2种方法在荒漠草原植物种群分布格局中的适用性比较

研究首次比较了2种方法在测定荒漠草原6种植物种群分布格局中的适用性.结果表明,方差均值比率法及聚集强度指数法中的多个指数都适合于这6种植物分布格局的计算.但其中的聚块性指数法的运算难度较大,宜慎用.比较结果这6种植物种群皆为聚集分布,但聚集程度有所差别.     

猪H-FABP基因遗传多态性及与肌内脂肪含量的相关分析

采用PCR-RFLP的方法分析了松辽黑猪、军牧1号白猪、PIC猪、长白猪、大白猪、杜洛克猪和松野杂交猪共计127头猪H-FABP基因的遗传多态性。结果表明：（1）在5′-上游区的HinfⅠ多态位点上,所有试验猪种中均发现了多态性,在第二内含子的HaeⅢ多态位点上,所有被测猪种也都存在变异,在第二内含子的MspI多态位点上,松辽黑猪、长白猪和松野杂交猪仅表现为AA型,其他猪种均表现出多态性;（2）7个猪群的基因频率和基因型频率都达到了Hardy-Weinberg平衡状态（P〉0.05）;（3）松辽黑猪遗传变异对肌内脂肪含量的影响：HH基因型极显著高于Hh基因型（P〈0.01）,而Hh基因型又极显著高于hh基因型（P〈0.01）,最小二乘均值为：2.760〉2.598〉2.335,dd和Dd基因型分别极显著高于DD基因型（P〈0.01）,最小二乘均值为：2.763〉2.732〉2.347,结果提示：可通过提高“HH-dd”基因型的频率来增加松辽黑猪肌内脂肪含量,从而改善松辽黑猪的肉质。     

基于改进的BP神经网络集成的作物精准施肥模型

作物最优施肥量与土壤养分含量、产量之间存在复杂的非线性关系。为更加准确地模拟这种关系,提出一种改进的的BP神经网络集成方法。该方法采用K-均值聚类优选神经网络个体,采用拉格朗日乘子方法计算待集成的神经网络个体的权值。然后,基于农田肥料效应试验数据,以土壤养分含量和施肥量作为神经网络的输入,以产量作为神经网络的输出,建立了作物精准施肥模型。该模型通过求解一个非线性规划问题,能同时获得最大产量和最优施肥量。试验结果表明,在施肥模型的拟合精度方面,改进的神经网络集成方法（其均方根误差为64.54）明显优于单个神经网络方法（其均方根误差为169.74）。而且,作为一种定量模型,基于改进的神经网络集成的施肥模型优于传统施肥模型,能有效地指导精准施肥。     

黄枝油杉种苗质量分级标准研究

黄枝油杉由于其分布区狭窄,繁殖速度慢,资源少,是国家二级保护植物。为了更好地保护其种质资源,通过实验研究种苗质量分级标准。分别对2年生和4年生的黄枝油杉种苗性状特征描述,以地径和株高作为主要分级标准代表,运用Excel 2003和SPSS 26.0对种苗特征数据进行统计学相关分析、主成分分析、K均值聚类分析,将其种苗分别2年生和4年生分别分成了三级。2年生一级株高＞20 cm,冠幅＞11 cm,地径≥0.10 cm;4年生一级株高＞127 cm,冠幅＞56 cm,地径≥0.80 cm。2年生二级株高14~20 cm,冠幅8~11 cm,地径≥0.10 cm;4年生二级株高96~127 cm,冠幅38~56 cm,地径≥0.80 cm;2年生三级株高＜14 cm,冠幅＜8 cm,地径≥0.10 cm;4年生三级株高＜96 cm,冠幅＜38 cm,地径≥0.80 cm。     

东亚飞蝗光谱特征波长筛选与龄期识别方法研究

利用高光谱图像采集系统在400~1 000 nm波段范围内采集东亚飞蝗成虫、5龄、4龄和3龄的前胸背甲光谱信息;每个龄期提取15像素×15像素目标区域平均反射率信息作为样本信息;提出了一种基于K均值聚类和主成分分析(K-PCA)相结合特征波段提取方法,对比分析K-PCA和SPA(投影连续变换)2种特征波长提取方法,采用Fisher判别分析方法分别对K-PCA和SPA筛选的特征波长建立东亚飞蝗龄期识别判别模型,实验结果表明K-PCA筛选出的特征波长数少且正确识别率为98.25%。K-PCA筛选的特征波长为468 nm、555 nm、635 nm、710 nm、729 nm、750 nm、786 nm和899 nm。本文提取的东亚飞蝗特征波长为东亚飞蝗的龄期识别奠定基础,进而对蝗灾的监测与预防提供了技术支持。     

