基于MODIS混合像元分解的湖南省森林碳密度反演

随着遥感技术的快速发展,基于遥感影像和地面样地的方法成为目前森林碳密度估算的常用手段.然而由于混合像元的存在严重制约了区域森林碳密度反演精度的提高,特别是MODIS这种低空间分辨率影像.本研究以MODIS影像和固定样地为数据源,开展森林碳密度的反演研究.首先利用不带约束、带约束的线性分解和非线性分解3种方法进行混合像元分解,导出不同土地利用/覆盖类型的丰度图;然后采用结合和未结合丰度图的序列高斯协同模拟算法对湖南省森林碳密度进行反演.结果表明： 3种混合像元分解模型中,带约束线性分解估计的地物丰度精度最高（平均均方根误差0.002）,明显优于不带约束线性分解和非线性分解模型;通过将混合像元分解模型和序列高斯协同模拟算法结合,森林碳密度反演精度从74.1%提高到81.5%,均方根误差从7.26减小到5.18;2009年湖南省森林碳密度的平均值为30.06 t·hm^-2,变化范围介于0.00～67.35 t·hm^-2之间.这表明混合像元分解在提高区域和全球尺度森林碳密度反演精度方面显示出巨大的潜力.     

利用PROSPECT+SAIL模型反演植物生化参数的植被指数优化模拟

分析3个植被生化参数(叶绿素含量、叶片含水量和叶面积指数)对冠层光谱反射率变化的敏感程度以及影响波段区间,选择3个植被指数作为代价函数的优化比较对象,然后运用微粒群算法和PROSPECT+SAIL模型分别反演叶绿素含量、叶片含水量和叶面积指数,结果表明:基于植被指数作为优化比较对象的模型反演效率较全波段方法有所提高;叶绿素含量、叶片含水量和叶面积指数反演值与实测值的复相关系数分别为90.8％、95.7％和99.7％,均方根误差分别为4.73μg·cm-2、0.001 g·cm-2和0.08.采用植被指数作为优化比较对象可有效地提高基于PROSPECT+SAIL模型反演植被生化参数的精度和效率.     

基于几何光学模型的毛竹林郁闭度无人机遥感定量反演

基于几何光学模型,探讨无人机遥感数据在毛竹林郁闭度定量反演中的应用,并分析了无约束和全约束两种混合像元分解对反演结果的影响.结果表明:利用无人机遥感数据与几何光学模型在一定程度上能够实现毛竹林郁闭度的估算,但不同混合像元分解方法反演精度差异较大;相对于无约束混合像元分解而言,全约束混合像元分解反演得到的郁闭度精度高,其反演郁闭度与野外实测数据的相关系数达显著水平,决定系数R2为0.63,且均方根误差也很小,为0.04左右,能够较真实地反映毛竹林的实际情况.     

非线性再生散度随机效应模型的极大似然估计及随机逼近算法

非线性再生散度随机效应模型包括了非线性随机效应模型和指数族非线性随机效应模型等．通过视模型中的随机效应为假想的缺失数据和应用Metropolis-Hastings(简称MH) 算法,提出了模型参数极大似然估计的随机逼近算法．模拟研究和实例分析表明了该算法的可行性．     

非线性再生散度随机效应模型的极大似然估计及EM算法

非线性再生散度随机效应模型是指数族非线性随机效应模型和非线性再生散度模型的推广和发展．通过视模型中的随机效应为假想的缺失数据和应用Metropolis-Hastings（MH）算法,提出了模型参数极大似然估计的Monte-Carlo EM（MCEM）算法,并用模拟研究和实例分析说明了该算法的可行性．     

一种以准DOG分布为基元的体视匹配算法

本文提出了一种新体视的匹配算法,其特点是:(1)以准DOG分布为基元;(2)以同源性、唯一性、顺序性为约束;(3)本质上是一种协同算法。理论分析和实际计算表明,该算法是合理的,有效的。最近的一些心理物理学结果是支持我们的这个算法的。     

基于模拟退火法由脑磁图推测电流偶极子参数

利用模拟退火（Ｓｉｍｕｌａｔｅｄ Ａｎｎｅａｌｉｎｇ） 算法,由脑磁图（ ＭＥＧ） 数据反演脑内作为磁源的单电流偶极子参数,可以得到理想的结果。在上述工作的基础上,对脑内多电流偶极子参数的反演,则呈现如下状况：即以少于实际源数目的偶极子为源假设反演,目标函数得不到极小优化。反之,目标函数可以得到极小优化, 但出现多余的伪偶极子, 且这些伪偶极子在多次不同条件的反演结果中,处于不稳定状态。若将多次反演结果中处于不稳定状态的偶极子作为伪偶极子的判据而将其排除,则可以得到一种判断磁源偶极子数目的方法     

