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为了获取较高的宽带信号的DOA(direction-of-arrival)估计精度,提出了基于改进的广义回归神经网络(IGRNN,improved generalized regression neural network)和主成分分析(PCA,principalcomponent analysis)的宽带DOA估计算法。选用PCA方法对训练样本进行降维,以降低神经网络的复杂度;利用粒子群算法优化GRNN的参数;根据选取不同的聚焦角度确定粗估计、精估计的训练模型,通过粗估计得出目标的大致方位后,利用精估计模型得出最终的估计结果,避免了聚焦角度对估计精度的影响。仿真结果表明,本文提出的算法具有较好的估计精度和较高的工作效率。 相似文献
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水平鱼探仪在金枪鱼围网中起着重要作用,主要用来发现和监测鱼群,目前的水平鱼探仪通常没有预测鱼群速度和评估鱼群数量的功能.提出了一种基于水平鱼探仪影像的金枪鱼跟踪系统,主要包括数据采集系统和鱼群跟踪软件,通过声学图像处理提取目标鱼群坐标,使用交互式多模型(IMM)算法和联合概率数据关联(JPDA)算法跟踪鱼群运动状态,实现金枪鱼游泳速度和运动方向的实时预测和显示.了解金枪鱼的逃逸速度,可以及时控制网位网形防止鱼群逃脱.该系统已经安装在一艘金枪鱼围网渔船上并记录海上真实数据,试图在原位进行鱼群的评估. 相似文献
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将免疫进化算法（IEA）和灰色系统理论结合起来，建立了农药降解的IEA—GM（1，1）预测模型，分别对喹嗯硫磷在豇豆中的残留量、代森锰锌在西红柿中的消解动态、粉锈宁在麦穗中的残留量、抗蚜威在黄瓜果实中的残留量进行预测。结果表明，IEA-GM（1，1）预测模型拟合精度和拟合效果明显优于其他模型，而且该模型不受时间等距条件的限制，建模时不用进行时间变换，可用于预测施药后任意时刻的农药残留量。IEA和灰色系统理论同时用于农药降解建模原理直观、简便、易行，为农药在生态环境中降解规律和降解模型的研究提供了一条新的途径。 相似文献
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目的设计一种心率变异性(HeartRateVariability,简称HRV)分析系统，以客观评定心脏自主神经功能。方法软件由数据采集、数据浏览、HRV分析、结果打印等模块组成，再对被检测对象提供定量的时域和频域分析。结果运用本系统分析糖尿病HRV，发现合并自主神经病变者HRV明显降低。结论本系统可作为一种客观评定糖尿病患者自主神经功能的方法。 相似文献
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基于主成分分析及GA-LM的水产养殖环境溶解氧和氨氮含量预测 总被引：1，自引：0，他引：1
为了精准预测水产养殖过程中最重要的两个环境参数溶解氧和氨氮,针对预测模型需要解决的有效影响因子确定、预测算法和网络结构优化等问题,将Levenberg-Marquardt(LM)神经网络、遗传算法(genetic algorithm,GA)和主成分分析(PCA)算法相结合,提出一种基于GA-LM-PCA的水产养殖环境溶解氧和氨氮含量预测模型,即采用PCA确定影响因素,实现影响因素的去耦合降维,采用遗传算法对网络结构进行优化,确定合适的隐层节点数目和权值,采用LM训练神经网络,提高神经网络的收敛速度.为了验证GA-LM-PCA的预测效果,将GA-LM-PCA的预测效果与未用PCA方法的GA-LM预测模型进行了试验比较,并探讨了影响因素数量对预测效果的影响.结果表明:用GA-LM-PCA方法预测的溶解氧和氨氮值与实测值吻合较好,平均绝对误差和均方根误差分别为0.0047、1.8727×10-4(溶解氧)和0.0065、9.4287×10-4(氨氮),适用于影响因素数量较多的场合.研究表明,GA-LM-PCA是一种有效的水产养殖环境溶解氧和氨氮预测工具,尤其对于影响因素复杂繁多的非线性系统效果更好. 相似文献
