用度量误差模型方法编制相容的生长过程表和材积表

指出了按照常规方法建立的生长模型和材积模型不相容的原因、利用两阶段度量误差模型方法估计生长模型和材积模型的参数,进而编制相容的生长过程表和材积表．     

稻田甲烷排放模型研究——模型灵敏度分析

模型方法对区域稻田甲烷排放估计的不确定性主要源于模型参数在区域范围内的误差,这种误差导致的估计不确定性由模型灵敏度决定.采用一种动力学分析与统计分析相结合的方法对稻田甲烷模型CH4MOD进行了参数灵敏度分析,结果表明,稻田水管理方式的灵敏度最高,灵敏度指数为O.64,其次为稻田土壤的砂粒含量参数,灵敏度指数0.50,灵敏度最低的参数是水稻移栽期地上生物量.以模型灵敏度指数为基础,建立了模型估计值不确定性与模型参数区域化误差间的数量关系,利用这一量化关系得出我国2000年稻田甲烷排放的不确定性范围为3.09～10.61Tg.此外,模型灵敏度参数的大小也反映了模型要素对稻田甲烷排放影响的大小,因而分析的结果对于采取合理措施减少稻田甲烷排放具有指导意义.     

利用模拟退火算法优化Biome-BGC模型参数

生态过程模型建立在明确的机理之上,能够较好地模拟陆地生态系统的行为和特征,但模型众多的参数,成为模型具体应用的瓶颈。本文以Biome-BGC模型为例,采用模拟退火算法,对其生理、生态参数进行优化。在优化过程中,先对待优化参数进行了选择,然后采取逐步优化的方法进行优化。结果表明,使用优化后的参数,模型模拟结果与实际观测更为接近,参数优化能有效地降低模型模拟的不确定性。文中参数优化的过程和方法,可为生态模型的参数识别和优化提供一种实例和思路,有助于生态模型应用区域的扩展。     

Maxent模型复杂度对物种潜在分布区预测的影响

生态位模型在入侵生物学和保护生物学中具有广泛的应用, 其中Maxent模型最为流行, 被越来越多地应用在预测物种的现实分布和潜在分布的研究中。在Maxent模型中, 多数研究者采用默认参数来构建模型, 这些默认参数源自早期对266个物种的测试, 以预测物种的现实分布为目的。近期研究发现, Maxent模型采用复杂机械学习算法, 对采样偏差敏感, 易产生过度拟合, 模型转移能力仅在低阈值情况下较好。基于默认参数的Maxent模型不仅预测结果不可靠, 而且有时很难解释。在本研究中, 作者以入侵害虫茶翅蝽(Halyomorpha halys)为例, 采用经典模型构建方案(即构建本土模型然后将其转移至入侵地来评估), 利用ENMeval数据包来调整本土Maxent模型调控倍频和特征组合参数, 分析各种参数条件下模型的复杂度, 然后选取最低复杂度的模型参数(即为最优模型), 综合比较默认参数和调整参数后Maxent模型的响应曲线和预测结果, 探讨Maxent模型复杂度对预测结果的影响及Maxent模型构建时所需注意事项, 以期对物种潜在分布进行合理的预测, 促进Maxent模型在我国的合理运用和发展。作者认为, 环境变量的选择至关重要, 需要综合分析其对所模拟物种分布的限制作用和环境变量之间的空间相关性。构建Maxent模型前需对物种分布采样偏差及模型的构建区域进行合理地判断, 模型构建时需要比较不同参数下模型的预测结果和响应曲线, 选取复杂度较低的模型参数来最终建模。在茶翅蝽的分析中, Maxent模型的默认参数和最优模型参数不同, 与Maxent模型默认参数相比, 采用调整参数后所构建的模型预测效果较好, 响应曲线较为平滑, 模型转移能力较高, 能够较为合理反映物种对环境因子的响应和准确地模拟该物种的潜在分布。     

SIR传染病模型的参数反演

本文将Adams微分方程数值求解方法和神经网络技术相结合,提出了一种适合于SIR传染病模型参数反演的新方法,该方法可以根据不同的传染病类型和传染病发展的不同阶段反演得到SIR模型参数,从而为分析疫情的发展、制定和评判控制措施提供依据.最后本文以北京2003年公布的SARS疫情数据,采用上述方法进行参数反演,计算结果表明反演参数得到的SIR模型计算结果与实测数据相吻合.     

