桉树杂交种与其亲本的近红外光谱判别

研究桉树控制授粉后目标性状的基因作用方式是探索其基因重组规律的重要内容。常规的数量统计分析精度往往不高,而DNA分析的专业要求高,且费时费力。该研究利用近红外光谱(NIRs)研究不同基因型桉树杂交种、亲本及杂交种与亲本间近红外光谱信息的关系,探索NIRs用于桉树杂交种与其亲本判别的可行性和准确性。以控制授粉的桉树亲本及其杂交F1代材料为对象,每种基因型从各自田间试验分别选取10个单株,采集树冠中上部新鲜健康叶片。用手持式近红外仪Phazir Rx(1624)采集桉树杂交种与其亲本叶片的NIRs信息。每单株选10片完全生理成熟的健康叶片,避开叶脉扫描其正面光谱5次,以50条NIRs信息的均值代表单个叶片的NIRs信息,最终每个基因型获得10条NIRs信息。对原始NIRs采用二阶多项式S.G一阶导数预处理。预处理后的NIRs用于多元统计分析,首先对桉树杂交亲本和子代样本进行主成分分析(PCA),直观展示不同基因型的分类情况。然后运用簇类独立软模式(SIMCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)两种有监督的判别模式验证NIRs用于桉树杂交种与其亲本树种的分类判别效果。PCA结果显示,不同的亲本间、杂交种间及杂交种与亲本间样本的主因子得分可以清晰地将各基因型分开。SIMCA模式判别分析中,桉树杂交种样本到亲本PCA模型的样本距离显示,待判别样本能够形成单独的聚类,且能直观反映两者的遗传相似。PLS-DA判别结果显示,桉树杂交亲本的PLS模型能通过预测其杂交子代的响应变量将其与亲本准确分开。结果表明,桉树叶片的NIRs信息可以准确地反映桉树杂交子代遗传信息的传递规律,NIRs判别模型可以准确地将各种基因型予以区分。因此,NIRs信息不仅可用于桉树杂交种和纯种的定性判别,还可以分析桉树基因重组过程中加性遗传效应的大小,从而为桉树遗传基础分析及其育种改良研究提供理论支撑。     

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不等式约束条件下回归模型的参数估计及检验

本文研究了具有不等式约束条件的回归模型的参数估计，给出了检验的统计量和一个实例．     

线性双向联想存储器

提出了一个线性双向联想存储器的模型，一组有限个向量对由一线性算子建立起双向联想关系，此线性算于是一个网络的联结权重矩阵。该权矩阵由最小二乘法决定。由权矩阵的解导出一特殊类型的Ｌｙａｐｕｎｏｖ矩阵方程．本文提供了这种Ｌｙａｐｕｎｏｖ矩阵方程的解。     

模糊线性回归模型的约束最小二乘估计

自Tanaka等1982年提出模糊回归概念以来,该问题已得到广泛的研究。作为主要估计方法之一的模糊最小二乘估计以其与统计最小二乘估计的密切联系更受到人们的重视。本文依据适当定义的两个模糊数之间的距离,提出了模糊线性回归模型的一个约束最小二乘估计方法,该方法不仅能使估计的模糊参数的宽度具有非负性而且估计的模糊参数的中心线与传统的最小二乘估计相一致。最后,通过数值例子说明了所提方法的具体应用。     

两纠缠原子之一与腔场相互作用过程的纠缠研究

使一对纠缠的二能级原子之一与单模真空腔场发生共振相互作用,通过选择不同的演化时间,对这个三体系统的其中之一做选择性测量,可调节另外两体的纠缠状态。在不做测量时,研究了在不同的初始状态下,三体纠缠及三体中两两纠缠的演化特性。结果表明,该体系纠缠都呈现周期性的振荡,特别是,通过选择合适的初始状态和演化时间可生成强壮纠缠态———W纠缠态;在特定演化时刻,可使两纠缠原子的纠缠信息完全转化到腔外原子和腔场中去。     

一种方式分组随机模型中估计方差分量的最小风险设计

§1.引言一种方式分组随机模型:y_(ij)=β α_i ε_(ij),i=1,…,n,j=1,…,m_i,(1.1)其中 ε_(ij)(i=1,…,n,j=1,…,m_i)是相互独立的随机误差,α_i(i=1,…,n)是独立的随机变量.Eα_i=Eε_(ij)=0,varε_(ij)=θ_1>0,varα_i=θ_2≥0,cov(α_i,ε_(ij))=0.β、θ_1、θ_2是未知参数,β∈R~1,(θ_1,θ_2)~T∈Θ(?){θ_1>0,θ_2≥0}.     

教师课堂教学质量的定量分析

本根据学生对教师课堂教学质量的评分建立指标评估体系，得到一次量化数据。对一次量化数据进行统计分析：粗差剔除，计算标准分，得到被评估在各总体中的相对位置。在此基础上，采用二次量化模型，最后得到在全校范围内的教师得分排序。     

混沌实验数据处理及仿真

大学物理实验中混沌实验大多采用观察现象的方法进行,本实验采用蔡氏电路(Chua s circuit)产生混沌行为.在观察不同初始值条件下出现的倍周期分岔、阵发混沌、奇异吸引子等相图及现象的基础上,通过对采集数据进行处理,对负电阻伏安特性进行分段线性拟合,用功率频谱法、计算机仿真方法(龙格-库塔数值积分法)对混沌现象进行描绘,将实验数据与非线性方程组的数值解相结合,呈现出混沌现象的本质.     

基于递推最小二乘的红外焦平面非均匀校正算法

根据递推最小二乘和图像配准原理,提出了基于递推最小二乘的红外焦平面非均匀校正算法(简称ILS算法),有效降低算法的时间和空间复杂度,使噪音图像的校正处理能够实时完成.ILS算法具有噪音参量估计准确度高、收敛速度快和计算复杂度低等优点.给出了算法的推导并用仿真数据对算法的有效性进行验证.