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991.
为了研究大豆种子脱粒过程中的损伤机理,首先对大豆种子脱离过程中脱粒钉齿单个子粒碰撞的周期进行了瞬态动力学分析;然后对3种碰撞参数进行混合水平全因子分析;最后建立碰撞过程的理论模型,结合瞬态动力学分析结果和理论模型进行分析。结果表明:应力最大值出现在靠近撞击部位的种子内部,撞击结束后大豆种子内部有残余应力存在;齿形和撞击截面面积对过程中的最大应力有显著影响;与直齿情况相比弓齿情况下最大应力减小,同时得到随着撞击截面面积的增大最大应力呈减小的趋势。 相似文献
992.
993.
994.
以华中科技大学文华学院某班级学生某学期的各科成绩为原始数据,运用聚类分析和因子分析,对大学生的主要学科成绩进行统计分析,找到了反映学生能力的个性特征和综合评价方法。首先通过聚类分析,对学生进行分类;其次运用因子分析,找出了影响该专业的主要课程,同时,给出了该专业学生成绩的综合评价模型。最后,将得到的综合评价模型与常用的2种方法进行比较,发现该方法可以弥补仅仅倦靠绩点分排名的不足。实证分析的结果表明,因子分析和聚类分析是分析学生成绩的行之有效的方法。 相似文献
995.
在文献研究和专家访谈的基础上,设计出若干评价指标,基于初次调研所得数据,对评价广西地区物流企业快速反应能力的指标进行探索性因子分析,在此基础上对广西地区物流企业快速反应能力评价体系提出假设;通过二次调研的数据搜集,对原假设进行验证性因子分析,结果表明,广西地区物流企业快速反应能力评价指标体系由6个维度构成,分别是时间管理和信息系统、员工素质、客户服务、组织协调性、硬件设施、成本控制,基本验证了研究假设。 相似文献
996.
甘肃省人口素质综合评价及空间分异研究 总被引:1,自引:0,他引:1
人口素质是社会经济发展的保证,并与社会稳定、经济发展、文明延续有着至关重要的关系.文中构建了甘肃省人口素质评价指标体系,运用因子分析法确定了四个与人口素质密切相关的因子,分别为非农产业因子(NAIF:Non-Agricultural Industries Factor)、教育条件因子(ECF:Eudcation Con... 相似文献
997.
江苏省土地综合承载力时空差异分析 总被引:6,自引:0,他引:6
结合江苏省发展实际,在重新审视土地承载力的基础上,从水土资源、生态环境、经济技术、社会发展等方面出发构建土地综合承载力评价体系,采用因子分析法、聚类分析法,对江苏省1994-2008年以及13个城市2008年的土地综合承载力状况进行综合评价。分析其时间特征以及空间差异状况,进而分析了驱动因素和相应的政策内涵,为改善区域土地综合承载力状况、谋求进一步可持续发展提供参考。结果表明:(1)1994-2008年江苏省土地综合承载力水平总体不断提高;(2)2008年江苏省土地综合承载力水平空间差异较大,并呈现一定的地域相近性;(3)经济发展水平是影响土地综合承载力的一个重要因素,但并不能直接代表土地综合承载力水平的高低。 相似文献
998.
对17份甘薯种质资源的9个主要数量性状进行因子分析和聚类分析。结果表明,前3个公因子的累计方差贡献率达88.98%,反映了所有性状绝大部分信息,薯块产量、茎粗、茎分枝数为产量因子;茎叶产量、叶片大小为叶片因子;节间长、最长蔓长为藤蔓因子。根据各种质资源在各公因子上的得分值,将种质资源聚为5大类。云薯46、云薯48、京杂4号的产量和淀粉含量均相对较高,具有一定的开发利用价值;云薯116、云薯122产量最高,可作为以收获鲜薯为主的种质资源加以利用;云薯J-4、川山紫、脱毒一号茎叶产量高,以收获地上部为主;云薯J-10、云薯J-2、云薯J-7、甘心红薯淀粉含量高,适用于加工淀粉、酒精。 相似文献
999.
稻纵卷叶螟是水稻常见害虫之一,在菲律宾包括3个种,即Cnaphalocrocis medinalis、Maras-mia patnalis和M.exigua。根据1989年雨季在吕宋岛两个不同地区的调查,共记载了15个初寄生和2个重寄生性天敌,其优势种主要寄生2或3龄幼虫,杀死寄主在5龄之前。用值k和Bellows(1981)的密度制约模型分析表明,幼虫寄生作用是稻纵卷叶螟田间种群的一个直接密度制约死亡因子,这种作用属补偿不足(b<1),并具有时滞效果。讨论指出,在调查时应避免使用某一时刻寄生率,来评价寄生性天敌的作用,而需要综合考虑寄主密度及随时间而变化的条件。 相似文献
1000.
《干旱区研究》2021,38(5):1474-1483
通过分析努尔苏丹不同人工林,筛选健康综合评价指标,建立健康综合评价模型,为努尔苏丹及其周边人工林提供健康综合评价理论基础。调查努尔苏丹25块人工林样地和2块天然林样地,选取林下植物Shannon-Wiener指数(X_1)、Pielou指数(X_2)、Simpson指数(X3)、林分空间综合结构综合指数(X_4)、土壤有机质(X_5)、全氮(X_6)、全磷(X_7)、p H(X_8)、质量含水量(X_9)、林木平均株高(X10)、平均胸径(X11)、平均枝下高(X12)、平均冠幅(X13)和林下更新(X14)共14个指标,采用因子分析、聚类分析、判别分析和逐步回归分析等多元统计分析法,对努尔苏丹人工林健康状况开展综合评价。通过因子分析将14个单项指标转换为4个相互独立的综合指标,其贡献率分别为30.482%、24.374%、19.711%和8.646%,代表了全部数据83.212%的信息量。结合因子得分系数矩阵与各因子权重得到健康综合得分值。对健康综合得分值进行聚类分析,将选择的样地划分为5类,优质健康(Ⅰ)、良好健康(Ⅱ)、一般健康(Ⅲ)、亚健康(Ⅳ)和不健康(Ⅴ)。使用判别分析验证聚类分析的效果,其自身验证与交叉验证的准确率分别为100%、85.185%。采取逐步回归分析建立努尔苏丹人工林健康评价最优数学模型,H=0+0.293X13+0.186X5+0.079X3+0.100X2+0.038X7(R2=0.987),筛选出5个判断人工林健康状况的指标,分别为平均冠幅、土壤有机质、Simpson指数、Pielou指数和土壤全磷。平均冠幅、土壤有机质、Simpson指数、Pielou指数和土壤全磷可作为判断努尔苏丹人工林健康状况的指标,可在相同条件下测定这5项指标,计算健康综合评价值并预测其健康状况。 相似文献