甘薯黑斑病及其防治研究

本文对甘薯黑斑病病原菌的生物学特性进行了探索,描述了病原菌的生长状况和形态,弄清了生长发育与温度关系,数据经最小二乘法求出发育最低起点温度为9.12℃,最高终止温度为36.28℃,通过矩阵求解推测发育最适温为23.97℃,对储藏防治策略也提出了一些看法。     

使用迭代重加权最小二乘法求解平面度误差

提出了几何误差评定的迭代重加权最小二乘（IRLS-Iterative Reweighted Least Squares)算法。该算法采用一个迭代过程求解一系列加权最小二乘问题，并在每一步迭代中按照一定的规则对权系数进行调整，使其逐步逼近最优拉格朗日乘子。对于用CMM(坐标测量机)和其他设备得到的数据，可得到平面度误差的精确值。     

谷物收获超声波流量计的前期研究

以多普勒法的谷物收获超声波流量计为研究对象,进行谷物收获系统和超声波流量计的前期研究.超声波流量计是利用流体对超声波的影响来测量流量的仪表,传统的测量原理一般为时间差法,测量精度低,只能对液体或者气体进行流速测量;而采用多普勒测量法则可以达到更高的测量精度,并且尝试对谷物(固体)的流速进行测量.     

基于NNARMAX模型的地下水位预报研究

区域地下水系统是一个受多种因素影响的复杂的非线性动态系统 ,应用遗忘因子的递归最小二乘( RLS)算法进行训练 ,采用通过减少网络节点间的连接权值 ,进而裁减冗余节点来选择适宜的网络拓扑结构 ,建立了非线性自回归滑动平均神经网络 ( NNARMAX)模型 ,地下水位预报结果表明 :通过对网络结构的优化达到了自动确定非线性自回归模型阶数和影响因素的选择 ,能有效地表示区域地下水动态系统内部及其外部诸多影响因素间的不确定关系 ,是预测区域地下水动态变化较为有效的方法之一。     

几种QSAR建模方法的研究进展与应用

定量构效关系（QSAR）对药物设计和新药研制、环境毒物的毒性评价与预测有着显著的作用，本文简单介绍了几种QSAR建模方法：多元线性回归（MLR）、主成分分析（PCA）、偏最小二乘法（PLS）、人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM），并对这几种不同的建模方法在实际中的应用进行举例。可以看出PLS和ANNS是优秀的建模方法，预测能力强， SVM通过结构风险最小化原则建模，有效将期望风险降至最低，模型预测力得到显著提高，在环境毒物评价中具有广阔的应用前景。     

高校品牌竞争优势及其法则

为增强学校的竞争实力,通过对高教市场特征的分析,阐明新形势下高校品牌竞争优势,并从校长领导、办学特色、品牌营销等方面选择相对竞争优势等策略,提出要以异分性为切入点树品牌形象、借鉴企业化经营管理模式改善学校教育管理的品牌市场竞争法则。     

基于偏最小二乘法的新疆杏可溶性固形物含量的无损检测

利用近红外光谱无损检测技术,以成熟的库车小白杏为研究对象,先通过一阶导数混合标准正态变量变换法进行光谱预处理,再利用偏最小二乘法建立杏可溶性固形物含量预测模型。结果表明,最佳因子数为4,模型的相关系数为0.964 45,校正集标准偏差为0.215,预测集标准偏差为0.456时模型最佳。结果表明,基于近红外光谱技术测定杏的可溶性固形物含有具有可行性,可以为库车小白杏的无损检测提供重要参考与技术支持。     

Taylor幂法则模型的改进单纯形法最优拟合

Ｔａｙｌｏｒ幂法则模型是研究种群空间格局的重要工具之一,其拟合方法通过采用常线性化－最小二乘法求得参数ａ,ｂ值。这种方法不是最优的,本文提出用改进单纯形法最优拟合Ｔａｙｌｏｒ幂法则,并比较了多种方法的拟合结果,证明改进单纯形法简单,精确,优于其他拟合方法。     

最小二乘法与SVM组合的林果行间自主导航方法

为了提高作业装备在果园与树林行间的自主导航性能,该研究提出一种基于最小二乘法与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)融合的树行识别与导航方法。研究采用履带式小型喷雾机为作业平台,通过低成本的单线激光雷达获取果园或树林环境点云数据,融合姿态传感器进行数据校正,利用最小二乘法拟合识别树行,结合SVM算法,预测果园行间中心线,作为作业平台的参考导航线。在桃园、柑橘园、松树林3种不同的行间环境对导航算法进行了测试验证,并以松树林导航为例进行分析。试验结果表明:该导航算法最大横向偏差为107.7 mm,横向偏差绝对平均值不超过17.8 mm,结合作业平台的行驶轨迹,说明该导航算法能够保证作业平台沿树行行间中心线自主导航行驶,能够满足作业装备在果园与树林行间自主导航作业的需求。     

基于近红外光谱技术的灵芝提取物掺假定量快速无损检测研究

为了探索快速测定灵芝提取物掺假(淀粉)含量的方法,采用近红外光谱扫描掺杂0%、5%、10%、20%、40%、60%、80%淀粉的灵芝提取物,对其光谱进行预处理和波段选择,并结合偏最小二乘法(PLS)建立灵芝提取物掺假定量快速无损检测方法。结果表明,使用多元散射校正(MSC)预处理方法,波数范围8 000~7 500、6 000~5 500和5 000~4 000cm~(-1),主因子数为8时,建立的偏最小二乘法模型的校正决定系数(R_(cal))、校正均方根差(RMSECV)、验证决定系数(R_(val))和验证均方根差(RMSEP)分别为0.9962、0.0249、0.9960和0.0241。运用该模型对验证集样品进行预测并统计分析,可知预测值与实际掺假值之间无显著差异。本研究为灵芝功能食品市场检测提供了方法基础。