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用全同胞和半同胞分析法,估测了南河猪的一些重要经济性状的遗传和表型参数,结果是: 1、每窝产仔数、初生重、断奶重和断奶仔数的重复力分别为0.0293、0.3898、0.3213和0.3417。 2、初生重、断奶重和6月龄体重及乳头数的遗传力分别为0.130、0.08、0.41和0.43。 3、遗传和表型相关多为正值;初生全窝重与初生个体重(0.78和0.40)初生全窝重与断奶全窝重(——和0.41)、产活仔数与断奶仔数(0.61和0.51)、断奶个体重与6月龄体重(0.89和0.40)。 4、相邻两性状闻有强的相关。对6月龄体重有显著影响的是5月龄体重和4月龄体重。因此,可建立一回归方程,和综合选择指数,用以预测和增加6月龄体重。 相似文献
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基于TMS320VC5402自适应滤波器的实现 总被引：3，自引：0，他引：3
简要介绍了TMS320VC5402芯片的特点以及自适应滤波算法的原理,叙述了如何在TMS320VC5402系统中实现自适应滤波算法,并给出了程序流程图以及实验结果。 相似文献
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土地定级中因素权重的理想方法——拟合算法 总被引：2，自引：0，他引：2
总结分析了传统的多因素土地定级中因素权重的确定方法——专家打分法的局限性，提出一种更加理想的基于GIS环境土地定级时因素权重的确定方法——权重拟合法。比较分析法、拟合算法的理论和计算方法。结果表明，采用拟合算法计算出某定级区域的因素权重值，其权重值通过了一致性检验。将该权重值用于土地定级所得的定级结果与土地质量实际情况能很好地吻合，证明该法的可行性。拟合算法评估过程客观，对专家经验的依赖性减少，对于土地市场比较活跃、土地交易案例多的地区实用有效。 相似文献
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Sobel边缘检测算子是离散型差分算子,用来运算图像亮度函数的梯度近似值。在图像的任何一点使用该算子,将会产生对应的梯度矢量或法矢量。根据FPGA的并行流水线性以及硬件处理速度快、可编程、可重配置等特点,提出Sobel边缘检测算法:分别计算水平梯度和垂直梯度,将2个方向的梯度值结合起来,通过一个门限值后再输出二值图像。并在FPGA平台上进行了仿真。仿真结果表明,利用该算法能够取得良好图像边缘检测的效果。 相似文献
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玉米籽粒生长特性与籽粒大小的关系及其遗传研究 总被引：2，自引：0，他引：2
本文以八个玉米自交系按双列式组配的28个组合为供试材料,通过通径分析和遗传参数的估算,结果表明:粒重主要决定于灌浆速率,籽粒体积主要取决于建成速率。灌浆速率与建成速率的高度一致性可能是粒重与籽粒体积高度相关的主要原因。灌浆速率、建成速率和籽粒体积的变异绝大部分是加性变异。灌浆期和建成期的变异则主要是播期或配合力与播期互作所致。粒重的变异主要是加性变异,但也在一定程度上受播期的影响。平均灌浆速率、有效灌浆速率和籽粒体积与粒重的相关遗传进度约等于粒重的遗传进度。本文对上述结果在玉米大粒型高产育种栽培中的应用问题进行了讨论。 相似文献
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粮食产量的预测研究在粮食安全方面具有重要意义,神经网络可以较好地反映粮食产量这一复杂的非线性动态系统。但是传统的BP神经网络预测模型存在学习收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺陷,为了改善这一缺陷,提出了一种基于主成分分析(PCA)和粒子群(PSO)优化神经网络的预测模型。首先计算各影响因素与粮食产量之间的相关系数,利用主成分分析方法降低影响因子的维度,将降维后的因子作为神经网络的输入,然后采用BP神经网络建立粮食产量预测模型,其中引入PSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,最后使用训练过的BP神经网络预测粮食产量值。预测结果表明,该模型可有效提高预测精度,且收敛速度快,全局收敛性好,为粮食产量预测提供了一种新的途径。 相似文献
