利用支持向量机和马氏判别式预测人类polⅡ启动子

通过选取人类启动子与非启动子序列中不同的k-mer作为预测算法的基础特征,分别以三个区域（-249～-1;0～＋50;-30～＋30）的6-mer频数作为离散源参数构建离散增量,同时选取24个位点（-31～-21;-4-＋2;＋25-＋29）的3-mer频数作为位置打分函数的参数,分别利用支持向量机和马氏判别式为判别函数对启动子进行预测。用10折叠交叉检验来衡量两种算法的预测能力,预测结果成功率分别达到87．0％和87．9％。对于独立检验集,敏感性分别为62．7％和76．0％,特异性分别为77．5％和66.8％。     

数据噪音构建基因布尔网络模型的方法

在分析基因数据时,往往有噪音出现,因此借用基因表达谱数据中的噪音来建立卡诺图,可以得到布尔网络逻辑函数。而且利用此方法确定蛋白质与蛋白质之间的逻辑关系,建立蛋白质的逻辑网络。通过该方法可以寻找直系同源簇蛋白质数据的逻辑关系。     

基于径向基函数神经网络的温室室内温度预测模型

试验证实径向基函数神经网络(Radial Basias Function Neural Network)在函数逼近能力、训练速度方面都有良好的性能．采用最小正交二乘法为训练算法,基于传统的数学分析,用PRIVA公司温室监控系统采集数据,选用当前时刻室外温度、风速、太阳辐照度、顶窗开度、内帘幕展开度、水温、室内温度、相对湿度,再加上1个时间间隔、2个时间间隔以前的室内温度作为输入向量,获得了满意的温室室内温度一步预测模型(均方差等于0．0073)．该模型为设计温室环境控制器及分析温室性能奠定了良好基础．     

用地统计学方法对落叶松人工纯林表层细根生物量的估计

 采用地统计学的变异函数分析方法定量研究了落叶松（Larix olgensis）纯林表层（0～10 cm）细根的空 间异质性特征,利用地统计学的克里格内插法结合定积分,对落叶松纯林表层细根（<2 mm）的生物量进 行了估测。结果表明：1）6种林龄（14～40 年）的落叶松人工纯林表层细根的变异函数曲线理论模型均 为球状模型,空间变异主要是由结构性因素引起,且空间自相关程度均属中等以上（空间结构比>25%）。 14、19、22、26、32、40年生的落叶松纯林表层细根的空间变异尺度分别为1.76、3.40、1.02、4.12、 3.37和5.58 m。在所研究的林龄范围内,随林龄的增长,落叶松纯林表层细根的空间变异尺度近似呈直线 增长（p =0.074 4）。2）非参数统计的成对样本符号检验结果表明,变异函数分析结果基础上的克里格 内插法适用于落叶松纯林表层细根生物量的估计。利用此估计值,拟合其与位置坐标值之间的多元回归关 系均为二元十次余弦级数多项式。利用此多项式,通过定积分的方法（积分区间为整块样地的大小）,估 计出14、19、22、26、32、40年生的落叶松纯林表层细根生物量分别为1.097 3、1.434 0、1.185 4、 0.974 3、1.682 6、1.255 6 Mg• hm-2。3）在本次调查的林龄范围内（14～40年）,落叶松纯林表层细 根的现存量近似相等（α=0.037 3）,土壤表层单株细根生物量与林龄之间呈极显著的指数增长关系（α =0.002）。4）采用地统计学的克里格空间插值,结合多元回归和定积分的方法,可以实现落叶松人工林 表层细根生物量的准确估计。     

东江流域附着硅藻-电导率转换函数模型适用性评估

利用多元统计分析筛选出东江流域对硅藻群落影响最大的环境变量,并对附着硅藻与该环境变量转换函数模型的适用性进行了评估。结果显示：13 个环境变量中,电导率（conductivity,Cond.）的第一特征值（λ1）和第二特征值（λ2）的比（λ1/λ2）最高,为0.8,成为用于加权平均回归分析（Weighted averaging analysis,WA）建模的环境变量。用WA 初步建立了东江流域附着硅藻-电导率转换函数模型,反向的WA 方法提供了最小的推导误差值（Root mean square error of prediction,RMSEP） （RMSEP＝0.209）和最高的电导率推导值与实测值的回归相关系数（R2＝0.778）而成为最佳建模方法。在删除异常样品后,硅藻-电导率转换函数的推导能力增加,推导误差值降低（RMSEP＝0.183）,实测值与推导值的回归相关系数提高（R2＝0.818）。结果表明,电导率是影响东江流域硅藻群落最大的环境变量,建立的附着硅藻-电导率转换函数模型适用于东江流域电导率值的推导。     

