2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、在對(duì)礦業(yè)廢棄地植被恢復(fù)的理論框架進(jìn)行了系統(tǒng)歸納和植被恢復(fù)成功案例大量整理以及詳盡用戶需求分析的基礎(chǔ)上,建立了煤礦廢棄地植被恢復(fù)潛力評(píng)價(jià)模型、先鋒植物品種選擇模型和廢棄地整理方案選擇模型,并使用ASP.NET技術(shù)開發(fā)了煤礦廢棄地植被恢復(fù)決策支持系統(tǒng)。重點(diǎn)開展了如下工作:  (1)采用模糊綜合評(píng)價(jià)-灰色關(guān)聯(lián)優(yōu)勢(shì)分析法建立了煤礦廢棄地植被恢復(fù)潛力評(píng)價(jià)模型。該模型不僅可以評(píng)價(jià)煤礦廢棄地植被恢復(fù)潛力的等級(jí),而且可以對(duì)相同評(píng)價(jià)等級(jí)內(nèi)的廢棄地植被恢

2、復(fù)潛力作進(jìn)一步比較,進(jìn)而為評(píng)價(jià)廢棄地植被恢復(fù)的潛力和難度以及不同廢棄地間植被恢復(fù)的優(yōu)先順序提供決策支持?! ?2)基于氣候-基質(zhì)相似性原理,拓展了基于距離的相似度算法,建立了煤礦廢棄地先鋒植物品種選擇模型。該模型可以根據(jù)引種地和引種源地的土壤、氣候相似程度或者引種地氣候條件對(duì)植物生長(zhǎng)需求的滿足程度,科學(xué)確定適合生長(zhǎng)的先鋒植物品種集合,從而為煤礦廢棄地植被恢復(fù)的植物品種選擇提供決策支持?! ?3)選用可分解的產(chǎn)生式知識(shí)表示方法建立了廢

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