Method of Constructing Core Collection for Malus sieversii in Xinjiang, China Using Molecular Markers

The method for constructing core collection ofMalus sieversii based on molecular marker data was proposed. According to 128 SSR allele of 109 M. sieversii, an allele preferred sampling strategy was used to construct M. sieversii core collection, using the UPGMA （unweighted pair-group average method） cluster method according to Nei ＆ Li, SM, and Jaccard genetic distances, by stepwise clustering, and compared with the random sampling strategy. The number of lost allele and t-test of Nei＇s gene diversity and Shannon＇s information index were used to evaluate the representative core collections. The results showed that compared with the random sampling strategy, allele preferred sampling strategy could construct more representative core collections. SM, difference for construction of M. sieversii core collection. Jaccard, and Nei ＆ Li genetic distances had no significant SRAP （sequence-related amplified polymorphism） data and morphological data showed that allele preferred sampling strategy was a good sampling strategy for constructing core collection of M. sieversii. Allele preferred sampling strategy combined with SM, Jaccard, and Nei ＆ Li genetic distances using stepwise clustering was the suitable method for constructing M. sieversii core collection.     

随机大系统的Lyapunov函数构造与符号计算

讨论了如何利用随机第一积分为构造非线性随机动态系统的Lyapunov函数的基本原理与方法，并在这个基础上建立孤立子系统的第一积分与随机大系统Lyapunov函数的关系，然后利用这个基本原理为构造随机大系统的备选Lyapunov函数，这一方法即可以得到一般随机系统的Lyapunov函数的结构，又便于作计算机的自动推导与符号计算。     

饲料配比问题的线性规划算法的构造方法

为了发展家禽家畜饲养业 ,研究科学的饲料配比、降低饲料成本是我们追求的重要目标。在饲料配方工作中采用线性规划方法可以直接给出配方模型 ,采用计算机算法实现 ,大大提高了工作效率。下面就某养猪场的应用实例给出饲料配方的计算机算法的构造方法。1　问题的提出某养猪场所     

Web技术在林业GIS中应用

介绍了WebGIS的特点、优势及构造方法，并对WebGIS技术的实现方法进行了分类和比较。     

WEB技术在林业GIS中应用

介绍了WEBGIS的特点、优势及构造方法，并对WEBGIS技术的实现方法进行了分类和比较。     

七元格的偏序图

本文讨论了用五元格和六元格的图构造七元格的图的方法。格去掉最大元和最小元所剩下的部分是一个偏序集，按这个偏序集极大元极小元数目组合情况对格的图分类，就不会出现重复和遗漏。     

基于信息增益法的决策树构造方法

决策树数据挖掘技术是目前最有影响和使用最多的一种数据挖掘技术.决策树构造的方法很多,本研究提出一种基于信息增益的决策树构造方法,给出了相应的决策树构造算法,并通过一个实例对其进行了说明.