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1.
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。 相似文献
2.
施国勇 《宁波大学学报(理工版)》1998,(2)
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。 相似文献
3.
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。 相似文献
4.
考虑了热电制冷循环中热阻、热漏和焦耳热等主要不可逆性,引入了特征参量功率消耗比r,借助装置设计参量X表征了内、外不可逆性,利用有限时间热力学建立了制冷功率、制冷系数与特征参量之间的基本优化关系,导出了协调制冷功率与制冷系数的参量r、X以及电流I的优化准则。 相似文献
5.
§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}. 相似文献
6.
7.
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. 相似文献
8.
9.
组合证券投资的概率准则模型探讨 总被引:5,自引:0,他引:5
在基于概率准则的组合证券模型下,把实现一定收益率水平目标的概率优化模型的求解转化成易于求解的非线性规划问题,从而方便地得出模型的解及其意义;提出了概率准则下的β值组合证券投资决策模型,研究了它们解的存在性和求解的公式,并给出了上海股市股票的数值算例。 相似文献
10.
为了准确计算出镀膜过程中每层膜的折射率,介绍了实时监控过程中确定膜层折射率的2种方法:一种是由实测的透射比光谱直接反算出膜层的折射率;另一种是用最小二乘法的优化算法实时拟合折射率。试验结果表明:在线反算适合单点监控,所得折射率误差小于2%。然而在实际镀膜过程中,由于宽带内膜层参数误差较大,一般大于25%。为此,采用最小二乘法拟合,即在整个宽光谱范围内采集每个波长点的信息,所得结果误差很小,一般都在2%~5%之间,有时可达到10%,在很大程度上提高了实际镀膜时膜厚监控的精度。 相似文献