口蹄疫双佐剂灭活疫苗免疫动物抗体持续期的研究

一、材料与方法1.疫苗佐剂:法国SEPPIC公司生产的206佐剂成品,双佐剂自行配制。2.口蹄疫病毒抗原:O型和Asia-1型病毒,按生产规程灭活后制备成疫苗用抗原。3.主要检测试剂盒:液相阻断     

基于土壤剖面质地构型的土壤质量评价——以河南省封丘县为例

土壤剖面质地构型是土壤质量和土壤生产力的重要影响因子,对冲积平原地区来讲尤其重要。然而,现有的土壤质量评价研究中,很少采用该因子,且评价指标筛选大多缺乏明确的生物学意义。本研究利用河南省封丘县39个剖面数据及113个土钻样点数据,使用模糊C均值聚类方法 (FCM)结合Kriging插值方法获取的9种土壤剖面质地构型在空间上分布的单一类别隶属度图;在此基础上结合专家知识,针对平原地区旱作作物及耕地的耕性对土壤剖面质地构型的性状进行打分,以分值为参照,在Arc GIS 9.2中9个单一类别隶属度栅格文件进行栅格计算,获取了研究区土壤剖面质地构型栅格的综合分值。利用包括土壤剖面质地构型在内的多个土壤属性,结合作物产量数据,使用主成分分析(PCA)方法确定了最小数据集(MDS);应用指数和法,基于两种途径对土壤质量进行了评价,并结合测产获取的作物产量对两种评价结果进行了对比分析。结果表明:土壤质量指数与作物产量有较好的相关性,土壤质量评价结果能够较好地反映研究区的土壤质量状况。在添加剖面质地构型因子后,土壤质量评价结果有进一步的改善,可见在黄河泛滥冲积平原地区,剖面质地构型是土壤质量评价必不可少的因子。     

采用K均值聚类和环形结构的狭叶锦鸡儿木质部提取算法

针对木质部交互统计误差大、效率低、重现性差、劳动强度高和传统图像处理算法精度不理想等问题,该文以狭叶锦鸡儿木质部切片图像为研究对象,根据木质部特点提出基于K均值聚类算法和环形结构提取算法相结合,实现木质部准确提取的方法。首先通过动态巴特沃斯同态滤波法对30幅供试图像进行光照不均校正,然后采用K均值聚类法对光照补偿后图像初分割,最后采用环形结构提取算法实现木质部提取计数。试验结果表明:采用K均值聚类算法对光照补偿后的木质部图像初分割分割误差R(section error, R)、过分割误差OR(over-segmentation error, OR)和欠分割误差UR(under-segmentation error, UR)均值分别为5.15%、1.48%和6.46%,优于未光照补偿和3R-G-B算法;该文提出的环形结构提取算法对初分割后木质部图像检测的平均相对误差为2.26%,比分水岭法低11.69个百分点,比凹点匹配法低4.93个百分点。从速度上看,该算法平均耗时3.17 s,比分水岭法快1.40 s,比凹点匹配法快4.88 s。该算法检测的均方根误差RMSE(root mean squared error, RMSE)为0.52%,约相当于分水岭法的1/3,约相当于凹点匹配法的1/2,该算法优于其他2种分割算法;在图像结构复杂、光照不均匀、内部分布不均等缺陷条件下,该文算法也能很好地实现木质部的分割和提取。该方法不仅能对狭叶锦鸡儿木质部自动分割和提取,也可为其他植物木质部分割提取提供参考。     

