排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
【目的】揭示柏木生长性状的遗传变异规律,为高阶遗传改良筛选优良种质,选择优良家系,及其区域推广奠定基础。【方法】以营建在浙江省开化县林场(KH)和湖北省太子山林场(TZS)两个试验点的8年生柏木优树子代家系为材料,分析其生长性状的遗传变异,估算其育种值、遗传力等参数。【结果】柏木生长性状(树高、胸径和材积)的遗传变异系数为3.08%～13.93%,其中材积的变异最大。子代家系的树高、胸径和材积在地点间差异显著,TZS点的单株材积高于KH点315.79%,且家系与地点间的交互效应显著。胸径、树高和材积具有显著的家系效应,KH和TZS试验点的家系遗传力变幅分别为0.42～0.61和0.58～0.74。KH和TZS试验点分别以单株材积育种值大于CK的10%和45%为标准,各选出6个优良家系,现实增益分别为33.51%和67.95%。利用独立淘汰法,在KH点和TZS点各筛选优良单株17和12株,材积的遗传增益分别为41.38%和40.92%。【结论】8年生柏木优树子代家系生长性状具有较大的遗传改良潜力,但家系与环境的互作效应显著;通过子代家系的遗传评价有助于种子园建园亲本的再选择和现有种子园的... 相似文献
2.
为了提高非高斯噪声环境下混沌时间序列的预测精度,提出了一种基于自适应矩估计的最大相关熵算法(AdamMCC).在AdamMCC中,采用最大相关熵准则作为代价函数有效地抑制了异常噪声值对预测性能的影响,利用代价函数梯度的一阶矩和二阶矩估计自适应调整算法的权重参数,在不同阶段为算法提供了更好的最优权重搜索方向,从而提高了AdamMCC的预测性能.采用Mackey-Glass和Lorenz两类混沌时间序列进行仿真实验,验证文中提出的AdamMCC的收敛性能和稳态性能.实验结果表明,在非高斯环境下的预测过程中,相比于最小均方算法、最大相关熵算法和分数阶最大相关熵算法,文中提出的基于自适应矩估计的最大相关熵算法在保持鲁棒性的同时,还能以合理的计算复杂度获得更高的预测精度. 相似文献
1