基于改进的Iwao m~*—m模型的抽样方法(Ⅱ)——序贯抽样和零频率抽样法↑

一、引言〔3〕已论及,Iwao的m*-m模型是70年代发燕尾服的有关空间图式和抽样方法的重要研究成果。其应用也在迅速推广,然而,m*-m往往不呈线性。这就使得用线性模型时参数估值有较大误差,对空间图式的解释和抽样应用均有较大影响。基于这种考虑,我们曾提出了一个改进的Iwao m*-m模型m*=α＇+β＇m+γm~2, (1) 其中,α＇为每个基本成分中个体数的分布的平均拥挤度。β＇为在低密度下基本成分分布的相对聚集度。γ为基本成分的分布的相对聚集度随种群密度而变化的速率。     

广义LESLIE矩阵模型的稳定年龄结构及其性质

〔1〕提出了一个描述生物种群动态的矩阵模型——广义Leslie矩阵模型。这个模型是Leslie矩阵模型的一个推广,它考虑了昆虫发育过程中个体在虫态发育历期上的差异。因此与普通Leslie矩阵模型相比,该模型更适于描述昆虫种群的动态。〔2〕对广义Leslie矩阵模型的渐近性质做了分析,给出了相应的稳定年龄结构的表达式,同时从马氏链的观点出发,给出了种群年龄结构渐近稳定或周期变化的充要条件。本文是〔2〕的继续,将给     

增广NCII设计的模型检验和参数估计

在增广ＮＣＩＩ设计中,当加性－显性效应或加性效应模型适合时,本文给出了阵列协方差（Ｗｒ）对阵列方差（Ｖｒ）的遗传回归方程,Ｗｒ和Ｖｒ统计数的表达式和遗传参数的估算式,并用实例进行了分析估算。     

冬小麦数量性状遗传差异及其在作物育种上的应用

现在生产上应用的作物品种,绝大多数是 通过有性杂交育种选育出来的。以这种方法选 育出的新品种主要有两种类型：遗传基础比较 稳定的品种（纯种）和比较不稳定的杂种第一 代。     

作物数量遗传学基础

一、配合力 杂交是培育良种的重要手段之一,而杂交育种成 败的重要因素之一就是亲本品种的选择。多年来的杂 交试验结果表明：亲本的表现与杂交后代的表现不一 定有直接的联系。有些亲本自身表现很好,但所产生 的后代并不理想;而有些亲本本身并不很优越,但杂交 后分离出的子代中,有些却表现比较优良。杂交组合 的优劣在往要经过几个世代后才能鉴别,因此给亲本 选6a的研究带来很大的困难。如果能在早期世代初步 鉴定其组合的优劣,这对正确选配亲本、尽早地评定组 合的优劣、提高育种效果都具有重要意义。配合力是 杂交组合中亲本各性状配合能力的一个指标,在育种 工作中,它可作为选配亲本的依据。现举例说明配合 力的含义。     

生态学数学模型的研究进展

当前许多生态学的研究工作使用了数学的方法和手段。因为它可以对生态现象进行量化的研究,而且理论上的分析往往还能使研究结果得以深化。数学模型是数学的思想和方法应用于生态学研究的桥梁。自从60年代数学模型的研究在生态学上再次被人们重视以来,其发     

基于多尺度曲率植物叶片特征提取

基于B-样条小波计算边缘曲线多尺度曲率函数,根据多尺度信息筛选和定位超过一定曲率闲值的精角点,这样的点代表了边缘曲线的主要信息．文中使用了Canny边缘检测算子和数学形态学方法进行图像预处理,B-样条小波降低对噪声及扰动的灵敏性,以提高真实精角点定位水平．综合[1,2]给出新的角特征矢量,并生成角点特征序列CS和弧段特征序列SS．特征序列可作为自适应-时滞单元混合神经网络的输入,通过学习完成图像分类与识别,对基于植物叶片形状识别种类提供辅助。     

温室白粉虱成虫空间分布型的研究

一,前言 空间分布型(空间分布图式)的研究无论在理论生态学的研究上,还是在实际应用上都有重要意义。一方面它可以揭示出种群下的空间结构(即了解在种群水平以下有无个体群的存在)及其空间图式的特征,另一方面它又是确定资料代换和相应抽样技术的基础。 现代生态学的飞速发展首先与电子计算机技术的应用有密切关系。计算机技术的普     

改进的Iwao m-m模型的抽样方法

基于作者1984年提出的改进的Iwao -m模型,本文给出了相应的抽样公式。估计理论抽样数(Q)的公式为: 按照这一方程,可知dQ/dm依赖于α′、γ及m。从数学或生物学的角度来看,这都是更合理的,尤其当-m呈非线性时。