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In this study, a successful linear matrix inequality approach is used to analyse a non-parameter perturbation of multi-delay Hopfield neural network by constructing an appropriate Lyapunov-Krasovskii functional. This paper presents the comprehensive discussion of the approach and also extensive applications. 相似文献
84.
第四纪加积型红土与下蜀黄土理化特征比较 总被引:2,自引:0,他引:2
加积型红土和下蜀黄土是我国亚热带地区常见的第四纪沉积物。测试了加积型红土的粒度、矿物与石英砂表面特征、磁化率、常量元素和稀土元素等理化指标,并与下蜀黄土进行了对比分析,结果表明,加积型红土与下蜀黄土在理化特征上具有整体相似性,显示风成特性,但较下蜀黄土经历了更为强烈的化学风化作用。同一剖面自下而上为加积型红土至棕黄色下蜀土的沉积序列,揭示了中更新世至晚更新世风化成壤强度减弱、气候由湿热向干凉转变的趋势;北亚热带和中亚热带沉积年代相当的下蜀土风化特征差异反映了古环境变化的纬度效应。 相似文献
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紫球藻胞外多糖抗氧化和免疫调节活性的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用密闭微波法降解紫球藻胞外多糖。通过测定多糖对羟自由基OH·、超氧阴离子O2-·和二苯代苦味酰基自由基DPPH·的清除效果及对小鼠单核-巨噬细胞RAW264.7和淋巴细胞的增殖效果,考察低分子量紫球藻多糖的体外抗氧化活性和免疫调节活性。结果表明,在一定的浓度范围内,降解后的紫球藻多糖对OH·、O2-·和DPPH·的清除能力与浓度呈正相关性,它们的半抑制率IC50分别为0.619,0.114和0.015mg/mL,表明紫球藻胞外多糖具有体外抗氧化活性。溶液浓度在50~200μg/mL的多糖都表现出体外免疫促进作用,与对照组相比,100μg/mL的多糖对巨噬细胞RAW264.7的促进作用最大,其增值指数为1.72。200μg/mL的多糖对脾淋巴细胞的增值指数为2.11。 相似文献
86.
南方更新世红土氧化物地球化学特征 总被引:9,自引:1,他引:8
江西、浙江和湖南等地更新世红土化学组成分析结果表明,各地各类红土的化学组成具有较好的一致性。以SiO2、Fe2O3和Al2O3为主,K2O、Na2O、CaO和MgO大量淋失,相对于上陆壳(UCC)平均组成富Ti、Fe和Al,贫K、Na、Ca和Mg。符合亚热带地区脱硅富铝或脱硅富铝铁的基本成土过程,总体形成于湿热环境。其烧失量(LOI)对红土脱硅富铝程度具有一定的指示意义,LOI越大,脱硅富铝程度越强。同一剖面从网纹红土至均质红土或从网纹红土至棕色黄色风化程度渐弱。然而,全岩样品的SiO2/Al2O3、SiO2/R2O3分子比在直接指示红土风化强度方面不够有效。白网纹与红色基质的物源一致,化学组成却存在一定分异。以UCC为背景的元素盈亏状态和以均质红土为背景的元素绝对迁移量特征一致表明,物质迁移,尤其是Fe迁移与网纹红土网纹化过程之间存在必然的联系。Fe迁出区形成白网纹,Fe加入区继承红土化特征。 相似文献
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88.
基于NDVI的三峡大坝岸边植被时空特征分析 总被引:5,自引:1,他引:4
三峡工程建设对生态系统中植被的破坏很明显,尤其是岸边带附近。本文基于多时相遥感图像,采用NDVI序列计算植被覆盖度,通过比较三峡大坝蓄水前后1978、1999、2006年3个时期坝区9月份岸边3km缓冲区的植被覆盖度特征、动态变化,描述了研究区各年份植被覆盖分布以及近30年的植被覆盖变化特征;同时,从面积角度定量,采用分级分析了变化大小,并应用统计学的非参数Wilcoxon秩和检验方法对不同时期、不同土地利用类型的覆盖度样本进行了检验,得到如下结论:近30年间,三峡大坝岸边带植被覆盖变化显著,1978~1999年时间段,由于大坝工程建设植被破坏程度较高,有植被覆盖的区域面积下降了3.31km2;1999年至2006年时间段,在有8km2的淹没区情况下,有植被覆盖的区域仅下降1.57km2,说明植被恢复较明显。近30年间,三峡大坝植被覆盖度整体上有增加的趋势。 相似文献
89.
“97.5”,“81.5”两次孟湾风暴过程的对比分析 总被引:2,自引:0,他引:2
对发生季节,地域及影响系统都十分相似的“97.5”、“81.5”两次孟湾风暴过程进行对比分析,结果发现,由于影响系统强度的差异,造成降水的范围及量级均有所不同。 相似文献
90.
贝叶斯网络分类器,已经广泛应用于各种分类问题。对于固定的贝叶斯网络结构,可以通过生成参数和判别参数2种方法进行学习。生成参数学习效率较高但是分类精度较低,而判别参数学习与之相反。通过对数据集中参数出现频率计算来进行参数学习,并加入一个判别参数来加强实例属性与分类目标值之间的关联性,在此基础上提出了一种简单、快速、有效的判别频率估计(DFE)算法。实验结果表明:在油水层模式识别当中,这种判别频率估计方法相对于其他算法在分类精度上能够提高5%~10%。 相似文献