土茯苓种苗质量分级标准研究

探究土茯苓(Smilax glabra)种苗质量分级标准,为土茯苓人工种植规范化发展奠定基础。本研究随机选取50株土茯苓种苗进行调查,首先应用相关分析确定苗木分级指标,然后通过逐步聚类分析法修正分级,最终计算出土茯苓种苗的苗木分级标准。结果表明,根数和球茎数为土茯苓种苗的质量分级指标。土茯苓种苗分级标准为Ⅰ级种苗：根数≥37.4,球茎数≥6.8;Ⅱ级种苗：28.3≤根数<37.4,4.2≤球茎数<6.8;Ⅲ级种苗：根数<28.3或球茎数<4.2。所抽取的土茯苓样苗中,Ⅰ、Ⅱ级种苗(合格苗)分别占34%和20%,Ⅲ级种苗(不合格苗)占46%。本研究通过逐步聚类分析法制定的土茯苓种苗质量分级标准结果可靠,说明此方法可行,能为土茯苓人工种植繁育研究以及生产优质的土茯苓种苗提供理论资料。     

Local canonical correlation coefficients and canonical variables of groups of random variables

The concepts of local correlation coefficient, local canonical correlation coefficients and local canonical variables of groups of random variables are defined, which generalize the classical concepts in two groups of random variables.These concepts together with total corresponding concepts clarify the correlativity among groups of random variables.     

利用激光散斑进行数字相关测量的可行性研究

本文从理论上阐述了激光散斑在用于数字相关测量时的性质及其与白光散斑相比的主要误差来源,讨论了其测量范围,并给出相应的实验验证．     

籼粳交稻米品质性状的遗传相关分析

用种子性状遗传模型对籼粳交稻米８个主要品质性状的遗传相关进行了研究。结果表明,在籼粳杂种中,稻米品质性状之间的遗传相关主要涉及到种子直接遗传效应和母体遗传效应。其中,５个理化品质性状之间以直接效应相关为主,其次为母体效应相关;５个理化品质性状与３个外观品质性状之间只有直接加性、母体加性和母体显性相关;３个外观品质性状之间的遗传相关主要归因于母体效应。尤其是母体加性效应。在所有的性状对中,仅胶稠度和     

需求系统的分形研究

以关联函数、关联积分为工具,研究了需求系统的分形特征,并对需求系统的时间序列进行了分形分析,寻找出无标度区,计算出分维数,进而发现无标度区的位置,分维数的大小等,可作为反映经济波动的定量指标。     

构成基本串联与并联非线性系统结构模型的一种判别依据

本文基于Ｖｏｌｔｅｒｒａ理论和Ｗｉｅｎｅｒ理论,利用相关分析法,研究并给出了构成基本串联与并联非线性系统结构模型的必要条件,它们能够为辩识一大类可以表示成这些模型和＂黑箱＂非线性系统提供一种重要的判别依据。文中还给出了计算机模拟算例。     

吴大源金缕梅种群生殖产量的相关分析

在金缕梅种群中设置调查样方,测定样方中金缕梅的树高等各营养生长指标及生殖分配指标,分析金缕梅的年龄分布为下降型种群,生殖产量与树高等营养指标之间的相关分析表明,生殖产量与冠幅的相关性显著,而与其它指标间的相关性不显著。     

温州区域环境噪声污染的灰色预测和灰色关联分析

根据1997～2003年温州区域环境噪声的监测数据以及相关影响因素的数据,采用两次残差修正GM(1,1)对2010年前温州区域环境噪声进行预测,并进行灰色关联分析.结果表明,该模型为一级模型,进行中、短期预测精度高,相对误差仅为±0.2%,预测结果可为城市区域环境噪声污染防治提供科学的依据.     

小麦RIL群体中籽粒蛋白质组分的分离与主要品质性状的相关分析

利用普通小麦重组自交系群体为材料,研究了小麦籽粒蛋白质组分在后代群体中的分离和分布,同时对籽粒蛋白质组分与其它主要品质指标的关系进行了研究.结果发现籽粒蛋白质组分在群体后代中表现为微效多基因控制的数量性状,相对亲本的性状变异较大.醇溶蛋白和谷蛋白相对含量与湿面筋含量、SDS沉降值之间呈显著正相关,与硬度呈正相关.清蛋白、球蛋白相对含量与湿面筋含量、SDS沉降值和硬度呈负相关.     

基于相关系数的正、负关联规则挖掘算法

负关联规则描述的是项目之间的互斥关系，它与传统的正关联规则有着同样重要的作用。然而，大多规则挖掘算法只能挖掘正规则而忽略了负规则的挖掘。本文利用统计学中相关系数的理论，提出一个能同时挖掘正、负关联规则的算法，实验表明该算法是有效的。