判别函数在优树多性状同步判别分级中的应用

本文讨论了优树多性状同步判别分级的方法，并以湿地松选优实例作了验证。采用单个Fisher判别函数，贡献率为91.98%，分级判对率为79.49%，而用二个判别函数，累计贡献率达98.17%，分级判别率提高到89.74%；应用Bayes判别函数，不考虑先验概率时，判对率为84.87%，而考虑先验概率时，判对率达97.44%。说明适当地选用判别函数，可以显著地提高判别效果。     

基于统计模式识别的植物病害彩色图像分割方法

根据植物病害彩色图像的特点，提出了用颜色空间作为特征空间，利用统计模式识别的监督分类方法。采用基于Fisher准则的线性判别函数来对彩色图像进行真彩色二值化分割。结果表明：该方法具有快速、有效、准确等优点，对彩色植物病害图像的分割处理十分有效。     

传感器阵列对浓香型白酒发酵中黄水的检测研究

黄水是白酒在固态发酵过程的副产物,含有大量发酵产物,黄水的成分一定程度反映了固态发酵的信息。基于白酒固态发酵只能在线检测温度这一现状,设计了针对白酒副产物黄水的一种传感器阵列检测装置,用于检测黄水的总酸和残余葡萄糖。该传感器阵列由电导率传感器、pH传感器和氧化还原传感器构成。采用主成份分析、判别函数分析印证了传感器数据对不同样品的区分作用,再采用多元线性回归对黄水样品建立了预测模型,结果显示:该传感器阵列装置对黄水的总酸和残余葡萄糖的预测偏差分别为0.39和0.45。     

用判别函数进行鱼类种群鉴别的计算机程序实现方法

用判别函数进行鱼类种群鉴别的计算机程序实现方法陈卫忠，李长松（东海水产研究所，上海２０００９０）关键词判别函数，鱼类种群，鉴别，计算机程序ＡＣＯＭＰＵＴＥＲＩＺＥＤＡＰＰＲＯＡＣＨＴＯＩＤＥＮＴＩＦＩＣＡＴＩＯＮＯＦＦＩＳＨＰＯＰＵＬＡＴＩＯＮＢＡＳ...     

绒螯蟹三个种群形态判别比较

对长江水系中华绒螯蟹、莱茵河野生中华绒螯蟹和日本绒螯蟹三个种群的形态特征进行了判别研究。可数性状分析的结果表明，长江水系中华绒螯蟹、莱茵河野生中华绒螯蟹和日本绒螯蟹三个种群，两两之间差异极显著。聚类分析的结果，把长江水系中华绒螯蟹和莱茵河野生中华绒螯蟹划为一组，日本绒螯蟹为另一组。判别分析建立起三者的判别函数，雌雄蟹判别的正确率分别为83．1％、91．9％。     

基于序列信息预测内含子保留型可变剪接

可变剪接是遗传信息传递与表达的重要环节,真核生物多外显子基因pre-m RNA的可变剪接现象非常普遍。可变剪接增加了蛋白质的多样性,影响诸如细胞组织特异性分化、个体发育、疾病发生等重要的生物学过程。基于内含子的k-mer(k=1…5)信息,利用多样性增量结合二次判别的方法,对保留型内含子和组成型内含子进行了区分。五折交叉检验显示的预测总精度、敏感性和特异性均大于70%。表明内含子的序列信息可能对保留型内含子的剪接有重要调控作用。     

气孔特性在亚洲栽培稻分类中的应用研究

为补充亚洲栽培稻分类中的缺陷,以典型粳稻、偏粳型稻、典型籼稻、偏籼型稻为试验对象,采用分层聚类的方法,探讨气孔性状作为亚洲栽培稻分类指标的可能性。从判别函数中可以看出,气孔性状是重要的亚显微形态指标,可以作为栽培稻分类的一个重要指标。     

杨树天牛危害分布类型及微机管理的研究

对咸阳市杨树天牛主要发生区的７县８０个乡的危害情况，依据多指标，利用微机ＱｕｉｃｋＢＡＳＩＣ语言进行合理分类，建立各类型判别函数，并利用ＦＯＸＢＡＳＥ关系数据库系统，建立数据库，为发生区的资料检索、数据处理和计算提供条件。     

马铃薯不同品种(系)的光合特性比较与聚类分析

利用LI-6400XT便携式光合仪,测定盛花期17个马铃薯品种(系)倒四叶的顶小叶的光响应曲线和CO2响应曲线,并使用直角双曲线模型拟合光合参数。结果表明,马铃薯品种(系)间的光合性状均达到极显著差异;利用主因素分析,在方差累计贡献率为86.58%时,筛选出对划分马铃薯光合类别有显著影响的6个主导因子,即最大净光合速率(Amax)、光补偿点(Ic)、暗呼吸速率(Rd)、初始羧化效率(CE)、叶片蒸腾速率(Tr)、气孔导度(Cond.)。以6个光合性状进行聚类分析和判别分析,可以将马铃薯17品种(系)分为4大类,建立4个判别能力较高的判别模型。通过对综合性状的评价,选出具有较高净光合速率、特别耐阴、较低消耗、中等蒸腾速率、较高气孔导度、中等初始羧化效率的D类5个高光效品种(系),即合作88、D520、东农1014III03、青薯9号和2010-11。     

中国冻梨加工品质评价体系构建

【目的】 对56个冻梨品种的18项冻梨品质指标进行测定,构建冻梨的品质评价体系。【方法】 通过主成分分析筛选核心指标,采用频数分布对核心指标进行分级,在此基础上运用层次分析法确定品质评价指标权重以及评分标准,最后采用K类中心聚类分析和判别分析建立冻梨品质判别函数。【结果】 不同冻梨各品种间品质离散程度有差异,变异系数在9.97%—360.37%;通过主成分分析筛选出可溶性固形物含量（TSS）、可滴定酸含量（TA）、固酸比（TSS/TA）、果皮L ^*值、果皮C ^*值、果肉h值、石细胞含量7项指标为冻梨品质评价核心指标;综合考虑7项指标对冻梨品质的影响程度并进行分级,通过层次分析法确定7项指标的权重系数分别为0.1176、0.0477、0.2900、0.0166、0.0498、0.1101、0.3683,由此建立冻梨评分标准;确定了冻梨品质判别函数,建模样本和检验样本正确判别率分别达到97.37%和100%,说明该判别函数具有极高的准确性,适用于冻梨品质的定性判别。 【结论】 不同冻梨品种品质可用TSS、TA含量、TSS/TA、果皮L ^*值、果皮C ^*值、果肉h值、石细胞含量7项指标进行综合评价,其中以红南果梨、尖把梨、南果梨、软儿梨、砂糖梨、秋白梨、黄麻槎冻梨品质为优,可作为冻梨的优选品种。