凡纳滨对虾(Litopenaeus vannamei)七个引进群体生长性能评估

为了对凡纳滨对虾7个引进群体的生长性能进行评估,通过巢式交配和人工授精的方式,用2011年源自不同国家和地区的7个凡纳滨对虾群体建立了130个全同胞家系,包括17个杂交组合(正反交合并)和7个自交组合。各家系的仔虾、幼虾经中间暂养和标记后混合,在河北黄骅(HBHH)和青岛鳌山(QDAS)两个养殖场养殖,测定了153日龄虾体质量性状。用混合线性模型估计不同群体和家系体质量最小二乘均值,计算不同杂交组合杂种优势率,评估不同群体和杂交组合的生长性能。结果表明,凡纳滨对虾各群体体质量变异系数变化范围为13%～26%;UA5、UA4和SIN三个群体为亲本的153日龄虾体质量最小二乘均值均较高,分别比群体均值高5.34%、2.51%和1.67%,是体质量性状育种的优良亲本;杂交组合均值(18.14 g)比自交组合(17.17 g)高5.65%,杂交组合UA4×UA5体质量最小二乘均值最高(19.52 g),比杂交组合均值高7.61%;组合杂种优势率在-1.77%～11.72%,均值为5.45%,大部分杂交组合(>75%)存在正向杂种优势,UA1×UA2杂交组合杂种优势率最高。研究结果有助于提高凡纳滨对虾生长性能遗传选择的准确性,并为实现良种选育奠定基础。     

凡纳滨对虾7个引进群体的生长性能评估

为了对凡纳滨对虾7个引进群体的生长性能进行评估,通过巢式交配和人工授精的方式,用201 1年源自不同国家和地区的7个凡纳滨对虾群体建立了130个全同胞家系,包括17个杂交组合(正反交合并)和7个自交组合.各家系的仔虾、幼虾经中间暂养和标记后混合,在河北黄骅(HBHH)和青岛鳌山(QDAS)两个养殖场养殖,测定了153日龄虾体质量性状.用混合线性模型估计不同群体和家系体质量最小二乘均值,计算不同杂交组合杂种优势率,评估不同群体和杂交组合的生长性能.结果表明,凡纳滨对虾各群体体质量变异系数变化范围为13％～26％;UA5、UA4和SIN三个群体为亲本的153日龄虾体质量最小二乘均值均较高,分别比群体均值高5.34％、2.51％和1.67％,是体质量性状育种的优良亲本;杂交组合均值(18.14 g)比自交组合(17.17 g)高5.65％,杂交组合UA4×UA5体质量最小二乘均值最高(19.52 g),比杂交组合均值高7.61％;组合杂种优势率在-1.77％～ 11.72％,均值为5.45％,大部分杂交组合(＞75％)存在正向杂种优势,UA1×UA2杂交组合杂种优势率最高.研究结果有助于提高凡纳滨对虾生长性能遗传选择的准确性,并为实现良种选育奠定基础.     

树木生长量远程遥测数据失真支路识别方法

依据模糊C均值聚类分析原理,充分利用来自测量数据本身所蕴含的信息,提出了一种识别多路容栅胸径数据无线遥测仪中数据失真支路的方法。以6路全为有效数据、6路中只有一路数据失真、6路中有两路或两路以上数据失真等3种类别为对象,对随机抽取的5组实际测量样本进行识别计算,并与现场实际对比。结果表明:该方法对只有一路失真数据的正确识别特别有效,而对于两路或多于两路数据失真识别该算法效果不好,需要寻找新的识别方法。     

人民币汇率指向非抛补利率平价的非线性均值复归特性

基于非抛补的利率平价学说．运用ESTAR模型采用2005年7月以来人民币对美元汇率的高频教据分析人民币时美元汇率偏离非抛补利率平价模型的特性。检验结果表明呈现出明显的非线性特征．ESTAR对偏离的拟合程度较好。利率平价理论在外汇交易实务中是适用的。随着汇改深入,汇率波动弹性增强．偏离均衡值后的复归转换速度越来越·陕。非线性数据生成预测表明汇率向利率平价转移的趋势．长期偏离保持并收敛在2．9‰。     

一种新型高斯噪声滤波算法

为了更有效滤除数字图像中的高斯噪声,提出了一种新型滤波算法.该算法首先将含有高斯噪声的图像进行二维小波分解,得到高频和低频小波分解系数;然后保留低频小波系数不变,对高频小波系数通过维纳滤波器进行滤波,并进行小波系数重构;最后将重构图像进行多尺度小波分解,通过设定新的阈值和判别函数,弱化不重要的小波分解系数,并进行小波分解系数重构.分别采用该滤波算法、维纳滤波、小波阈值法以及均值滤波进行高斯噪声滤除处理,试验证明该滤波算法去噪后图像的PSNR值明显高于其他三种方法.