在借鉴各种评价模型研究成果基础上,以色季拉山47科102属184种重点野生观赏植物为研究对象,构建了由观赏价值系数、特有性系数、生境系数、蕴藏系数、种内变异系数、濒危系数、抗性系数、可获得性系数等8项指标组成的评价体系,采用K类...在借鉴各种评价模型研究成果基础上,以色季拉山47科102属184种重点野生观赏植物为研究对象,构建了由观赏价值系数、特有性系数、生境系数、蕴藏系数、种内变异系数、濒危系数、抗性系数、可获得性系数等8项指标组成的评价体系,采用K类中心聚类(快速聚类,K-means Cluster Analysis in SPSS)法确定了重点野生观赏植物的优先开发序。展开更多
针对传统列车通信网络(Train Communication Network,TCN)难以满足下一代列车通信网络的带宽需求,提出了基于交换式以太网的TCN解决方案,建立了基于交换式以太网的列车通信网络拓扑结构和通信协议栈模型。在满足网络强实时性方面,进行...针对传统列车通信网络(Train Communication Network,TCN)难以满足下一代列车通信网络的带宽需求,提出了基于交换式以太网的TCN解决方案,建立了基于交换式以太网的列车通信网络拓扑结构和通信协议栈模型。在满足网络强实时性方面,进行了相关改进。然后通过VxWorks试验平台进行试验验证,结论是这种新方案在较大提高网络带宽的同时,能保证网络的确定性和实时性,能很好地满足传统TCN网络传输数据的要求,证明了基于交换式以太网列车通信网络代替TCN的可行性。展开更多
文摘在借鉴各种评价模型研究成果基础上,以色季拉山47科102属184种重点野生观赏植物为研究对象,构建了由观赏价值系数、特有性系数、生境系数、蕴藏系数、种内变异系数、濒危系数、抗性系数、可获得性系数等8项指标组成的评价体系,采用K类中心聚类(快速聚类,K-means Cluster Analysis in SPSS)法确定了重点野生观赏植物的优先开发序。
文摘针对传统列车通信网络(Train Communication Network,TCN)难以满足下一代列车通信网络的带宽需求,提出了基于交换式以太网的TCN解决方案,建立了基于交换式以太网的列车通信网络拓扑结构和通信协议栈模型。在满足网络强实时性方面,进行了相关改进。然后通过VxWorks试验平台进行试验验证,结论是这种新方案在较大提高网络带宽的同时,能保证网络的确定性和实时性,能很好地满足传统TCN网络传输数据的要求,证明了基于交换式以太网列车通信网络代替TCN的可行性。