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通过形态比较、细胞学观察、性亲和力测定,以及酯酶同工酶分析,研究了爪哇稻与云南高原粳之间的亲缘关系。结果是:爪哇稻与云南高原粳之间,在一些性状上表现出重叠变异现象;细胞学观察表明杂种F_1的花粉母细胞减数分裂基本正常;爪哇型内的布鲁稻品种对某些云南高原粳品种、布鲁稻和云南高原粳品种分别对普通粳稻、以及云南高原粳类群内的性亲和力相当高;在定量分析下,二者表现出相类似的酯酶同工酶的遗传物质基础。根据本研究结果,初步认为爪哇型内的布鲁稻与云南高原粳之间的亲缘关系较密切。本文还讨论了爪哇稻的分类地位和酯酶同工酶基因与调节体系等问题。 相似文献
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用四川麻鸭母鸭与建昌鸭、北京鸭和狄高鸭公鸭杂交,纯种设平行的对照。在放牧为主、人工给饲为辅的条件下每隔10日龄测定鸭群至70日龄的体重,并于60和70日龄分别屠宰一半,进行屠体分析。建川、京川和狄川鸭60日龄体重分别为1458.0、1500.0和1436.0克,70日龄分别为1638.5、1792.5和1648.0克,均显著高于四川麻鸭(p<.05)建川和京川还具超双亲表现。自出壳至70日龄体重的杂种优势一般较高而显著。60日龄建川、京川和狄川鸭屠体重(分别为884.0、887.0和882.5克),胸肌重(分别为59.2、49.7和50.5克)和腿肌重(分别为142.4、140.2和136.6克)均超过各自的双亲,屠宰性状的杂种优势,建川和狄川70日龄比60日龄明显下降,而京川则有上升之势。建川鸭胸腿肌赖氨酸和蛋氨酸含量居参试品种和杂种之首,屠体脂肪含量以狄高鸭最高。试验还观察到三个优良肉用品种在放牧为主的条件下不能发挥其快速生长潜力。据此,在四川稻田养鸭条件下推广这三个杂种,可获较大的经济效益。 相似文献
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针对变步长LMS自适应滤波算法在输入信号高度相关时,收敛速度下降导致性能下降的问题,提出了一种改进的解相关LMS自适应算法,该算法引入解相关原理和归一化处理,用输入向量的正交分量来更新滤波器权系数,有效加快了算法的收敛速度,且稳态误差小,使得算法在有色输入和大范围的动态输入下都能保持良好性能. 相似文献
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根据电力系统负荷预测的不同目的,提出一种基于RBFNN混合粒子群优化算法(HPSO)预报电力系统短期负荷,即首先采用改进的粒子群优化算法(MPSO)全局优化网络模型参数然后在MPSO全局搜索模型参数基础上利用梯度下降法局部优化网络模型参数,建立电力系统短期负荷的时序人工神经网络模型。仿真结果表明,该方法与传统的预测方法相比,减少了训练时间,提高了精度和适应性。 相似文献
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目的对TRFIA、RIA与ELISA法测定AFP进行比较。方法分别进行精密度、线性、对比试验的比较。结果精密度试验中,TRFIA批内为2.3%,批间为5.3%;RIA批内为5.7%,批间为10.5%;ELISA法批内为8.6%,批间为16.1%。三种方法线性不同,TRFIA法最宽,ELISA法最窄。测定结果比较TRFIA(Y)与RIA(X1)Y=1.13X1 8.2,r=0.995;TRFIA(Y)与ELISA(X2)Y=1.30X2 16.1,r=0.980。RIA与TRFIA的结果相关性比ELISA与TRFIA的相关性好。结论TRFIA测定AFP的灵敏度、特异性比RIA及ELISA法好,且无放射性污染,结果准确可靠。 相似文献