遥感反演植被理化参数的光谱和空间尺度效应

植被理化参数是生态系统中碳和养分等物质循环与能量交换的重要指标,利用遥感技术反演是获取区域及全球植被理化参数的重要手段,但光谱和空间尺度效应的存在,限制了源自不同遥感传感器植被理化参数产品的统一应用。阐述了遥感反演植被理化参数光谱尺度效应的概念及其产生原因,主要从光谱波段位置和波段宽度两方面对国内外相关研究进行了介绍和评述。同时,从遥感反演植被理化参数的空间尺度效应产生原因、空间异质性描述方法和空间尺度转换方法等方面对其国内外研究现状进行了归纳和评述。最后,总结了遥感反演植被理化参数光谱和空间尺度效应研究的不足之处和发展趋势,并指出光谱和空间耦合效应的研究将是一大趋势,而在生态学等领域形成的尺度效应研究的理论和方法也值得借鉴参考。     

真光层深度的遥感反演及其在富营养化评价中的应用

真光层深度直接影响水体中浮游植物的分布和初级生产力以及水体生态环境,是水生态研究的一个重要参数.利用2006年10月24日～11月2日太湖水下实测光谱数据和光合有效辐射(PAR)数据,通过数据的处理和分析,尝试建立真光层深度与水面以下遥感反射率的关系模型,并利用真光层深度与透明度的关系,建立水体富营养化真光层深度评价模型.研究结果表明:真光层深度与归一化遥感反射率具有很好的相关性;选用特定波段的归一化反射率作为变量,建立两者的关系模型能较好的反演真光层深度,所建立的模型算法中,指数模型拟合方程的综合效果好于其他模型,波段比值算法反演精度要好于单波段算法;利用利用真光层深度进行富营养化评价具有一定的应用价值,利用该模型对太湖水体进行富营养化评价,得出太湖西部湖区大部分已富营养化,东部湖区处于中营养化和轻度富营养化状态.     

大肠杆菌微球包封效率及稳定性的研究

多聚物制备而成的微球是一种具有佐剂效应的疫苗控释系统,在疫苗研制中得到广泛应用.为改进大肠杆菌疫苗的制备质量,本文以天然高分子聚合物海藻酸钠和壳聚糖为材料,应用了三种不同制备微球的方法来制备大肠杆菌微球,观察微球的形态、粒径和稳定性,并测算其对大肠杆菌的包封率.结果表明,采用乳化-内部凝胶化法制备的大肠杆菌海藻酸钙-壳聚糖微球,圆整规则,粒径较小,包封率达到≈93.1％,具有良好的控释性能和稳定性,适于低温保存.     

The Contraction-Expansion Algorithm and Its Use in Fitting Nonlinear Equation

1IntroductionMostadequatenumeriMrelationshipbetweencovarlate扯dresPOnsearenonlinear．Howev·er,applicationofnonlinearequationappearedfarlessthanlinearregression．ThedifficultyInesti·mail呛theparametersIncomplicatednonllnearmodelingmaybethemainreasoninbl     

An Improved Artificial Immune Algorithm with a Dynamic Threshold

An improved artificial immune algorithm with a dynamic threshold is presented. The calculation for the affinity function in the real-valued coding artificial immune algorithm is modified through considering the antibody＇s fitness and setting the dynamic threshold value. Numerical experiments show that compared with the genetic algorithm and the originally real-valued coding artificial immune algorithm, the improved algorithm possesses high speed of convergence and good performance for preventing premature convergence.     

一种新的蛋白质结构字母序列优化算法

基于蛋白质结构字母的预测和分析方法,一个必然的步聚,是将目标蛋白质离散成结构字母序列。本文在对蛋白质结构字母序列空间,及其最小根均方偏差变化,穷举分析的基础上,提出了一种新的蛋白质结构字母序列优化算法,全局贪婪算法。全局贪婪算法避免了基本贪婪算法过度依赖候选集大小,计算量过大、以及过早收缩于局部最小等缺点。经实验分析,全局贪婪算法在性能上优于基本贪婪算法和局部最优方法。。     

ECG 信号QRS 波群检测算法的进展

QRS波群是ECG信号的重要组成部分,是心电信号分析的基础.QRS波群的检测方法已经有很多种实用有效的方法,并逐步地走向成熟,在实际应用中得到实现.本文就QRS波群的检测方法作了具体的整理与分析,较全面的阐述了实际应用中的各种算法,最后作者对检测算法的发展趋势进行了总结和展望.     

