3种采样方法对DEM质量影响的定量分析

通过编程实现数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）数据采集的3种方法（随机采样、规则采样和成层随机采样）的算法,并对某一地区格网大小为30cm×30cm的栅格格式的高程数据进行采样,使用多种插值方法对采样数据进行插值,然后计算出偏差值。通过对偏差值的分析,发现这3种采样方法中随机采样较差,规则采样适合于对相对高程要求较高的应用,而成层随机采样适合于对高程总体偏差要求较高的应用。     

RAPD技术在泰国香米品种纯度检测中的应用

针对现有的泰国香米品种纯度检测方法的不足,建立特异、灵敏、准确、具有实用性的泰国茉莉香米品种纯度检测方法,以促进方法在口岸实验室的推广。通过对影响RAPD结果的模板DNA、Mg2＋、随机引物、dNTP和Taq酶的浓度条件进行优化以及随机引物的筛选,建立了泰国茉莉香米法定品种KDML105和RD15的双引物协同RAPD检测方法。通过2条DNA分子标记的双隐性特征可以区分茉莉香米和非茉莉香米品种。     

野生和栽培明党参的RAPD分析

通过RAPD分子标记方法,从DNA水平上分析野生型明党参和栽培得到的明党参植株之间的遗传变异。通过设立MgCl2、dNTP、模板浓度梯度优化了RAPD反应条件;筛选了60个随机引物,其中有37个随机引物能够扩增出条带,从中选取5个多态性强、重复性好的引物进行扩增,试验共检测到23个位点,10个多态性位点,多态位点比率为43．5％。研究结果表明RAPD分子标记方法可以鉴定野生和栽培明党参。     

基于随机文法云模型的RNA二级结构预测

[目的]研究基于随机文法云模型预测RNA二级结构的方法。[方法]将云模型引入到随机文法模型中,提出适合于词汇化随机文法模型的机器学习算法,通过词网格模型对RNA序列进行词条获取和划分,再经过云分类器搜索每个词条被标注为某种二级结构类型的最大概率,然后将这些词条信息作为先验信息在随机文法云模型训练过程中引入,实现对RNA二级结构的预测,并对该方法进行试验检测。[结果]试验测试表明,在随机文法模型中引入云模型后,其在预测的准确度和搜索速度上较单纯的随机文法效果有明显改善。[结论]该研究为随机文法模型在RNA二级结构预测中的广泛应用奠定了基础。     

基于词条提取云模型的RNA二级结构预测(英文)

[目的]研究基于词条提取云模型预测RNA二级结构的方法。[方法]将云模型引入到随机文法模型中,提出适合于词汇化随机文法模型的机器学习算法,通过词网格模型对RNA序列进行词条获取和划分,再经过云分类器搜索每个词条被标注为某种二级结构类型的最大概率,然后将这些词条信息作为先验信息在随机文法云模型训练过程中引入,实现对RNA二级结构的预测,并对该方法进行试验检测。[结果]试验测试表明,在随机文法模型中引入云模型后,其在预测的准确度和搜索速度上较单纯的随机文法效果有明显改善。[结论]该研究为随机文法模型在RNA二级结构预测中的广泛应用奠定了基础。     

泰国茉莉香米纯度的RAPD鉴定

[目的]针对现有的泰国茉莉香米品种纯度检测方法的不足,建立特异、灵敏、准确、具有实用性的泰国茉莉香米品种纯度检测方法。[方法]通过对影响RAPD结果的模板DNA、Mg2＋离子、随机引物、dNTPs和Taq酶的浓度条件进行优化、以及随机引物的筛选,建立了泰国茉莉香米法定品种KDML105和RD15的双引物协同RAPD检测方法。[结果]得到最适宜的RAPD反应体系为：反应体积25μl,模板DNA浓度4-32ng/μl、随机引物浓度200μg/L、Mg2＋浓度2.0mmo1/L、dNTPs浓度200μmol/L和Taq酶1.0U。通过两条DNA分子标记的双隐性特征可以区分茉莉香米和非茉莉香米品种。[结论]该技术可以有效地弥补了感官法和水煮法的不足,具有操作简单、快速灵敏、费用低等优点,适合在日常检验中推广使用。     

用RAPD技术对三江白猪与其他三个品种猪的群体亲缘关系的分析

应用40条随机引物对四个品种猪,大白猪、长白猪、三江白猪及东北民猪的基因组进行亲缘关系的DNA多态性分析,结果筛选出12条效果良好的随机引物,并且通过RAPD技术方法和聚类统计分析得出结论;三江白猪、长白猪及东北民猪的亲缘关系较近,而大白猪与其它三种猪之间亲缘关系则相应的较远。     

全平面上无限级随机Dirichlet级数的增长性

利用构造全平面上无限级Dirichle级数和H方法,研究了随机Dirichlet级数的增长性,得到了全平面上的随机Dirichlet级数在通过虚轴上每一点与实轴平行的直线上的增长性与级数的增长性相同。     

基于深度学习的植物图像识别方法研究

传统植物图像识别研究主要集中在植物叶片图像。研究将深度神经网络学习运用于植物识别领域,突破局部叶片图像的限制,对常规植物图片进行识别。该方法运用google Net的深度卷积神经网络结构,通过图像旋转、镜像、随机裁剪等数据预处理方法扩充训练集,再利用SGD(随机梯度下降法)进行模型算法优化,生成对50种常规植物图像的识别模型。结果表明,该模型在测试集上能够达到平均90%的准确率。     

计算机动态模拟方法在城市交通噪声监测中的应用

给出了通过几种经典的物理混沌系统，包括Chua’s电路、Lorenz系统、Chen系统，产生混沌随机序列的两种离散化方法.用NIST制定的测试标准对产生的随机序列进行了随机性统计测试分析.分别对不同的物理混沌系统产生的随机序列进行单比特频数测试、游程测试、离散傅里叶变换测试、近似熵测试、累积和测试，并进行了比较分析.实验结果表明：物理混沌序列要比算法混沌序列随机性更强，不同序列之间的随机性差异可以通过NIST测试得到体现.在三种经典电路中，建议选择Chen混沌系统的电路做为混沌随机序列发生器.     

