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。     

^13C的一个可能的类晕的中子1p态

假设^13C是单粒子的2p态的结构，用Glauber多重散射理论研究了入射能量为1GeV的质子在^13C上的弹性散射，得到了与实验符合得很好的理论结果。这说明^13C可能存在着一个类晕的中子皮。     

实二次域上理想类的zeta-函数在-1处的值

用连分数给出了实二次域理想类的zeta-函数-1处值的一个具体的计算公式.     

类镍离子（AgXX—XeХХⅦ）能级,跃迁波长和振子强度的理…

本文用ＭＣＤＦ方法计算子类镍离子（ＡｇХХⅦ）的ｎ＝３，４的能级结构，ｎ＝３－４跃迁波长和振子强度，所得结果比最近国外发表结果（ＰｈｙｓＳｃｒｉｐｔａ，４３，１５０（１９９１）更接近实验值，为高剥离态离子谱线的辩识以及短波长激光的研究提供了有益的参考。     

类钠CrⅩⅣ-FmXC离子3s2S1/2-3p2P1/2,3/2的跃迁计算

用多组态HFR方法系统地计算了高剥离类钠CrⅩⅣ-FmXC离子(Z=24～100)单电子组态的能级,相应谱线的跃迁波长,跃迁概率和振子强度.在已有实验的基础上,用自编的Fortran程序对HFR计算的3p2P1/2,3/2能级结果进行了最小二乘拟合计算.从而预测计算了CrⅩⅣ-FmXC离子3s2S1/2-3p2P1/2,3/2跃迁的谱线波长.计算结果与已有的实验值均符合得很好,尤其是与最近测量的实验值相当一致;而与其他理论预测值也基本吻合.     

主成分分析在地区科技竞争力评测中的应用

近年来对于科技竞争力的研究在国内方兴未艾,其中对于科技竞争力的评测是众多学者研究的重点和热点,也是各级决策者最为关心、最为重要的课题之一。本文根据科技竞争力概念和内涵来确定评测指标体系的构成要素,建立了评测指标体系,并利用主成分分析方法对采集来的数据进行分析,得到最终的评测结果。     

变系数非线性方程的Jacobi椭圆函数展开解

把Jacobi椭圆函数展开法扩展并应用到求解变系数的非线性演化方程,比较方便地得到新的解析解 关键词： Jacobi椭圆函数 变系数非线性方程 类椭圆余弦波解 类孤子解     

我国上市公司资本结构影响因素实证分析

本文选取了可能影响企业资本结构的多个指标变量进行分析 ,利用主成分分析提供的方法将变量综合成彼此互不相关的少数几个主成分。再用主成分 (作为回归自变量 )对企业的 5种资本负债比 (作为回归因变量 )进行多元回归分析 ,得出了影响企业资本结构的主要因素 ,以及这些因素与企业资本结构之间的关系 ,为企业确定资本结构提供参考依据 ,为企业财务决策提供支持。     

不完全信息群体决策专家权重的集结

本文对于属性权重信息和属性效用信息都不完全的群体多属性决策问题，通过构造属性值区间和运用系统聚类分析法，对群体决策中的专家进行分类，并确定每位专家的权重．