皮肤的光学模型

基于人体皮肤的组织结构,光在皮肤组织中的传输特性以及皮肤各层的组织光学参数,建立了正常皮肤的光学模型,介绍了该模型中的组织光学参数的确定方法。本文建立的皮肤组织光学模型及其方法,可应用于皮肤光学基础与临床的其它研究中。     

生态模型的灵敏度分析

灵敏度分析用于定性或定量地评价模型参数误差对模型结果产生的影响,是模型参数化过程和模型校正过程中的有用工具,具有重要的生态学意义．灵敏度分析包括局部灵敏度分析和全局灵敏度分析．局部灵敏度分析只检验单个参数的变化对模型结果的影响程度;全局灵敏度分析则检验多个参数的变化对模型运行结果总的影响,并分析每一个参数及其参数之间相互作用对模型结果的影响．目前,在对生态模型的灵敏度分析中,越来越倾向于使用全局灵敏度分析的方法．但国内仍多采用局部灵敏度分析方法,很少采用全局灵敏度分析方法．文中详细论述了局部灵敏分析和全局灵敏度分析的主要方法(一次变换法、多元回归法、Morris法、Sobol’法、傅里叶幅度灵敏度检验法和傅里叶幅度灵敏度检验扩展法),希望能为国内生态模型的发展提供一个比较完善的灵敏度分析方法库．结合国内外的灵敏度分析发展现状,指出联合灵敏度研究、灵敏度共性研究及空间直观景观模型的灵敏度分析将为生态模型灵敏度分析研究中的热点和难点．     

关于农药消解模型参数拟合优化算法的研究

参数拟合是数学建模的重要方面．本文对农药消解模型参数拟合的算法进行优化,用麦夸方法最优拟合消解方程y=c0e～-kt,给出参数和半衰期的数值解．理论和实例计算均表明：用麦夸方法得到的消解模型的预测值与实测值拟合度优于其他方法．优化的麦夸算法简便实用,且具有普遍适用性．     

非饱和土壤水力参数的模型及确定方法

土壤水力参数的选取和确定是土壤中水分运动和污染物迁移预测的基础,本文在国内外研究成果的基础上,综述了土壤水力参数的模型(土壤水分特征曲线模型、土壤导水率模型)及其直接测定法和间接推求法,并比较了土壤水力参数的模型及确定方法的适用性与局限性,以便为生态环境建设和农业可持续发展研究中土壤水力参数的选取提供依据。     

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．     

海马记忆功能的神经网络模型

综合神经心理学,神经生理学、解剖学与神经网络研究的成果,提出一个海马记忆功能的神经网络模型。模型由三个神经网络所组成;海马的ＣＡ１和ＣＡ３网络和大脑皮层联合区,ＣＡ３的功能是将不同感觉输入联合起来,而ＣＡ１的作用是将它们结成一个单一的记忆。而大脑皮层则是长期记忆的部位。在ＶＡＸ１１／７５０上进行计算机仿真,仿真证明模型有近期及长期记忆功能,破坏模拟海马的部分,模型显示出与顺行性遗忘症相似的特性。在     

植物分枝模型

从生物体总是最有效地利用物质的思想出发,对植物分枝形状建立了一个数学模型。该模型认为,当主干与侧枝的截面积之间存在类似平行四边形法则的关系时,分枝的体积取极小值。该模型揭示植物分枝形态不仅符合力学平衡的原则,在进化上也有显著生物学意义。根据实测数据提出了偏移度的概念,认为分枝形态建成与个体内部枝条相互作用有关,植物分枝取向受空间效应影响时仍满足体积最小的原则。由于此模型具有随机性,遵循此模型的分枝可呈现千变万化的形式。模型将分枝角度与分枝截面积有机结合起来,可作为计算机模拟植物的方法。     