Experimental benchmarking of RayStation proton dose calculation algorithms inside and outside the target region in heterogeneous phantom geometries

PurposeThe aim of the presented study was to complement existing literature on benchmarking proton dose by comparing dose calculations with experimental measurements in heterogeneous phantom. Points of interest inside and outside the target were considered to quantify the magnitude of calculation uncertainties in current and previous proton therapy practice that might especially have an impact on the dose in organs at risk (OARs).MethodsThe RayStation treatment planning system (RaySearch Laboratories), offering two dose calculation algorithms for pencil beam scanning in proton therapy, i.e., Pencil Beam (PB) and Monte Carlo (MC), was utilized. Treatment plans for a target located behind the interface of the heterogeneous tissues were generated. Dose measurements within and behind the target were performed in a water phantom with embedded slabs of various tissue equivalent materials and 24 PinPoint ionization chambers (PTW). In total 12 test configurations encompassing two different target depths, oblique beam incidence of 30 degrees and range shifter, were considered.ResultsPB and MC calculated doses agreed equally well with the measurements for all test geometries within the target, including the range shifter (mean dose differences ± 3%). Outside the target, the maximum dose difference of 9% (19%) was observed for MC (PB) for the oblique beam incidence and inserted range shifter.ConclusionThe accuracy of MC dose algorithm was superior compared to the PB algorithm, especially outside the target volumes. MC based dose calculation should therefore be preferred in treatment scenarios with heterogeneities, especially to reduce clinically relevant uncertainties for OARs.     

机器学习在MALDI-TOF MS鉴定微生物中的应用

基质辅助激光解吸/电离飞行时间质谱(matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry,MALDI-TOF MS)是一种新兴的高通量技术,已广泛应用于临床微生物、食品微生物和水产微生物的快速鉴定。如何进一步提高MALDI-TOF MS在微生物鉴定中的分辨率是该技术当前面临的一大挑战。为了高效处理大量高维微生物MALDI-TOF MS数据,各种机器学习算法得到了应用。本文综述了机器学习在微生物MALDI-TOFMS鉴定中的应用。首先,本文在介绍机器学习在微生物MALDI-TOF MS分类中的工作流程后,进一步对MALDI-TOF MS的数据特征、MALDI-TOF MS数据库、数据的预处理和模型的性能评估进行了描述。然后讨论了典型的机器学习分类算法和集成学习算法的应用。简单的机器学习算法很难满足微生物MALDI-TOF MS分类的高分辨率的需求,而组合不同机器学习算法和集成学习算法可以获得更好的微生物分类性能。在MALDI-TOF MS数据的预处理方面,小波算法和遗传算法的应用最广,它们结合分类算法可以有效提高MALDI-TOF MS的分类性能。随着微生物MALDI-TOF MS数据量的不断增加,在未来的研究工作中应更重视分类算法的改进、不同算法的选择或组合以及预处理算法的改进。     

An improved biclustering algorithm and its application to gene expression spectrum analysis

Cheng and Church algorithm is an important approach in biclustering algorithms. In this paper, the process of the extended space in the second stage of Cheng and Church algorithm is improved and the selections of two important parameters are discussed. The results of the improved algorithm used in the gene expression spectrum analysis show that, compared with Cheng and Church algorithm, the quality of clustering results is enhanced obviously, the mining expression models are better, and the data possess a strong consistency with fluctuation on the condition while the computational time does not increase significantly.     

The variability in type I collagen helical pitch is reflected in the D periodic fibrillar structure

The variability in amino acid axial rise per residue of the collagen helix is a potentially important parameter that is missing in many structural models of fibrillar collagen to date. The significance of this variability has been supported by evidence from collagen axial structures determined by electron microscopy and X-ray diffraction, as well as studies of the local sequence-dependent conformation of the collagen helix. Here, sequence-dependent variation of the axial rise per residue was used to improve the fit between simulated diffraction patterns derived from model structures of the axially projected microfibrillar structure and the observed X-ray diffraction pattern from hydrated rat tail tendon. Structural models were adjusted using a genetic algorithm that allowed a wide range of structures to be tested efficiently. The results show that variation of the axial rise per residue could reduce the difference metric between model and observed data by up to 50%, indicating that such a variable is a necessary part of fibril model structure building. The variation in amino acid translation was also found to be influenced by the number of proline and hydroxyproline residues in the triple helix structure.