数字图书馆版权保护面临的困境与对策

简要介绍了数字图书馆版权保护的现状,分析了数字图书馆版权保护过程中遇到的困境,提出了数字图书馆版权保护的对策,包括建设有效的管理平台、规范版权法规的管理制度、制定合理获取信息资源的制度等。     

主成分分析在线性模型与非线性模型的应用研究

为了解主成分分析在线性模型与非线性模型预报中的应用效果,在2001—2011年热带气旋历史观测资料基础上,采用主成分分析方法,结合线性回归模型和神经网络模型,开展西北太平洋热带气旋的强度预报技术研究试验．根据提取的主要影响因子构造线性回归模型与BP神经网络的输入样本进行不同样本的台风强度预测．计算结果表明,主成分分析通过降低线性回归模型和BP神经网络模型的维数,减少自变量之间的复共线性,减小模型的预报平均绝对误差．     

基于主成分分析的BP神经网络长期预报模型

MATLAB是进行神经网络系统设计及多元统计分析的有力工具.利用MATLAB6.5对月平均降水量的前期预报因子进行主成分分析,实现样本的最优压缩,从而降低样本的维数,建立起基于主成分分析的神经网络广西北部地区5月平均降水预测模型.计算结果表明,基于主成分分析的神经网络模型在预测中与多元回归模型相比有较好效果.     

3个甘蔗品种（系）响应低温胁迫的转录组分析

权重基因共表达网络分析( weighted gene co-expression network analysis， WGCNA) 可通过聚类鉴定共表达的基因模块来研究生物学数据与相应性状之间的关系。为了挖掘甘蔗响应低温的特异基因，揭示甘蔗响应低温的分子调控机理，本研究以3个耐寒能力不同的甘蔗品种作为试验材料，利用转录组测序技术分析不同抗性甘蔗品种在低温胁迫（4℃）下基因表达。研究结果表明，WGCNA鉴定出13个基因共表达模块，通过相关性分析筛选到blue和yellow模块作为甘蔗抗寒机理研究的目标模块。基于blue和yellow模块中筛选关键基因，以及筛选抗寒品种中特异表达基因，最终筛选出13个基因可能与甘蔗抗寒能力密切相关，为后续选育耐寒性强的优良甘蔗新品种提供理论依据和技术支撑。