生长模型的误差函数及其数学特征

生长曲线是估计动物年龄的重要方法之一,在野生动物生态学中,动物的体重往往被用作估计动物年龄的主要指标。然而,在动物体重测定过程中经常会出现一些偏差。例如,动物的日常活动（ 进食、饮水、排泄等）通常会引起动物体重的变化,这样在不同时间测定动物的体重就会产生偏差;此外,在测定动物体重的过程中,我们往往称量到一定的精确度。这些偏差将直接导致对动物年龄的估计误差。本文分析了4种常见生长模型（Logistic、Gompertz、Bertalanffy、Richards)的误差函数的数学特征。结果表明,由动物日常活动导致的年龄估计误差在动物的幼龄阶段为量小,而由称量精确度导致的年龄估算误差在生长曲线的拐点处为最小。     

人工神经网络模型及其在农业和生态学研究中的应用

对于一些复杂的农业生态系统,人们对其生态过程了解较少,且这些系统的不确定性和模糊性较大,用传统的方法难以模拟这些系统的行为,神经网络模型因为能较精确地模拟这些系统的行为,而引起生态学者们的广泛兴趣。该文着重介绍了误差逆传神经网络模型的结构、算法及其在农业和生态学中的应用研究。误差逆传神经网络模型一般采用三层神经网络模型结构,三层的神经网络模型能模拟任意复杂程度的连续函数,而且因为它的结构小而不容易产生与训练数据的过度吻合。误差逆传神经网络模型算法的主要特征是:利用当前的输入误差对权值进行调整。在生态学和农业研究中,误差逆传神经网络模型通常作为非线性函数模拟器用于预测作物产量、生物生产量、生物与环境之间的关系等。已有的研究表明:误差逆传神经网络模型的模拟精度要远远高于多元线性方程,类似于非线性方程,而在样本量足够的情况下,有一定的外推能力。但是误差逆传神经网络模型需要大量的样本量来保证所求取参数的可靠性,但这在实际研究中很难做到,因而限制了误差逆传神经网络模型的应用。近年来人们提出了强制训练停止、复合模型等多种技术来提高误差逆传神经网络模型的外推能力,也提出了Garson算法、敏感性分析以及随机化检验等技术对误差逆传神经网络模型的机理进行解释。误差逆传神经网络模型的真正优势在于模拟人们了解较少或不确定性和模糊性较大系统的行为,这些是传统模型所无法实现的,因而是对传统机理模型的重要补充。     

S形增长模型之比较、组合预测及应用

对５种Ｓ形增长模型进行比较,以组合模型的误差平方和最小为目标建立组合预测模型,并以实例说明其应用。     

误差对仪器仪表选择的影响

本文主要阐述了如何应用引用误差的概念经济合理地选择具有一定精度等级和量程的仪器仪表,以满足工程实际的需要。     

类比法研究木材径向导热系数

根据木材的细胞结构,应用类比推理方法,推导木材的径向导热系数的数学表达式,从中得出木材径向导热系数仅是木材孔隙率函数的结论．孔隙率越大,导热系数越小,并应用该表达式计算20种木材的径向导热系数,理论值的最大误差不超过14％,平均误差在5％以内。     

Crow-Kimura模型中位点突变率对误差阈的随机效应

为了补充Eigen模型和Crow-Kimura模型的随机效应研究,Crow-Kimura模型中的位点突变率被处理成高斯分布随机变量,从而研究误差阈值的特征以及误差阈值的扩展与随机突变率涨落强度之间的关系. 准物种浓度和群体序参数分析表明,在位点突变率涨落较大时,误差阈值不再是相变点,而是平滑的转变区域. 定量分析表明,随机Crow-Kimura模型中转变区宽度与涨落强度之间的关系是非线性的. 将Crow-Kimura模型与Eigen模型的随机特征进行比较发现,在两个模型中适应值随机化使得转变区域的宽度和随机变量涨落强度之间的关系是线性的,而位点突变率随机化中两者的关系是非线性的（指数）. 对于随机化的Crow-Kimura模型,适应值随机化与位点突变率随机化引起的误差阈扩展效应相当. 对于随机Eigen模型,误差阈的扩展效应则主要是由位点突变率的随机化引起的. 之后,本文概述了Eigen模型和Crow Kimura模型中适应值和位点突变率随机化对误差阈值随机效应的影响,并讨论了上述结果对抗病毒策略、癌症治疗和动植物育种的重要意义.     

气相色谱法检测甜蜜素的误差分析

经济的快速发展促使人们的生活水平有了很大的提高,越来越多的人意识到食物对于身体健康的重要性,而当前食品的检查工作仍有待完善,很多添加剂的含量都超标,其中以甜蜜素这种甜味剂为典型,一旦含量超标将对人体产生重大危害,因此探讨其在食品中的检测方法和误差十分重要。本文通过阐述食品中甜蜜素气相色谱法的检测方法,并由此展开了细致地误差分析与研究,旨在进一步提高气相色谱法的检测能力,保证食品的安全健康。     

双列杂交分析中遗传参数H2的计算

根据Hayman双列杂交分析法估算遗传参数H_2,在误差项问题上至今仍存在两种不同意见的分歧,本文对其计算公式作了说细推导,并指出了错误公式的症结所在。     

一种多元非线性度量误差模型的参数估计及算法

本文讨论多元函数关系度量误差模型中参数的一种估计方法及算法的实现．     

度量误差模型及其应用

本文介绍度量误差模型的基本概念和参数估计的基本结果以及与通常回归之间的关系．并讨论了这个模型在生物学中应用的可能性．