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81.
马尾松毛虫幼虫发生严重程度的预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高马尾松毛虫幼虫发生严重程度的预测精度,寻求简便准确的预测方法,采用时间平稳序列法、回归预测法、马尔科夫链法、BP神经网络法和列联表多因子多级相关分析法对安徽省潜山县1983—2014年的马尾松毛虫越冬代、一代和二代幼虫发生的严重程度进行预测,研究历史符合率,并用2015年和2016年的实际发生情况验证。结果表明,平稳时间序列法,列联表多因子多级相关分析法计算简便,预测结果准确;BP神经网络法和马尔科夫链法预测结果非常准确。回归模型中以当代卵盛期卵量预测当代幼虫发生严重程度的一元回归模型的预测结果准确性高,其余一元回归模型预测结果稍差,多元回归模型和逐步回归模型优于一元回归模型。BP神经网络模型是一种理想的预测模型。 相似文献
82.
作物病害叶片图像分割是病害类型识别方法的一个重要步骤,其分割效果直接影响后续的识别结果。病害叶片图像的复杂多样性使得很多现有的图像分割方法不能有效应用于作物病害叶片图像分割中。针对复杂的自然病害叶片图像分割难题,提出一种基于颜色均值显著点聚类的作物病害叶片图像分割方法。该方法建立在HIS颜色空间,首先构造基于像素点HIS模型的带权无向图,然后计算病害叶片图像像素点的邻域的颜色均值,再计算该点前后两个邻域的颜色均值差作为该点的颜色跳跃度,当跳跃度大于设置的一个阈值时,该像素点为病斑点。结果表明,该算法具有较高的分割精确度和较好的抗噪声性能。 相似文献
83.
[目的]采用叠加马尔科夫链方法预测年降水量。[方法]利用位于川西高原的小金站1961~2010年年降水量资料,运用叠加马尔科夫链方法预测2001~2010年小金站的年降水量,并与该站实际观测值进行对比。[结果]2001~2010年小金站降水量的预测误差控制在10%以内的年份有7年,其中在5%以内的年份有4年,说明叠加马尔科夫链方法能较好地预测年降水量。但对于大旱或大涝年份降水量的预测,该方法仍存在着一定的缺陷,有待进一步改进。[结论]叠加马尔科夫链预测方法物理概念清晰,计算简便,为降水量预测精度的提高提供了一条值得探索的途径。 相似文献
84.
85.
利用明城镇数十年来土地利用现状变更调查数据,运用马尔科夫过程的基本原理,预测明城镇未来十年土地利用结构的变化状况,探寻明城镇土地利用变化的趋势。 相似文献
86.
基于改进算法的灰色马尔科夫模型的建设用地预测 总被引:1,自引:0,他引:1
改进灰色系统理论GM(1,1)模型的算法,并且将改进后的灰色模型与马尔科夫模型结合。通过对灰色系统预测数据的修正,既发挥了灰色系统预测精确的特点,又利用了马尔科夫模型对预测波动性数据准确的优势。结合西安户县的实例,对在时间序列上展开的具有一定的波动性的建设用地数据进行预测,达到很高的预测精度。 相似文献
87.
目的:通过流式细胞术观察拯救CIAV M突变株对宿主细胞MSB1的生长周期及凋亡的影响。方法:拯救CIAV M突变株接于MDCC-MSB1细胞系(试验组),并相应设立阴性组(正常SPF鸡肝脏细胞液),阳性组(CUX-1标准毒株),进行培养24hr-48hr。用PI及FITC Annexin V染色方法,用流式细胞仪测定宿主细胞生长周期及凋亡,并用SPSS13.0进行结果统计学分析。结果:接种拯救CIAV M突变株的宿主细胞G0/G1期的累积细胞百分率为59.33%±4.04%,S期为32.92%±3.65%,G2/M期为7.75%±3.11%,与阴性组相比,G0/G1期细胞累积百分率有所上升;与CUX组相比,G0/G1期有所下降,但结果经统计学分析,差异均不显著(P>0.05)。试验组宿主细胞凋亡率为37.00%±4.65%,与阴性组相比,凋亡率上升,统计学差异显著(P<0.05);与阳性组相比,凋亡率下降,统计学差异显著(P<0.05)。结论:本次试验结果显示,经过VP3基因突变的CIAV M突变株,经过病毒拯救并回归本动物后,对宿主细胞MSB1的生长周期没有显著的抑制,但能引起宿主细胞的显著性凋亡,且凋亡程度与CUX-1引起的宿主细胞凋亡率相比有所降低。可以表明,通过VP3密码子移位的基因突变,能够将CIAV的致凋亡作用降低,从而相应降低病毒的致病性,为以后构建CIAV减毒疫苗株奠定理论基础。 相似文献
88.
89.
讨论了分支过程的前对偶过程(以下称对偶分支过程)的单调性、Feller-Reuter-Riley(简称FRR)性和常返性等基本性质,同时给出了对偶分支过程最小Q-函数为FRR和遍历的判别条件. 相似文献
90.