基于电子鼻的果园荔枝成熟阶段监测

为了无损快速监测荔枝成熟阶段,该文提出了一种基于电子鼻技术的果园荔枝成熟阶段监测方法,采用PEN3电子鼻获取挂果约25 d到果实成熟过程中6个成熟阶段荔枝样本的仿生嗅觉信息并同步获取了各成熟阶段荔枝的3项物理特征(果实直径、果实质量与果实可溶性固形物含量)。根据不同成熟阶段荔枝物理特征变化可知,荔枝果实直径与果实质量2项物理指标在挂果约32 d~39 d,以及53 d~60 d增长较快,可溶性固形物含量在挂果约32 d前无法测量,53 d~60 d阶段增长速度较慢。提取各样本电子鼻采样数据75 s时刻的各传感器响应值作为特征值后,采用载荷分析(loadings)进行传感器阵列优化,优选了传感器R2、R4、R6、R7、R8、R9和R10的响应数据进行后续分析。将优化后的传感器响应数据进行归一化处理。采用线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)进一步提取特征信息,降低数据中包含的冗余信息。LDA对荔枝成熟阶段的分类识别效果不佳。为进一步探究电子鼻监测果园荔枝成熟阶段的可行性,采用模糊C均值聚类分析(fuzzy C means clustering,FCM)、k最近邻函数分析(k nearest neighbor,KNN)和概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)进行模式识别。研究结果表明,FCM对果园荔枝成熟阶段识别的正确率为89.17%。采用KNN与PNN建立识别模型后,KNN与PNN识别模型对训练集的回判正确率均为100%,对测试集的识别率均为96.67%,具有较好的分类识别效果。试验证明了采用电子鼻进行果园荔枝成熟度监测的可行性,为果园水果品质的实时监测提供参考。     

彩色淋巴结细胞显微图像分割

传统的细胞分割方法,对于淋巴结这样有着复杂背景的显微图像处理效果并不理想.本文基于相似度的自动种子像素选取、基于分水岭的图像分割及模糊C均值区域合并和基于凹点搜索的重叠粘连细胞切分,研究了淋巴结的分割处理,取得了良好的分割效果.     

用实物期权法确定日本落叶松纸浆林的最优轮伐期

为了更加科学地采伐利用北亚热带高山区日本落叶松工业纸浆林,利用实物期权法分析评价纸浆材价格波动条件下日本落叶松的经济效益,确定不同价格水平条件下日本落叶松的柔性最优轮伐期,并得出不同林龄时实施采伐的价格阈值。结果表明:在当前日本落叶松纸浆材价格为500元·m-3的情况下,立地指数为15,17,19和21的日本落叶松最优轮伐期分别为25,23,21和19年,在价格较高时的最短轮伐期分别为23,20,17和15年;在林龄小于最短轮伐期时,无论纸浆材价格为何值都应选择等待策略。     

北京地区主要花坛花卉种苗质量的数量型指标研究

本文尝试用K-均值聚类法对几种北京地区主要应用的花坛花卉种苗进行数量型质量分级标准研究。结果表明:经过K-聚类法,主茎生长型(非洲凤仙和鸡冠花为代表)和丛生型(四季秋海棠和银叶菊为代表)种苗分别按株高、下胚轴长、最大节间长度、地径及最大叶片长度、最大叶片宽度、叶柄长度等指标的类中心值成功地分为3级,经方差分析,各级间性状差异显著(p=0.01)。研究结果表明,K-均值聚类法可以科学地将几种花坛花卉数量性状值进行分类。     

均值-方差模型在股市最优投资组合选择中的实证研究

利用马克维茨证券投资组合理论均值-方差模型,在6支股票的日收益率已知的情况下,求出已知期望收益率条件下的最优投资组合,并模拟出该模型的有效前沿。     

赣州烤烟化学成分分析

[目的]分析赣州烟叶的化学成分,探讨它们之间的内在联系.[方法]采用均值分析、差异程度分析、相关性分析的方法对赣州上部烟叶和中部烟叶化学成分进行分析.[结果]分析表明,赣州地区烟叶总氯含量较低;上部烟叶的烟碱、水溶性总糖,中部烟叶的还原糖、水溶性总糖含量均偏高;不同部位烟叶的总钾、烟碱、水溶性总糖、还原糖含量和糖碱比均达到极显著差异（P＜0.01）;化学成分含量变异系数基本较低;不同部位的烟叶化学成分相关性大小差距较大.[结论]研究可为规划、引导烟叶种植,以及卷烟工业选择优质烟叶提供参考依据.     

基于模糊C均值聚类的作物病害叶片图像分割方法研究

为提高作物病害图像的分割效果,根据作物病害图像的特点,提出了一种基于模糊C均值聚类算法(FCM)的作物病害图像自适应分割方法.该方法将像素的灰度与其邻域均值作为FCM的输入特征,变换FCM的隶属度函数使其包含图像的局部邻域特性;通过聚类有效性验证分析和试验确定模糊C均值聚类算法(FCM)的最优聚类数、模糊加权指数.运用该方法对棉花病害叶片图像进行分割.结果表明:该方法能较好将病斑部分和正常部分分割开,平均分割误差率小于5%,对作物病害图像的分割处理非常有效.