飞行状态下四种菊头蝠回声定位声波的小波包识别方法

研究了飞行状态下的四种菊头蝠回声定位声波的识别方法.通过小波包分解得到各个频带能量作为识一别特征向量,用主成分分析法优化特征空间.提取少数几个主成分,这些主成分彼此不相关,符合特征优化的要求,以主成分向量作为BP神经网络的输入对蝙蝠的种类进行识别.个体识别正确率达到了80%以上,表明基于小渡包分解和神经网络识别的方法对蝙蝠回声定位声波进行识别是可行的.     

森林害虫发生的空间模式研究进展

森林昆虫种群表现出多样的时空模式,空间同步性是其中最常见的。回顾了森林昆虫空间同步性的特点、形成机制及研究方法方面的进展。森林害虫发生的同步性是广泛存在的,但不同昆虫种类的同步性大小不同。空间同步性常随距离的增大而下降,还与时间尺度有关。Moran效应和扩散是解释空间同步性的两种主要机制,通常Moran效应的影响要比扩散大。从虫害发生数据的获取、同步性的度量及成因3个方面介绍了空间同步性的研究方法方面的进展。利用树轮生态学原理重建森林虫害发生历史的方法可在事后获取可靠的数据,很值得国内研究者借鉴和应用。在空间自相关度量上,空间统计学方法和地统计学方法都是非常有力的手段,但由于不能处理多时间点数据而限制了其在同步性研究中的应用。在同步性成因研究中,利用变异分解将基于距离的Moran特征向量图(dbMEM)作为空间变量研究害虫发生的驱动力是比较新颖的研究方法。     

不同特征描述下H1N1病毒血凝素蛋白序列的比较分析

在传统表征蛋白质序列的40维特征向量的基础上,依据氨基酸的种类与理化性质,将蛋白质序列40维向量分解为20维、4维和16维3种子特征向量描述。结合33条H1N1流感病毒血凝素(hemagglutinin,HA)蛋白质序列和统计学相关性分析理论,进行了蛋白质序列两两之间及每条病毒蛋白质序列对应的不同子特征向量之间的相关性分析,发现病毒蛋白质序列之间存在高度相关性,且每条病毒蛋白质序列对应的20维子特征向量与其他两种子特征向量之间均不显著相关,而4维与16维子特征向量之间显著相关。进一步依据不同的特征向量对33条HA蛋白质序列进行分类,研究发现依据40维特征向量与16维特征向量进行的分类结果高度一致。因此,在不影响表征病毒序列特性的前提下,对于已有的表征蛋白质序列的40维特征向量,可以用16维的特征向量进行代替,以减少计算复杂度。     

基于双核酸频率分布特征的细菌亲缘关系定量分析

目的采用生物信息学方法定量分析细菌的亲缘关系。方法抽取全基因组核酸序列的双核苷酸频率特征向量,表征数字特征。采用Pearson相关系数分析特征向量之间的距离。结果以119个细菌的全基因组核酸序列为研究对象,两两比对的结果为:越是相近的物种,Pearson相关系数越大,PCC距离越小。结论该方法对细菌亲缘关系的定量描述做了有益的探索。     

基于机器学习的蛋白质编码区识别

针对DNA序列编码区的识别问题,本研究提出一个特征向量和逻辑回归的组合模型。首先对DNA序列进行数值处理转化为特征向量,并结合k字符相对频率技术提取特征向量的元素特征,之后利用二分类逻辑回归算法,对编码区和非编码区进行准确区分。选取了HMR195和BG570两个基准数据集进行五折交叉验证,结果表明,平均AUC(Area Under Curve)值分别为0.981 3和0.987 4,明显优于传统的贝叶斯判别法和VOSSDFT等方法。此外,本文提出的特征向量的维度很低,提高了运算效率。因此,本文组合模型能够较为高效准确地识别蛋白质编码区。     

金沙江干旱河谷植物群落的数量分类及其结构分异的环境解释

植物群落的空间分异格局是异质生境条件下物种性状、种间相互作用等生态学过程共同作用的结果, 对其分析有助于深入理解群落构建进程。本文基于金沙江流域干旱河谷116个样点562个样方的植物群落调查数据, 采用自适应仿射传播聚类的方法进行群落数量分类, 运用莫兰特征向量地图, 和方差分解的方法对影响群落结构的空间和环境因子进行分析。结果表明: (1)自适应仿射传播聚类将金沙江干旱河谷的植物群落分为30组, 可归为7个植被型, 23个群系, 以稀树草原(30.0%)、暖性落叶阔叶灌丛(55.7%)为最主要的植被类型。(2)年均温和干燥指数是限制金沙江干旱河谷植物群落分布的主要环境因子。稀树草原、肉质灌丛、常绿阔叶灌丛是典型的干热河谷植被类型; 暖性落叶阔叶灌丛、常绿硬叶林是干暖河谷植被的优势类型; 暖性针叶林、落叶阔叶林则主要在干温河谷环境占优势。(3)纯环境因子可以解释群落物种组成变化的5.5%, 纯空间因子可以解释的物种组成变化为22.5%, 有空间结构的环境因子部分为6.6%, 未解释的部分为65.4%。在诸多环境因子中, 年均温及干燥指数的不同显示了不同群落生境的重要差异, 并显著影响到群落的分布格局。大尺度的空间因子则主要通过地理隔离对群落结构的差异产生影响。