基于RAGA的PPC模型在农村能源区划中的应用

将改进的基于实数编码的加速遗传算法（RAGA）与高维降维技术投影寻踪（PP）相结合，通过同时优化多个参数，将多维评价指标转化成低维子空间上的一维投影值，从而做出综合评判与分类，建立了RAGA－PCC模型，并在农村能源区划中得以应用，取得较好效果，为该方面研究提供了新的方法与思路。     

The Application of PPE Model Based on RAGA in Benefit Evaluating of Rice Water Saving

Through applying PPE model based on RAGA to evaluate the benefit of rice water saving,the author turns multidimension data into low dimension space. So the optimum projection direction can stand for the best influence on the collectivity. Thus,the value of projection function can evaluate each item good or not. The PPE model can avoid jamming of weight matrix in the method of fuzzy synthesize judgement,and obtain better result. The author wants to provide a new method and thought for readers who are engaged in investment decision-making of water saving irrigation and other relative study.     

参数投影寻踪模型在水利工程开发中的应用

针对水利工程开发项目决策问题，采用高维降维技术——投影寻踪分类模型(PPC)，利用基于实数编码的加速遗传算法(RAGA)优化其投影方向，将多维数据指标(样本评价指标)转换到低维子空间，根据投影函数值的大小评价出样本的优劣，从而做出决策，最大限度避免了模糊综合评判中权重矩阵取值的人为干扰，取得了满意的效果，为水利工程开发项目决策及其它评判决策问题提供一条新的方法与思路。     

Applying PP Model Based on RAGA in Water Environment Quality Evaluation

Projection Pursuit (PP) model is a technique of falling high dimension. Real coding based on Accelerating Genetic Algorithm (RAGA) is a method of optimum. Through combining the PP model and RAGA, the paper applies the model in the water environment quality evaluation. The writer takes the water quality evaluated indexes of each sample as projection direction and turns high dimension data into low dimension projection value. Thus, the writer achieves on evaluating the grade of water samples and its optimum order, Based on this, the writer overcomes the jamming of weights calculated on fuzzy synthesize judge and gray system valuation, The paper can provide a new thought for water environment quality evaluation and other falling high dimension and optimum issue.     

灌区水资源优化配置模型的建立及应用

 针对灌区水土资源分配不均,研究灌区水资源优化配置问题。建立了既对水库进行优化调度,又考虑田间优化配水的灌区水资源优化配置模型,采用加速遗传算法(RAGA）对模型进行计算。实例计算结果表明,建立的模型能有效提高灌区灌溉效益(尤其是干旱年份）;采用RAGA法进行计算合理可行,计算性能好。     

Study on comparison of different methods to calculating sensitivity index of Jensen model

Real coded Accelerating Genetic Algorithm(RAGA),Chaos Algorithm(CA)were used to solve the sensitivity index of Jensen model which is one of models of crop water production function.After comparing with the outcome of Least Square Regression(LSR),the result showed that RAGA not only had high accuracy and more effective,but also saved calculating time.The authors provides new effective methods for calculating index of crop water production function.     

Optimization Design of Multi-hole and Varied Diameter Pipe Based on RAGA

Combining real accelerating genetic algorithm(RAGA) with the optimization design of multi-hole and varied diameter pipe, the authors solved the problem of optimizing multi-dimensional parameters at the same time. In which the advanced convergence and easily to run into partial optimization were avoid. Applied the RAGA to solving the problem in the optimization design of fixed piping sprinkler irrigation system. The optimized parameters, such as diameters and the length of pipe were calculated and the result was reasonable, which provides as a reference to readers who work at related research.     

RAGA在梯形明渠临界水深计算中的应用

目前计算梯形明渠的临界水深的常用方法有试算法、图解法、近似公式法和迭代法,这些方法均有计算量大、精度不高等缺点。因此,采用基于实数编码的加速遗传算法(RAGA)来求解,通过实例应用并与传统方法相比表明,RAGA的适应性强,计算精度高,是一种非线性全局优化的好方法。     

基于RAGA的投影寻踪模型在土壤重金属污染评价中的应用

将投影寻踪分类模型(PPC)应用于土壤环境质量综合评价中,利用基于实码的加速遗传算法(RAGA)来优化投影方向,将多维数据指标转换成低维子空间,通过寻求最优投影方向来计算投影函数值,从而根据投影值的大小进行土壤综合评价。并结合实例进行了应用,其结果合理,避免了权重确定的人为干扰,为土壤环境质量评价提供了一条新的方法和思路。     

RAGA的投影寻踪模型在番茄杂交组合综合评价中的应用

针对番茄育种杂交组合间的优劣排序问题,采用基于实数编码加速遗传算法(RAGA)的投影寻踪分类模型(PPC)来评价样本的优劣,对番茄21个杂交组合13个性状进行综合分析。结果表明,78×76组合表现为高产、优质,硬度大、耐贮运,各方面性状能够互相兼顾,是综合性状最优良的组合。