植物分枝模型

从生物体总是最有效地利用物质的思想出发,对植物分枝形状建立了一个数学模型,该模型认为,当主干与侧枝的截面积之间存在类似平行四边形法则的关系时,分枝的体积取极小值。该模型揭示植物分枝形态不仅符合力学平衡的原则,在进化上也有显著生物学意义。     

近存储饱和状态下联想学习记忆的神经网络模型

本文提出了神经网络在近饱和状态下的一种联想学习记忆模型.讨论了该模型的主要特性,对由100个神经元、记忆10个随机图样组成的网络系统给出并分析了计算机模拟结果,讨论了该模型的学习律与传统的Hebb学习律的区别,研究了网络在学习记忆和联想新态时初始噪声Pi和联想噪声Pa对新态恢复行为的影响,总结了在近饱和状态下该模型所具有的优势.     

具有竞争指针的短时记忆神经网络模型

在我们以前提出的短时记忆神经网络模型基础上［３］,我们在新模型中引入突触竞争机制,提出了一个新的短时记忆神经网络模型。模型仍由两个神经网络所组成;其一为与长时记忆共有的信息内容表达网络,另一个为指针神经元环路。由于表达区神经元与指针神经元间的突触权重的竞争,使得模型可以表现出由干扰引起的短时记忆的遗忘。相应于自由回忆序列位置效应和汉字组块两个心理学实验,对模型做了计算机仿真。仿真结果显示模型的行为与两个心理实验定量地符合得很好。由此表明现在的模型更合适于作为短时记忆的模型。     

一个仿真突触超微结构的三阶神经网络模型

神经系统内突触类型的多样性是与其机能的复杂性密切相关的.考虑到这一特性.本文用一个三阶神经网络模型仿真突触超微结构中的复合型连续性突触结构.作出了该模型的理论推导和分析.对由40个单元组成的网络系统作了计算机仿真、所得结果表明其存储容量可达680个图样.对其吸引盆也进行了仿真分析,对新模型与传统的Hebb学习律下的Hopfield模型进行了对比仿真.发现新模型具有比后者快得多的演化速率.     

动态神经元网络模型的复杂性问题

在动态神经元网络模型中,当神经元总数仅为３时就观察到了非周期振荡。运用Ｌｅｍｐｅｌ和Ｚｉｖ提出的复杂性度量对这种现象进行了分析,结果表明对于其中一个神经元所发出的脉冲序列来说,至少直到１０００个脉冲为止还不能发现任何的周期性,并且其复杂性可以和由ｌｏｇｉｓｔｉｃ映射所产生的时间序列当其参数落在混沌区中时所具有的复杂性相比拟．这些结果也表明这种方法是所观察的时间范围内区分长周期振荡和非周期活动的好方法。结果还提示神经生理实验记录中所谓的噪声,其中有些可能是来源于生物神经元本身的非线性性质。     

人体无支撑运动的数学模型

基于Hanavan[1]人体模型,本文建立了人体空中运动的一般数学模型,并利用微分方程数值解法对某些实际运动进行了模拟．结果表明该模型能用于反映人体空中无支撑运动的运动过程,并可应用于宇航、体操、技巧、跳水、舞蹈等等运动的研究．     

动态神经元的网络模型 Ⅰ.模型和算法

从生物神经元接收和处理信息的基本实验事实出发,提出了一种新的神经网络模型。这个模型修改了大多数现有人工神经网络中关于输出函数只反映静态特性的假设,而强调了神经元发放脉冲的动态过程。模型方程分别对应于突触后电位、感受器电位、始段分级电位和轴突上的的脉冲系列,每个方程都具有明确的生理意义。还给出了计算此非线性方程组解的递推算法和程序框图。因此不仅可对本模型作进一步的理论分析,也可在计算机上仿真,并和相应的生物学实验资料进行对照比较。     

植物吸收离子动力学综合型模型探讨

本文在前人工作基础上提出了一个离子吸收动力学新模型（综合型抑制作用模型）,并推导出其速率方程．该模型能将现有的离子吸收相互作用模型（竞争性抑制作用模型,反竞争性抑制模型和非竞争性抑制作用模型）统一在该模型之中．笔者用该模型很好地解释了七例有关离子吸收相互作用试验结果．