应变软化本构关系由导出的最短普通混凝土试样峰后斜率反算.利用得到的峰后本构关系,对其他较长的普通混凝土试样的应力-应变曲线进行了预测.预测的峰后应力-应变曲线依赖于试样的高度,且与实验结果吻合.估算的剪切带内部平均塑性剪切应变远大于在单轴压缩条件下测得的轴向应变的极限值.若测得的峰后应力-应变曲线被视为本构关系,则普通混凝土柱的峰后延性将被极大地低估

针对复杂网络社团结构挖掘算法复杂度高的问题,定义了一个衡量局部社团结构的指标,提出了一种基于最小社团链接度增量的社团结构挖掘算法.本算法的时间复杂度为O(kd),其中d为网络的平均节点度数,k为搜索的节点数.为了验证本算法的性能和计算的准确性,把本算法与一种经典的挖掘局部社团结构方法——Clauset算法,进行了比较.实验结果表明:本算法抽取的社团结构与Clauset算法相比基本一致,但在性能上有了显著提高

从含化合物金属熔体的原子本性和分子本性(活度的负偏差、混合△G和△H显示最小值、过剩稳定性的突然升高、电阻率显示最大值和相图等)出发,提出了反映本熔体实际的原子和分子共存理论。根据此理论制定了不同金属熔体作用浓度(即实测的活度)的计算模型。计算结果与实际符合的事实证明共存理论恰当地反映了含化合物金属熔体的结构本质

利用Gleeble 3500热力模拟试验机对22MnB5板材进行高温拉伸试验,研究了该材料在变形温度为700、800和900℃以及应变速率为0.01、0.1、1和10 s-1下的高温变形行为.在同一温度下,22MnB5的断裂应变随应变速率增加而呈现增加趋势,温度升高加剧这种趋势.建立了耦合损伤基于位错密度的统一黏塑性本构模型,该模型考虑了高温变形中损伤的演化规律,能够描述了应力-应变曲线后期的陡降段.利用遗传算法确定并优化该本构模型中的材料常数,所得材料常数确定的本构模型能够较好地预测22MnB5高温拉伸变形下的流变应力,并能较好地描述材料损伤演化规律

传统人群搜索(SOA)算法通过计算搜索方向、搜索步长和搜寻更新个体位置三个步骤进行寻优.它的缺点在于计算量大,种群之间信息交流少,导致寻优速度慢.针对人群搜索算法存在的缺点,本文提出二项交叉算子改进人群搜索算法(BCOISOA)对其改进.在计算搜索步长方面,本文采用随机数与最大函数值位置乘积判断子群位置,进而提高全局寻优计算速率.在更新位置方面,本文提出二项交叉算子加强种群之间的联系,避免在更新搜索方向过程中,算法因局部最优而导致过早收敛,进而达到快速、准确寻找最优解的目的.本文将以上二项交叉算子改进人群搜索-BP神经网络算法应用在二段式磨矿过程中,实现磨矿粒度在线软测量.仿真结果表明,与人群搜索算法和粒子群算法进行比较,二项交叉算子改进人群搜索算法收敛速度更快,预测精度最高,满足对磨矿粒度实时检测的要求

运用运筹学中图论及多目标优化的理论和方法建立应急救援物资车辆最佳运输路线的选择模型，并基于启发式算法求解该模型.从静态网络应急物资车辆运输路线的双目标优化问题入手，设计适合本文模型的算法，并将之推广至含有三个及三个以上优化目标的路线选择问题.引入时间扩展图的概念，将动态网络中的最佳运输路线问题转化为静态网络中的路径选择问题.算法实质是通过构造辅助决策函数实现Dijstra算法的调用，并在辅助函数构成的搜索空间上寻找最优解，是一种快速的、近似的算法.利用随机路网和真实路网测试本文算法，测试结果与本文的理论分析一致，证明本文算法在应急救援物资车辆运输路线的多目标优化问题中可行且有较好的应用效果