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。     

Sentinel-2卫星的多光谱轻量级船舶目标检测算法

近年来深度卷积神经网络在可见光船舶检测方面取得了显著的进展，然而，大多数相关研究是通过改进大型的网络结构来提高检测性能，因此加大了对更高计算机性能的需求。此外，可见光图像难以在云、雾、海杂波、黑夜等复杂场景检测到船舶。针对以上问题，提出了一种融合红（red, R）、绿（green, G）、蓝（blue, B）和近红外（NIR）4个波段光谱信息的由粗到精细的轻量型船舶检测算法。与现有的方法中根据光谱特性利用水体检测算法提取水体区域不同之处是该算法是利用改进的水体检测算法来提取船舶候选区域。为获取更准确的候选区域，对船舶、厚云、薄云、平静海面、杂波海面5种场景中4个波段的像素值进行了统计分析，选取近红外大于阈值作为辅助判断，并以其中心点获取候选区域32×32大小的切片，并对切片进行非极大值抑制，由此获得了船舶粗检测结果。随后构建了轻量级LSGFNet网络对船舶候选区域切片进行精细识别。构建的网络融合了1×1卷积提取的波谱特征与3×3的提取几何特征，为防止光谱特征与几何特征的信息在融合时“信息不流通”，在LSGFNet网络中引入了ShuffleNet中的通道打乱机制，并减小了模型结构，与典型的轻量级网络相比具有更好的效果且模型较小。最后，利用Sentinel-2卫星多光谱10 m分辨率数据构建了512×512大小的1 120组数据进行粗检测，以及32×32大小的6 014组数据进行精细网络训练，其中候选区域粗提取的查全率为98.99%，精细识别网络精确度为96.04%，不同场景下的平均精确度为92.98%。实验表明该算法在抑制云层、海浪杂波等干扰的复杂背景下具有较高的检测效率，且训练时间短、计算机性能需求低。     

谐和与随机噪声联合作用下Van der Pol-Duffing振子的参数主共振

研究了Van der Pol-Duffing振子在谐和与随机噪声联合激励下的参数主共振响应和稳定性问题。     

实验研究二维圆柱后尾流中涡脱落的有序和混沌现象

本文给出了在Re=50—400范围内二维圆柱后涡脱落的有序和混沌现象的一些初步实验结果。涡脱落由有序到混沌的转捩发生在Re=184.6—193.5之间,但是它不是通过准周期途径。在涡脱落频率与Re数的关系曲线上有两个间断。在Re=70处的间断可能对应于倾斜涡脱落模式的变化,在Re≈193.5处的第二间断对应于由有序到混沌状态的转捩。     

图与补图全独立数间的关系

对图G(V,E),V∪E中既不相邻、又不相关联的最大元素个数,称为G的全独立数,并简记为α_T(G)。本文研究了图和补图全独立数之间的关系,得到α_T(G) α_T(G~C)≤「3y 1/2」。其中y=|V(G)|,G~C是G的补图,「x」为不大于x的最大整数,且界可达。     

利用微悬臂梁表面应力研究聚N-异丙基丙烯酰胺分子的构象转变

提出了一种基于微悬臂梁传感技术研究大分子折叠/构象转变的新方法.通过分子自组装的方法将热敏性的聚N-异丙基丙烯酰胺(PNIPAM)分子链修饰到微悬臂梁的单侧表面,用光杠杆技术检测温度在20-40 ℃之间变化时由于微悬臂梁上的PNIPAM分子在水中的构象转变所引起的微悬臂梁变形.实验结果显示:在升温过程中,微悬臂梁的表面应力发生了变化并且导致微悬臂梁产生了弯曲变形,这个过程对应着微悬臂梁上的PNIPAM分子从无规线团构象到塌缩小球构象的构象转变.在降温过程中,微悬臂梁发生了反方向的弯曲变形,这对应着PNIPAM分子从塌缩小球构象向无规线团构象的构象转变.整个温度变化过程中构象转变是连续进行的,而在低临界溶解温度(约32 ℃)附近转变幅度较大,这与自由水溶液中PNIPAM分子的无规线团-塌缩小球构象转变相对应.实验结果还显示:由于PNIPAM分子在塌缩过程中氢键的形成和链段间可能的缠结效应,整个温度循环过程中微悬臂梁的变形是不可逆的且有明显的迟滞效应.     

中国股市长记忆的修正R/S分析

本文在比较各种长记忆检验方法优缺点的基础上,采用修正的R/S分析检验我国沪深两股市日收益和日绝对收益序列的长记忆性。结果表明在0.05的显著水平下,两股市的日收益序列均无长记忆,但深圳成指日收益序列的记忆长度比上证综指日收益序列的记忆长度长;以日绝对收益序列为代表的波动序列具有较强的长记忆性。     

Three-Step Predictor-Corrector of Exponential Fitting Method for Nonlinear Schroedinger Equations

We develop the three-step explicit and implicit schemes of exponential fitting methods. We use the three- step explicit exponential fitting scheme to predict an approximation, then use the three-step implicit exponential fitting scheme to correct this prediction. This combination is called the three-step predictor-corrector of exponential fitting method. The three-step predictor-corrector of exponential fitting method is applied to numerically compute the coupled nonlinear Schroedinger equation and the nonlinear Schroedinger equation with varying coefficients. The numerical results show that the scheme is highly accurate.     

一项富有社会意义的模拟实验探究活动--人口增长游戏

摘要：用掷骰子的游戏能够模拟人口增长和其他统计过程，如资源消耗、放射性衰变和统计平衡的过程．中学和大学水平的理科或文科生都能用此游戏来模拟人口的增长，考虑平均寿命、计划生育、出生率和人口增长势头这些因素的影响，实现人口如何保持长期的可持续的发展．