三种植被冠层二向反射分布函数模型的比较

随着定量遥感技术的发展, 描述森林冠层二向反射分布函数(BRDF)的机理模型越来越多。该研究采用3种植被冠层BRDF模型——DART模型、4SCALE模型和MGEOSAIL模型, 模拟了不同郁闭度样地在红光、近红外波段各个观测角度下的场景反射率, 并比较分析了不同BRDF模型的适用性和局限性。结果表明: MGEOSAIL模型只适于模拟样地郁闭度较小、林木个体较大条件下的场景反射率, 且热点效果不十分明显; DART模型和4SCALE模型适于任何郁闭度条件下的场景反射率的模拟, 并且精度较高; 4SCALE模型模拟的场景反射率介于DART模型模拟的1次散射与5次散射之间。这3种模型在模拟近红外波段的场景反射率时, 均存在“碗边”效应。     

合流污水固形物自然沉降性能研究

采用累积沉降法对合流污水悬浮固体(SS)进行自然沉降试验研究及与化学需氧量(COD)、总氮(TN)、总磷(TP)、氨氮(NH4+-N)相关性分析, 研究结果表明: 合流污水沉降30 min, SS 的去除率即达到88.69%, 在沉降初期可去除大部分污染物; 经沉降 120 min, SS 的去除率即可达96.14%, COD、TN、TP 和NH4+-N 的去除率分别为90.63%、54.22%、66.95%和4.1%; 在自然沉降过程中, 合流污水中的污染物COD、TN、TP 浓度变化规律与SS 的浓度变化规律有极显著的正相关性, 线性方程分别为y=79.99+0.66x、y=21.58+0.65x、y=5.44+0.17x, 相关系数R2 分别达到0.974、0.961、0.989, 而NH4+-N 在合流污水中基本上都是以溶解态存在, 与SS 的沉降关联不大, 去除率随SS 的去除变化较小; 初始SS 浓度对合流污水沉降性能影响显著, 初始浓度越高, 一定时间内去除率越高, 并通过对各污染物沉降规律的函数拟合得出COD、TN、TP、SS 自然沉降规律函数分别为y=1020.61e(–x/10.05)+92.49、y=28.2e(–x/6.92)+22.56、y=13.24e(–x/10.0)+5.69、y=1533.22e(–x/8.58)+47.03, 相关系数分别为R2=0.972、R2=0.936、R2=0.938、R2=0.914。     

机械化保护性耕作条件下土壤质量的数值化评价

通过9年的长期田间定位试验研究了陕西关中平原中部冬小麦 夏玉米轮作条件下深松耕（ST）、旋耕（RT）、秸秆还（SR）、免耕（NTS）等保护性耕作措施及传统耕作（TT）对土壤理化性状和作物产量的影响,并采用主成分分析方法进行土壤质量的综合评价.结果表明：与传统耕作相比,保护性耕作模式提高了土壤肥力质量,改善了土壤物理环境条件;显著提高了土壤脲酶和碱性磷酸酶的活性;除秸秆覆盖免耕处理的玉米和小麦产量低于传统耕作外,其他保护性耕作措施均不同程度地提高了作物产量,其中小麦增产13%～28%,玉米增产3%～12%.与传统耕作相比,保护性耕作土壤质量指数提高了19.8%～44.0%.综合考虑经济效应和生态效益,隔年深松、秸秆粉碎联合旋耕作业以及秸秆覆盖联合深松作业不仅能增加作物产量还可改善土壤质量,可在研究区进行推广应用.     

基于多目标灰色局势决策的三峡库区防护林类型空间优化配置

基于2007年Landsat TM遥感影像和影响防护林的主导环境因子,对三峡库区的森林立地进行分类,并通过选取水源涵养量、生物量和林分生产力3个指标,利用多目标灰色局势决策模型对库区现有的针叶林、阔叶林、针阔混交林和灌木林4种防护林类型进行空间优化配置.结果表明： 2007年,三峡库区森林立地可划分为40种类型;空间配置优化后,研究区针叶林、阔叶林、针阔混交林和灌木林的面积比例分别为32.55%、29.43%、34.95%和3.07%.与优化前相比,优化后针叶林和灌木林的面积比例分别减少了8.79%和28.55%,阔叶林和针阔混交林分别增加了10.23%和27.11%.通过防护林类型的空间优化,三峡库区整体的水源涵养能力、生物量和林分生产力分别增加14.09×10⁸ m³、0.35×10⁸ t和1.08×10⁶ t.     

基于GIS的基因表达图谱模型的建立与应用

本文在合理假设的基础上,根据2010年全国研究生数学建模竞赛A题提供的数据及相关信息,在GIS的支持下构建了基因表达图谱模型(简称GEPM),并对其进行空间分析,从而达到对肿瘤识别信息基因提取的目的。结果表明,在参与分析的1 991个基因中,有7个基因可以作为肿瘤识别的信息基因;通过GIS技术构建GEPM对于肿瘤的识别与诊断是可行的。因此,通过本文的研究为基因的识别和研究提供了新的方法。