GVLF及人眼灰视觉特性的研究

生理感受器对不同强度的刺激的程度是不一样的，人眼作为一个普通的感觉器官对不同强度的灰度刺激有着不同的分辨阈限，灰视觉测写实验表明人眼的这种灰视觉特性服从GVLF的分布率，即在亮调区近似呈线形分布而在暗区大致为对数率，GLVF（Gray Vision Limen Funcition)有着其对应的生理学意义和灰视觉特性现象。     

平原储灰库区地下潜水位影响评价模式探讨

以山东华能德州发电厂现役储灰库“灰水“对潜水位的影响和水量均衡原理,确定其对库区潜水位影响范围;对拟建储灰库区根据水文地质条件,采用非稳定流基本方程对库区潜水水位进行预测,得出平原储灰库区地下潜水位最大影响范围为750m.     

和田河中下游地区的灰杨林

本文概述了和田河流域的生境条件及其主要植被建群种-灰杨的分布特点,资源现状评价,林型结构,林分演替规律,以及今后的发展方向和保护管理措施。     

改进的等维灰数递补模型预测边界确定方法

针对当前利用灰色预测模型进行地表沉降预测研究更多注重模型本身探讨而较少涉及预测值合理范围以及预测值时间响应函数的还原方法的情况,该文提出了一种改进的等维灰数递补模型预测边界的确定方法,采用了误差传播定律对预测值范围进行界定,并尝试利用中值近似处理代替累减生成建立预测值的时间响应函数;最后,结合工程实例给出了预测值上下边界,探讨了模型在误差允许范围内的预测步长,并对比分析了改进的等维灰数递补模型、原始的等维灰数递补模型和GM(1,1)模型。结果发现:改进的等维灰数递补模型具有较好的拟合效果与预测精度。     

一种基于二次灰关联分析的数列预测法

数列预测一直是评价决策中最常见而又信于把握的问题之一。本文在总结现有预测方法的基础上，结合前铛预报思想和灰色预测理论，依据数据求同原则，提出了运用二次灰关联分析，建立组合模型的预测方法，该方法易于计算机实现，并已实际应用于油气储量预测研究中。     

李家峪储灰库粉煤灰水渗漏治理措施研究

以河北省唐山市陡河电厂李家峪储灰场为例，利用火力发电厂排出的粉煤灰自身较好的防渗性能，结合储灰库区渗漏途径和渗漏段的分布，沿库区周边分期、分段进行针对性排灰，并根据地下水动态监测结果适时调整，使库区周围地下水环境逐步得到改善，得出周边排灰在山区储灰库防渗中具有可行性，其成本低效果显著值得在山区储灰库的防渗工作中推广。     

能效渔业状态下津市西湖生态因子与浮游植物密度的灰关联模型{GM(I,N)}

利用灰色系统理论,于2004—2008年5—8月份对能效渔业状态下津市西湖水质状况进行了实时采样研究,并计算了浮游植物密度与透明度、水温、水深、溶解氧、pH、NH4-N、NO3-N、NO2-N、PO4-P、TP、TN、NH4-N/PO4-P、TN/TP和浮游动物共14个生态因子的关联度、关联序。结果表明,透明度、水温、水深、溶解氧、pH和浮游动物(毛里湖)或TN(西湖)是影响浮游植物增殖态势的最重要的环境变量。提取如上变量和浮游植物密度作为建模要素,构建了津市西湖生态因子与浮游植物密度的灰关联模型{GM(I,N)},经作图分析表明,模型值和实测值具有较好的对应峰,表明模型的有效性及在预测上有较高的参考价值。P元素在西湖的营养限制性基本得到消除,水体N/P比被调控到了较好状态。     

基于“灰箱”模型的海洋公共治理责任结构论证分析

海洋公共治理是我国政府治理现代化体系建设的重要组成内容。作为适应新时期"海洋强国"战略实施的海洋公共治理被认作一种异于传统陆地政府治理的新型地公共治理活动,存在着自身一定的责任结构体系。收集了2012-2016年的六大类海洋责任案例(主要是海洋执法案例),以时间(t)、案例数量(q)、制度(I)、人(H)来构建"灰箱"模型,通过考察问责复发率(P)分析海洋公共责任(R)的问题及原因。研究结果表明:(1)我国海洋公共治理过程中应亟须重视"海洋政府"理念,问责事件也从样本数量上得到了体现;(2)海洋公共治理的目标应是防范于未然,确保责任事件的可预期化,推进政府治理能力现代化,应当基于法治的导向来重新塑造海洋政府的责任体系;(3)我国未来海洋公共治理的责任体系建构应通过立法的方式实现责任人和责任形式的可预期化,最终实现对海洋公共治理责任法治监督的应有之义。     

PI-RADS v2.1联合PSA相关指标预测PSA灰区前列腺癌的价值研究

目的：探讨建立前列腺影像报告及数据系统（PI-RADS v2.1）联合前列腺抗原（PSA）相关衍生物的Logistic模型对PSA灰区（4～10ng/mL）前列腺癌（PCa）的诊断价值。材料与方法：回顾性分析经病理证实的49例前列腺癌（PCa）和118例非癌患者的资料,包括年龄、tPSA、fPSA、PI-RADS v2.1评分、PSAD、fPSA/tPSA。对组间有统计学差异的指标进行Logistic回归分析,确定PCa独立预测指标,并分别联合PI-RADS v2.1评分建立Logistic回归预测模型。通过受试者工作特性曲线（ROC）评价各模型的诊断效能。结果：①年龄、tPSA、fPSA在PCa与非癌组间无统计学差异,fPSA/tPSA、PSAD、PI-RADS v2.1评分有统计学差异。②Logistic回归分析显示PI-RADS v2.1评分、PSAD、fPSA/tPSA为PCa独立预测因子;拟建立预测模型,A模型：Logit（P）=-10.82+2.32×PI-RADS v2.1+11.89×PSAD;B模型：Logit（P）=-6.13+2.19×PI-RADS v2.1-12.02×fPSA/tPSA。ROC曲线下面积分别为0.918和0.893,均高于单独使用PI-RADS v2.1评分,差异具有统计学意义。其中A模型敏感度0.843、特异度0.829,较单独使用PI-RADS v2.1评分（敏感度0.767、特异度0.801）诊断效能最佳。结论：PI-RADS v2.1评分联合PSA相关指标建立的Logistic模型在PSA灰区前列腺癌的诊断效能均优于单独运用PI-RADS v2.1评分,能够避免不必要的穿刺活检,对优化临床治疗策略具有较好的指导作用。