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。     

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。     

准晶体中八方晶系点群的对称性与矩阵表示

从理论上对准晶体中八方晶系各点群进行了研究.运用八方晶系各点群的极赤投影图,列出了各点群的所有对称操作;填出了固有点群822的群乘表.运用坐标变换和群论在自定义的八方坐标系中,推导出八方晶系点群所有对称操作的矩阵.这32个3×3矩阵的结构是相当简洁的,它们的矩阵元只有5种可能取值:0,±1,±2.其中2是反映八方晶系准晶体所具有的准周期性的特殊无理数.     

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.     

差分吸收光谱法测量大气痕量气体浓度误差分析及改善方法

差分吸收光谱技术(DOAS)中采用线性最小二乘拟合方法,用痕量气体标准差分吸收截面对测量得到的差分吸收光谱进行拟合,得出大气中痕量气体的浓度.计算结果的准确性不仅取决于光谱的测量精度,而且受标准差分吸收截面以及仪器函数和温度等诸多因素的影响.详细地分析了计算误差的产生原因,提出了用高浓度样品池得到标准吸收截面的方法,针对光谱固有结构,以及温度对标准吸收截面的影响,改进了浓度反演算法.大量的实验表明,综合运用上述方法,即便对低浓度的样气,相对测量误差也能降低到10%以下.     

基于自适应预测滤波理论的模数转换器设计方法

基于自适应差分量化理论，提出了在不增加转换位数的情况下提高模数转换器(ADC)动态范围的一种设计方法。该方法通过量化输入与预测的差值来获得预测增益，从而扩大ADC的动态范围；通过差分量化值与预测值相加得到输出信号，并将该分别采用LMS和RLS算法进行处理．得到输入信号的预测值．计算机模拟结果证实，上述两种算法均能使模数转换器的动态范围提高约25dB．比较而言，RLS算法收敛速度更快，收敛性更好，但计算量较大．     

红外／雷达双传感器融合目标跟踪算法

实现雷达和红外融合跟踪的基本思路是：首先提取红外成像的目标质心并将其转换到惯性坐标系：然后用最小二乘规则对红外传感器的冗余角度数据进行压缩，以产生在时间上和雷达测量对准的伪角度测量：再通过加权平均的方法分别与雷达的方位角和俯仰角测量进行融合处理，以得到同步数据融合估计。采用了由拉格朗日算法所求得的约束极值作为权系数，使用扩展的卡尔曼滤波方法设计跟踪滤波器，将基于雷达和红外融合得到的数据用于更新滤波器的目标状态。     

基于VolSurf参数的化合物水溶性QSPR分析

利用分子的VolSurf参数预测化合物的水溶解度并阐明有利于水溶解度的主要分子结构特征.被测化合物包括185个共两大系列分子,使用偏最小二乘判别分析和多元线性回归方法在实验数据和分子特征之间建立相关性,均得到较好的结果.以70个化合物所建立的训练集模型对其余115个化合物有较好的预测能力.参数分析表明分子内较大的亲水区域对水溶解度有利;分子质心与疏水区、亲水区之间的不平衡性越高,水溶解度越大;分子量及体积大的分子对其水溶解度不利.     

解线性最小二乘问题的一个新并行算法

讨论了求解无约束线性最小二乘问题的一种并行单纯形法以及对它的改进算法并行共轭梯度—单纯形法 .算法本身具有很强的并行机制 ,能够充分地发挥并行机快速省时的特点 .本文也对算法做了理论分析 ,对算法的收敛性给予了证明 (在二维情形下 ) .最后做了数值实验 (由于软硬件条件的限制 ,并行算法未能在并行计算机上实现 ,鉴于这种情况 ,我们所做的数值实验均是在串行机上完成的 )     

矩阵方程AXB=D的最小二乘Hermite解及其加权最佳逼近

本中,我们讨论了矩阵方程AXB=D的最小二乘Hermite解,通过运用广义奇异值分解(GSVD)，获得了解的通式。此外,对于给定矩阵F，也得到了它的加权最佳逼近表达式。