改进的遗传算法在医用非线性曲线模型拟合中的应用

本文提出医用非线性曲线模型拟合改进的遗传算法,以指数曲线模型为例,选择了一组标样进行了模拟,结果表明,改进的遗传算法性能良好,可望成为各类医用非线性曲线拟合的有效手段。     

非线性动力学在心脏活动研究中的应用

八十年代以来,人们用非线性动力学的方法对心脏活动进行了很多的研究,取得了不少研究成果。这方面的研究目前受到国内外学者越来越多的关注,有着良好的发展前景,对研究心脏活动、揭示病变机理和早期诊断心脏疾病具有重要的意义。本文对近年来用非线性动力学理论研究心率变异、心电信息、心肌活动、心肌细胞中离子流活动和心脏中混沌运动的控制等方面的工作做一评述,并介绍了我们近来在这方面的研究结果     

进化规划在医用非线性曲线模型拟合中的应用

本文提出医用非线性曲线模型拟合的进化规划,并以指数曲线模型为例,选择了一组标样进行了模拟。结果表明,进行规划方法性能良好,可望成为各类医用非线性曲线拟合的有效工具。     

中国北方4个乔木属花粉—气候响应面模型研究

借鉴地质趋势面和生态响应面的方法,考虑到中国北方特殊的气候与植被状况,进行了表土花粉丰度与气候参数(年均降水量和7月均温)之间的非线性函数方程即花粉-气候响应面模型的研究。并从实际出发,选择了分布较广、生态指示意义较大的松属(Pinus)、桦木属(Betula)、栎属(Quercus)和云杉属(Picea)等木本植物,依数据变换方式的不同,共采用了22种建模方案来建造它们的花粉-气候响应面模型。通过对模型方程进行质量检验,选择质量最优的建模方案建模,结果表明模型对数据拟合较好,可用于中国北方定量重建古环境的研究工作中。     

三种林分生物量估算方法的比较

区域森林生物量的估算方法是人们目前关注的焦点,建立林分生物量模型成为一种趋势.本文以吉林省落叶松人工林固定样地为例,采用非线性似乎不相关回归法构建2种林分生物量模型,即基于林分变量的林分生物量模型(模型系统Ⅰ)和基于生物量换算系数的林分生物量模型(模型系统Ⅱ),给出落叶松人工林固定生物量换算系数值,并比较了3种林分生物量估算方法的预估精度.结果表明: 所建立的2种林分生物量模型中,总生物量和树干生物量模型拟合和预测效果较好,其R_a²>0.95,且均方根误差(RMSE)、平均预测误差(MPE)和平均绝对误差(MAE)都较小.树叶和树枝生物量模型拟合和预测效果相对较差,其模型的R_a²<0.95.模型系统Ⅰ和模型系统Ⅱ的预测精度均优于固定生物量换算系数法.基于生物量换算系数的林分生物量模型属于材积源生物量法,其本质与基于林分变量的林分生物量模型不同,但二者的预测效果相当.固定生物量换算系数的预测能力较差,将生物量与蓄积量之比假定为恒定常数是不恰当的.此外,为了使模型参数估计更有效,所建立的生物量模型应当考虑林分总生物量及各分项生物量的可加性.     

心肌振荡模型的非线性动力学研究

通过计算机对心肌振荡模型的研究,得到它在单刺激下的相角转移曲线.用相角转移曲线研究了振子在不同周期刺激下表现出来的锁相、分叉及混沌现象,进而对某些常见的心律失常产生的机制进行了讨论.     

生态脆弱区生态系统状态演变分析的若干数学方法

生态脆弱区往往存在多个生态系统(草原、荒漠和灌木等)共存的现象.由于外部环境和人类活动等因素的影响,生态脆弱区会发生从一种生态系统转变为另一种生态系统的现象,即突变现象.分析生态脆弱区多生态系统共存情况下生态系统的稳定性对了解生态脆弱区生态系统的变化具有重要意义.本文回顾了目前能够描述生态脆弱区多生态系统的动力系统及其...     

太湖蓝藻生长特征的非线性动力学分析

基于Michaelis-Menten方程,利用非线性动力学理论对太湖淡水藻类生长特件进行了研究.通过数值模拟,研究了磷对藻类生长的影响,发现一定的初始磷浓度范围内,初始磷浓度越大,藻类生物量峰值越大且达到峰值浓度的时间越短;藻类生物量最大值受最初现存量影响,首次达到峰值浓度的时间随最初现存量增加而提前,再次达到峰值浓度的时间和最初现存量多少并无关联;藻类死亡率改变,系统性质发生改变,表现在磷浓度和藻类生物量随时间改变历程及最终的稳定状态不同等方面.由此得出结论:藻类生长过程存在稳定状态,且该状态和系统初值无关,当系统参数发生改变时,稳定状态随之改变.     

一具有非线性发生率传染病模型的稳定性和霍普夫分支

在这篇文章中,我们研究了一具有非线性发生率的传染病模型．该模型经历了鞍结点分支和霍普夫分支．我们对模型的霍普夫分支进行了详细的分析,得知该霍普夫分支是超临界的．此外,我们给出了支持理论分析的数值模拟．     

一个具非单调传染率的SEIR传染病模型的全局稳定性

本文研究一类描述某种严重疾病的传染数目变大时在心理上产生影响的非单调传染率的SEIR传染病模型.研究表明模型的动力行为和疾病的爆发完全由基本再生数R0决定.当R0≤1时,无病平衡点是全局稳定的,疾病消亡;当R0〉1时,地方病平衡点是全局稳定的,疾病持续且发展成地方病.