§1 种群的基本概念 §2 种群特征 §3 种群的分布与多度 §4 种群动态 §5 种群增长模型 §6 种群调节

在基于独立分量分析的人耳识别方法研究基础上,提出复合结构分类器的人耳识别通用模型.该模型首先根据人耳的几何特征对人耳进行粗分类;然后应用独立分量分析的方法提取代数特征,支持向量机进行细分类,最后给出分类结果.这与人类由粗到细的识别过程是相符合的,能够克服单一独立分量分析识别方法的特征提取时间过长、特征数过多的缺点,同时避免了归一化过程中丢失比例结构特征的问题.实验结果表明,该模型取得了较高的识别率,尤其适用于规模大的复杂人耳库

针对地磁导航方向适配性分析时人工提取的特征主观性较强且难以表达深层的结构性特征的问题,提出一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的地磁导航方向适配性分析方法.首先,利用Gabor滤波器的方向选择特性建立了6个典型方向的适配特征图;然后,设计了卷积神经网络对深层次的方向适配特征进行提取,并通过混和粒子群算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)对卷积神经网络的训练参数进行优选;最后,通过仿真实验对所提方法进行了验证.结果表明,该方法可有效避免复杂的计算以及人工特征提取的盲目性,实现了地磁导航方向适配性分析的自动化,且所提方法的准确率高于传统的BP网络和支持向量机,对地磁导航和航迹规划具有指导意义

行星齿轮箱振动信号包含多种频率成分和噪声干扰，频谱具有复杂的边带结构，容易对故障识别造成误导甚至引起错判.在不同故障状态下，行星齿轮箱振动信号的多域特征量将偏离正常范围且偏离程度不同，根据这一特点，提取振动信号的时域、频域特征参量用于故障识别.为了避免传统分析方法中负频率及虚假模态问题，增强对噪声干扰的鲁棒性，采用局部均值分解法将信号自适应地分解为单分量之和，提取时频域单分量瞬时幅值能量.针对多域特征空间构造过程中出现的高维及非线性问题，采用流形学习对数据进行降维处理.提出基于改进的虚假近邻点的本征维数估计及最优k邻域确定方法，并通过等距映射对多域特征空间进行降维分析.对于行星齿轮箱实验信号，根据样本流形特征聚类结果，分别识别出了太阳轮、行星轮和齿圈的局部故障，从而验证了上述方法的有效性

为研究充填物对含孔洞岩石的力学特性及变形破坏特征的影响规律,室内预制加工了含孔洞及石膏充填物大理岩,分别对其进行单轴压缩和声发射试验,并对破坏前后试件进行CT扫描,分析其裂纹扩展规律.试验结果表明:(1)相比于含孔洞大理岩,石膏充填使试件的抗压强度提高了10.62%.二者峰前特征相似,均表现为孔周裂纹起裂引起第一次应力跌落现象,峰后特征则有所不同,石膏充填使大理岩变形的局部化特征更为明显.(2)峰后阶段,含孔洞试件声发射特征显著,裂纹扩展迅速,石膏充填试件稍慢,表明石膏充填遏制了试件的裂纹扩展.(3)含孔洞和石膏充填大理岩的破坏模型有所区别,含孔洞试件破坏裂纹较为单一,主裂纹以张拉破坏为主,翼裂纹在试件端部较多,部分从侧面贯通,形成块体掉落.充填条件下孔洞周边的裂纹更细更分散,小裂纹相互贯通,形成\X\状剪切破坏

为提高遥感影像变质矿物提取精度，提升变质带的识别效果，以甘肃北山ASTER影像为研究区，结合了比值运算、多尺度分割、随机森林分类法进行变质矿物提取。首先，通过矿物特征性光谱特征构造比值运算公式、进行影像增强；然后，对增强影像进行基于光谱及变差函数的多尺度分割；接着，采用随机森林法提取目标矿物；最后，通过野外勘查、采样、薄片鉴定进行精度评价。结果表明，黑云母、白云母、角闪石在ASTER影像上具有鉴定性特征，提取精度分别为85.4088%、84.7640%和85.7308%；其他含量较少的变质矿物提取精度可达到60%以上。多尺度分割能充分利用矿物的丛集特征；变差函数纹理能增强形态特征对矿物的区分能力；随机森林分类法对矿物混合引起的噪声不敏感、提取结果稳定

针对图像匹配制导中异源图像匹配难度大的问题,提出一种基于椭圆对称方向矩的可见光与红外图像配准算法.基于最稳定极值区域提取异源图像中具有尺度和仿射不变特性的椭圆区域,利用聚类分割方法从中自动选取具有异源不变性的同质区域特征,用椭圆对称方向矩描述区域特征边界各方向上的相似程度,通过互相关性指标进行特征匹配,获取匹配特征对,利用匹配矫正策略减少误匹配.实验结果表明:较传统算法,进一步提高了可见光与红外图像关联特征的匹配效率,正确率超过了95%,计算时间缩短了近一半.基本满足图像匹配制导对匹配算法实时性好、匹配正确率高、抗干扰能力强等要求

针对顺层岩质边坡岩层结构面倾角θ和边坡角α两个参数,采用离散单元法研究了不同工况下总计270个边坡模型的变形破坏特征,统计得到不同变形破坏模式对应的岩层结构面倾角θ与边坡角α的范围,并基于强度折减法研究了两个参数与边坡稳定性的关系,揭示了顺层岩质边坡变形破坏机制及稳定性特征.研究结果表明:依据边坡变形破坏特征,提出了四种顺层岩质边坡变形破坏模式,即坡脚沿岩层结构面的滑移-剪切破坏,坡顶沿岩层结构面的滑动-剪切破坏,岩层下缘弯曲-剪切破坏,以及岩层上缘翻折-拉裂破坏.在此基础上,分析并归纳了这四种模式的产状、变形特征以及可能的破坏模式等一般规律.边坡安全系数fs随结构面倾角θ的增大先减小后增大,在减小过程中达到最小值后迅速上升,然后变缓回落.边坡安全系数fs随结构面倾角θ变化过程中,当θ约等于α-7.3°时,fs取得最小值,此时对应的边坡稳定性最差

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

昆虫的外部形态（一） 掌握昆虫的外部形态，昆虫头部构造 昆虫的外部形态（二） 掌握昆虫的胸、腹部构造 昆虫的内部器官(一) 掌握昆虫的神经系统、生殖系统构造 昆虫的内部器官(一) 掌握昆虫的消化系统、呼吸系统构造 昆虫的生物学（一） 掌握昆虫繁殖方式、变态、卵、幼虫特征 昆虫的生物学（二） 掌握昆虫的蛹、成虫特征 昆虫的生物学（三） 掌握世代、年生活史、习性 昆虫的分类（一） 掌握分类的基本知识，直翅目、半翅目、同翅目特征 昆虫的分类（二） 掌握鞘翅目、鳞翅等目的特征 昆虫的分类（三） 掌握膜翅目、双翅目等目特征 昆虫生态（一） 掌握气象因子、有效积温法则了解土壤因子 昆虫生态（二） 掌握食物因子、天敌因子，人类活动对昆虫的影响