基因变异是人类进化的基础，构成了群体中的个体多样性．由于 群体是由一群可以相互婚（交）配的个体组成，如果仅仅从个体的遗 传结构是难以解释群体的遗传组成及其随时间和空间的变化规律，而 且基因型和表型存在复杂关系，因此，研究群体中基因的分布及逐代 传递中影响基因频率和基因型频率的因素，追踪基因变异的群体行 为，应用数学手段研究基因频率和相对应的表型在群体中的分布特征 和变化规律，这就是群体遗传学的研究内容，也是人类遗传学、人类 进化和后基因组学研究的中心任务

环境影响评价方法具有多样性和交叉性，从其功能上可分为：影响识别方法、影响预测方法、影响综合评价方法。地理信息系统技术的应用，使环境影响评价体系得以进一步发展

自 20 世纪 70 年代以来 ,植物原生质体培养和体细胞融合操作技术不断趋于精密化、微量 化、高效化与多样化. 文章侧重于实验操作技术和当前研究热点 ,对植物原生质体培养和体细胞 杂交等关键技术环节的重要研究成果和研究进展进行了综述 ,并对其在理论和实践上的应用前 景及未来发展趋势进行了展望

在探源溯流和类型分析中，把握博物馆的个性特征及其多样性内涵； 在描述博物馆文化多姿多彩的各种现象的同时，注重理论的分析和提炼； 通过对技术、管理、行为方式的阐释，加深对博物馆事业的认识； 在大文化、大历史观的视野中，探寻博物馆发展规律及与社会、公众的互动关系

复旦大学：《卫生统计学》课程教学资源（PPT课件讲稿）18 随机区组设计多样本资料比较

第一节 作物栽培学的对象、性质、任务及研究法 第二节 作物的起源和起源中心 第三节 作物的多样性和作物分类 第四节 作物栽培学的演进与发展 第五节 我国农业自然资源和种植业区划

菲律宾的魅力在于贯穿整个群岛的多样的生活方式。在灿烂的民俗艺术、丰富的语言、奇特的传统习俗中可以找到菲律宾民族文化的根基，也可以看到外来文化影响的痕迹，菲律宾丰富多彩的民族文化，构成了东南亚地区一道独特的风景线。 菲律宾概况 菲律宾美食 菲律宾服饰文化 菲律宾宗教文化 菲律宾旅游文化

针对经典人工蜂群算法收敛速率较慢,后期易陷入局部最优解的不足,本文将粒子群算法中\全局最优\的思想引入到人工蜂群算法的改进过程,从而形成了一种新的人工蜂群改进算法——粒子蜂群算法.首先,提出了趋优度的概念,用来衡量引领蜂在有限次迭代过程中向全局最优解靠近或远离的程度,趋优度值可以评价个体的\发展潜力\,趋优度值越低的个体,越需要增大变异的程度,以便找到质量更优的解.其次,专门设计了一种新的蜜蜂群体——粒子蜂,在引领蜂变异阶段根据趋优度的大小将引领蜂变异为侦查蜂和粒子蜂,粒子蜂的出现在很大程度上增加了种群的多样性,拓展了算法的搜索范围.然后,通过粒子蜂群算法种群序列是一个有限齐次马尔科夫链和种群进化单调性的分析,验证了本文所提算法的种群序列依概率1收敛于全局最优解集.最后,将本文所提算法应用于多个常见测试函数,并与经典蜂群算法、近年其他文献改进蜂群算法进行了仿真对比研究,仿真结果表明本文所提算法确实加大了种群的分散度、扩宽了搜索范围,从而具有更快的收敛速度和更高的寻优精度

为提高热轧换规格首块钢头部卷取温度命中率，采用数据挖掘技术，从历史带钢冷却数据中推断出与实际带钢相匹配的卷取温度模型水冷换热学习系数，并将其应用于模型预设定计算。首先，对冷却特征参数进行识别，按照相对型、绝对型、相等型和策略型四种方式进行定义，并对实际带钢与历史带钢的各项冷却特征参数进行相似距离计算。当历史带钢的总相似距离满足要求时，将其聚类为实际带钢的相似卷，并考虑各相似卷的时间影响，计算相似权重值；随后，基于相似带钢的头部和尾部信息，建立由卷取温度预报误差、偏离学习系数回归值惩罚项和偏离默认值惩罚项等构成的目标函数以及相应的约束条件，采用梯度下降法求解该二次规划问题，通过三次优化逐步计算出学习系数参考值和表征学习系数与带钢速度及目标卷取温度呈双线性关系的两个参数；最后，根据实际带钢的穿带速度、目标卷取温度等冷却条件计算冷却设定所需的学习系数。现场应用表明：基于十万块历史带钢冷却数据驱动的模型参数即时自适应设定算法可增强卷取温度模型对带钢头部冷却的预设定能力，学习系数即时自适应设定能力随着内存中保存的历史带钢冷却数据的多样性和检索出的相似卷数量的增加而提升

回声状态网络是近年来新兴的一种递归神经网络,独特而简单的训练方式以及高精度的训练结果已使其成为当前研究的热点之一.在该网络中,引入了储备池计算模式这一新的神经网络的建设方案,克服了之前网络模型基于梯度下降的学习算法所难以避免的收敛慢和容易陷入局部极小等问题.围绕这种新型网络结构,国内外许多学者开展了多样的研究.本文全面深入介绍了回声状态网络这一新兴技术,讨论了回声状态网络的优缺点,并综合近年的研究现状,总结了回声状态网络的主要研究工作进展和未来的研究方向