摘要：【目的】为开发和设计褐飞虱Nilaparvata lugens拒避剂与引诱剂提供科学依据.【方法】利用Y型嗅觉仪测定褐飞虱对20种非寄主植物释放的挥发物及对α-蒎烯、α-水芹烯、崁烯、芳樟醇的拒避与引诱行为.【结果和结论】枸树Broussonetia papyrifera、塞楝Khaya senegalensis、胜红蓟Ageratum conyzoides、蟛蜞菊Wedelia chinensis、鬼针草Bidens pilosa、马樱丹Lantana camara、桉树Eucalyptus exsetrta、毛麻楝Chukrasia tabularis的叶片和小茴香Foeniculum vulgare的种子挥发物对褐飞虱雌成虫具有显著的拒避作用,其中蟛蜞菊、塞楝和桉树叶片挥发物的拒避作用比较明显,拒避率分别为87.5%、83.3%和72.0%;洋葱Allium cepa(鳞茎)挥发物对褐飞虱具有极显著的引诱作用,引诱率为73.1%;其他植物叶片挥发物对褐飞虱的拒避与引诱行为没有显著的影响.9种植物共有的3种挥发成分在测试浓度下,α-蒎烯对褐飞虱雌成虫有显著的引诱作用,崁烯对其有显著的拒避作用,α-水芹烯则对其拒避与引诱行为没有显著影响.水稻挥发物芳樟醇因含量不同,褐飞虱雌成虫的选择行为有差异,芳樟醇用量为1μL时对褐飞虱具有显著引诱作用,10μL以上时表现为拒避作用,15μL以上均具有极显著的拒避作用.

摘要：用Visual FoxPro数据库管理系统管理数据,用ADO控件连接数据库,用Visual Basic编写程序代码,完成了神经网络测报模型,作为病虫害测报系统软件的一个功能模块,该模块包括六个功能子模块:数据导入子模块用于将数据从磁盘文件中导入系统;参数设置子模块用于对各种初始参数进行设置;数据标准化处理子模块用于对原始数据进行标准化处理;激活函数的选择子模块用于选择不同的激活函数;学习训练子模块用于对模型进行学习训练;测报子模块用于预测预报病虫害的发生情况。为病虫害的预测预报提供了一个操作简单、方便实用的工具软件平台。测报工作者可以根据自己实际的原始数据组建成当地实用的神经网络模型,并测报应用。

摘要：用Visual FoxPro数据库管理系统管理数据,用ADO控件链接数据库,用Visual Basic编写程序代码,完成了病虫害统计测报系统。该系统包括病虫害统计预报中常用的六类统计模型的功能模块。此软件系统为病虫害统计预测预报的数据整理、代换、具体统计计算过程和预报结果的准确性检验等提供了一个操作简单、方便实用的工具软件。

摘要：偏最小二乘回归不直接考虑因变量与自变量回归问题,而直接提取与系统有关的新的综合变量,并能利用交叉有效性检验确定成分个数,在分析单因变量与多自变量间关系时结果令人满意;3层RBF神经网络模型具有自适应学习和记忆能力,因而被广泛应用。把这两者相关联,以岩体变形量为因变量,以6个影响因素为自变量,分析研究了实际工程的高边坡位移监测资料。工程应用实例分析研究表明,偏最小二乘-径基网络模型能有效克服各类因子变量间的相关性和与因变量的非线性关系,模型收敛速度快,求解稳定,对实测数据具有较好的拟合效果和预测精度,因而具有一定的实用价值。