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。     

水果四性判别分析

按照传统中医学理论可把水果分为四性,应用多种判别法对其进行统计分析,得到不同营养成分对水果四性的影响,初步探讨水果四性的生化参数及生化机理.     

逐步判别分析在城市噪声区域划分中的应用

噪声是城市环境质量的重要指标之一,它给人们带来的影响日益严重,我国于1982年颁布了《城市区域环境噪声标准》(GB3096—82,以下简称国标),噪声区域划分就是为了贯彻国标要求,将城市中各小区划定为某一个噪声适用区域,以便执行国标规定进行噪声的管理与治理,最大限度地保护居民。国标将城市划分为以下各种适用区域:1.居民文教区,要求声级为50分贝以下;2.一类混合区,指一般商业与居民混合区,要求声级为55分贝以下;3.二类混合区,指一般商业、工业、交通与居民混合区,要求声级为60分贝以下;4.工业区,要求声级为65分贝以下,国     

判别分析在食物四性量化标准研究中的应用

在中医营养学中,食物的四性是指食物的寒、热、温、凉四种不同的性质,它是古人根据食物作用于人体所发生的不同反应与获得的不同疗效而概括、归纳、总结出来的食物特性,所谓“寒者热之,热者寒之,温者清之,凉者温之”以及药膳中“以寒凉食物清热滋阴,以温热食物散寒通阳”等,这些都是中医学理论治病用药之大法,同时也是人们选择食物、摄取营养的重要原则。数千年来,食物的四性一直作为指导中药药膳、解释食疗作用机理的主要依据。然而,到目前为止,食物四性的划分除按照人们的经验与感官外,还没有一种相对科学的判定理论和方法,致使不少食物的性、味至今说法不一,甚至相互矛盾。因此,有必要用现代科学的方法对食物的四性判定进行一些量化方面的研究,从而为其四性的划分提供一些客观依据。     

基于红外指纹光谱结合判别分析的木器漆种类鉴别研究

木器漆碎片的检验鉴定是微量物证检验中一项重要工作,实验借助红外光谱分析技术和判别分析,对木器漆的品牌归属实现了高效、准确的鉴别。实验收集了北京梅菲特、天津裕北等18个品牌的78种木器漆样本的红外指纹光谱图,选择自动基线校正预处理谱图,分别对每一种品牌的全部样本数据进行降维处理,对原始数据与降维后数据进行判别分析建立分类模型。经降维处理后的样本数据判别准确率达100%,而仅使用Fisher判别的结果为81.8%,表明采用降维法对数据预先处理可以一定程度提高木器漆分类的准确性。结果表明,红外指纹光谱结合判别分析模型对不同品牌水性木器漆的样本进行识别是可行的,为水性木器漆种类的快速鉴别提供理论支持。     

人脸识别技术综述

文章首先对人脸识别技术进行了介绍，其次回顾了人脸识别研究的发展历程及识别方法的基本分类，然后对当前主流的人脸识别方法展开了详细的论述，最后提出了人脸识别技术面临的问题及研究方向。     

基于毛竹叶片理化参数的刚竹毒蛾危害检测研究

虫害检测算法研究是开展虫害快速、准确监测，制定精准森防检疫措施的重要基础。以毛竹叶片为研究尺度，基于刚竹毒蛾危害下的寄主外部形态与内部生理现象总结，选择并实测叶损量LL、相对叶绿素含量RCC、相对含水量RWC、原始光谱的733.66~898.56 nm值(ρ_{733.66~898.56})、一阶微分光谱的562.95~585.25 nm值(ρ′_{562.95~585.25})与706.18~725.41 nm值(ρ′_{706.18~725.41})等理化参数，随机划分实验组(63组)和验证组(37组)并设计5次重复实验；分别运用Fisher判别分析、BP神经网络、随机森林等三种方法建立刚竹毒蛾危害等级的检测模型，从检测精度、Kappa系数及R2等指标对模型的检测效果予以分析和比较。结果显示，Fisher判别分析、BP神经网络、随机森林的检测精度分别为69.19%，65.41%，83.78%，Kappa系数分别为0.576 9，0.532 4和0.778 8，R2分别为0.722 2，0.582 6和0.870 9，总体而言，三种方法均具备刚竹毒蛾危害的检测能力，随机森林的检测效果最优，Fisher判别分析次之，再次为BP神经网络；从分等级来看，随机森林的检测精度亦优于Fisher判别分析与BP神经网络，但3种方法对中度危害等级的检测精度均有所不足。该成果可为刚竹毒蛾危害及其他病虫害检测算法的选择提供参考，并为进一步建立冠层、遥感影像像元等尺度的虫害检测模型奠定基础。     

基于高光谱的黑色签字笔墨水种类鉴别方法研究

该文提出了高光谱成像技术结合机器学习快速无损鉴别黑色签字笔墨水种类的新方法。采集36支不同品牌型号的黑色签字笔笔迹的高光谱图像,对每支签字笔笔迹的高光谱图像选取18个感兴趣区域,共提取648个平均光谱作为样本集。对450～950 nm的原始光谱进行Savitzky－Golay平滑、Z－Score标准化和两种组合方法光谱预处理,使用线性判别分析（LDA）和随机子空间－线性判别分析（RSM－LDA）分别构建黑色签字笔墨水种类鉴别模型。实验结果表明：不同预处理方法对RSM－LDA模型的鉴别准确率影响较小,而对于LDA模型,组合预处理具有更优的鉴别准确率;相比LDA模型,RSM－LDA模型分类效果更佳,训练集的平均分类准确率达100%,交叉验证平均分类准确率达99.09%,测试集的平均分类准确率达90.70%,每类样本的准确率、精准率、召回率均高于LDA模型分类结果,模型的接受者操作特征曲线下方面积（AUC值）达0.998 3,模型性能良好。因此,采用高光谱成像技术结合RSM－LDA可实现不同品牌型号黑色签字笔墨水的快速无损鉴别。     

基于人血浆荧光光谱与CARS-PLS-LDA的结直肠癌早期检测

该文利用竞争性自适应加权算法（CARS）筛选重要的人血浆荧光光谱变量,并结合偏最小二乘法判别分析（PLS－LDA）建立了结直肠癌患者与非癌患者的分类模型,同时与全波长模型和基于平行因子分析（PARAFAC）建立的模型进行比较。从模型评价指标看,CARS－PLS－LDA的性能显著优于全波长模型和基于PARAFAC的模型。高波未稀释组和低波稀释组的荧光光谱结合CARS－PLS－LDA分类模型的AUC（Area under curve）值均高于0.9,可有效地识别结直肠癌患者。结果表明,CARS变量筛选能够明显改善结直肠癌分类模型的性能,有助于后续癌症临床诊断工具的开发与研究。