Optimization of media constituents for the production of lipase in solid state fermentation by Yarrowia lipolytica from palm Kernal cake (Elaeis guineensis)

The production of extra cellular lipase in Solid State Fermentation (SSF) using Yarrowia lipolytica NCIM 3589 with Palm Kernal cake (Elaeis guineensis) has been studied. Different parameters such as incubation time, inoculum level, initial moisture content, carbon level and nitrogen level of the medium were optimized. Screening of various process variables has been accomplished with the help of Plackett-Burman design. The maximum lipase activity of 18.58 units per gram of dry fermented substrate (U/gds) was observed with the substrate of Palm Kernal cake in four days of fermentation.

湖北省农作物碳汇的阶段性特征、空间差异与动态演进——基于1997—2022年湖北省农作物数据

湖北省是我国农业大省,科学测算湖北省农作物碳汇,摸清本底,对碳汇交易和农业低碳发展具有重要意义。对湖北省1997—2022年的农作物碳汇量进行测算,运用Dagum基尼系数、Kernel密度估计和Markov链,探讨湖北省农作物碳汇量的地区差异和动态演进特征。结果表明:1997—2022年,湖北省农作物碳汇量呈现“W”形波动上升的态势,平均值为12085.30万t,其中粮食作物为湖北省农作物碳汇的主要贡献来源。“双碳”背景下对湖北省的三大地区及各市(州、林区)展开分析,发现1997—2022年鄂东地区农作物碳汇量位于湖北省三大地区的第一位。Dagum基尼系数分析显示湖北省农作物碳汇存在一定的地区差异,其差异主要来自于超变密度,平均贡献率为53.58%,湖北省农作物碳汇总量具有较强的稳定性,具有一定的俱乐部趋同特征。最后提出相关对策建议,如开发农作物碳汇核算方法学和标准,制定差异化的农业碳汇增汇政策,探索农业碳汇交易机制及价值实现。

关于一个核函数的一些注记

对于一个定义在单位圆周上的拟对称同胚h,已知基于它构造出了一个核函数,并对该核函数在单位圆盘上进行积分。对该积分做了一个估计,对一个定理的必要性给出了一个新的证明方法,建立了该积分与p次可积的渐近仿射同胚更直接的联系。

基于MDLatLRR和KPCA的光场图像全聚焦融合

为了提升光场成像的空间分辨率,结合光场图像数字重聚焦与多聚焦图像融合,提出了一种基于多尺度潜在低秩分解和核主成分分析的光场图像全聚焦融合算法。首先,对光场图像进行数字重聚焦得到重聚焦图像,然后对各重聚焦图像进行多尺度分解提取出基础层和显著层,对基础层、显著层分别采用局部梯度差值加权算法和多尺度梯度域显著性提取算法计算相应的特征系数;其次,联立基础层和各显著层的特征系数矩阵,然后用核主成分分析进行降维融合得到融合特征系数矩阵,使得经融合特征系数生成的聚焦决策图能充分考虑基础层和显著层的特征信息;最后,用聚焦决策图引导重聚焦图像进行全聚焦融合。实验结果表明,该算法与传统方法相比在视觉效果和边缘信息丰富度上具有更优表现,所生成的光场全聚焦图像具有更高的分辨率和更好的视觉效果。

基于颜色特征的半监督聚类算法在铜片腐蚀等级识别中的应用

提出一种基于半监督聚类算法的铜片腐蚀等级快速识别方法。该方法首先对于大量铜片腐蚀图像进行图像分割,使其尺寸归一化;然后通过滤波处理减弱异常值影响,利用颜色量化方法获取图像的颜色特征向量,并通过核主成分分析(KPCA)对颜色直方图信息进行降维处理;最后,将标准比色卡提取的颜色特征向量作为半监督k-means的初始聚类中心,结合预处理后腐蚀图像的颜色特征向量训练模型,得到每张图片对应的腐蚀等级。结果表明,通过该算法得到的铜片腐蚀等级分类结果与目测结果一致,说明该方法具有较高的准确性。

基于核技巧改进的Informer模型的长序列时间序列预测方法

如今,学者们对长序列时间序列问题的预测主要基于类RNN模型,且其中大部分使用的损失函数是传统的均方误差(MSE)。但类RNN模型在预测任务中存在只能捕捉局部信息且计算开销会随着预测序列的增多迅速提升的问题。不仅如此,MSE损失函数无法捕捉长时间序列数据中普遍存在的非线性问题,且自身还存在对异常值敏感和鲁棒性较低的问题。基于以上背景,提出一种完全基于注意力机制的Informer模型,并在模型中使用基于核技巧改进的Kernal-MSE损失函数代替传统的MSE损失函数来解决长序列时间序列预测的问题。在多变量预测多变量的背景下,以3类数据中的8份数据集为例,对比改进后的Informer模型与经典的Informer模型,类RNN模型中的LSTM和GRU模型。结果表明,改进后的Informer模型预测精度更高,且精度的相对提升值随着原始数据量的增大而增大,适用于长序列时间序列预测问题。

基于改进RF算法的低压配电工程信息识别技术

针对当前电力系统配电网结算管理过程中的结算工程量与实际工程量不遵从问题,提出了一种基于改进随机森林算法的低压配电网工程信息识别技术。该技术通过分析配电网结算过程中工程信息的特点,采用核主成分分析算法提取配电网工程信息的数据特征,从而构建工程信息数据的特征向量。同时将随机森林模型作为基础分类模型并输入特征向量,根据分类性能对随机森林中的决策树进行精确加权,并针对参数选取问题引入粒子群算法优化随机森林的参数,进而输出分类识别结果。实验结果表明,所提出的改进随机森林算法能够有效识别异常工程信息,且与其他算法相比其具有更为优异的识别准确率及识别效率。

基于K-ELM的涡桨发动机扭矩信号重构方法研究

针对小型涡桨发动机高状态下输出扭矩测不准,部件模型求解扭矩实时性差的问题,提出了一种基于核极限学习机的扭矩信号重构方法。利用核极限学习机构建发动机扭矩估计器,通过当前发动机和螺旋桨状态参数预测发动机输出扭矩。将传感器采集的扭矩信号和估计器预测的扭矩进行加权,重构出输出的扭矩信号。引入置信区间,对重构的扭矩信号进行校验。以某涡桨发动机试验数据进行测试,结果表明:重构后的扭矩值相比于直接测量的扭矩值有更高的精度,所有状态下的误差不大于7.5%,同时也表明该方法具备一定的容错能力。

微胚乳超高油玉米子粒含油率的配合力研究

按Griffing方法4,用6个微胚乳超高油玉米自交系配制15个组合,研究微胚乳超高油玉米子粒含油率的配合力。结果表明:子粒含油率高的双亲在组配时有可能表现出超亲优势;子粒含油率的一般配合力(GCA)在各亲本间及特殊配合力(SCA)在各组合间均存在显著差异;子粒含油率的GCA效应与SCA效应之间无明显关系;以提高子粒含油率为育种目标,应选择具有较高子粒含油率和GCA效应值的自交系作亲本;子粒含油率有较高的遗传力,加性方差在遗传变异中起主要作用,子粒含油率宜在早代选择。

小麦籽粒硬度及其对面粉加工品质影响的研究进展

籽粒硬度是重要的小麦品质性状之一,也是小麦品质遗传改良的重要目标性状。本文着重阐述了小麦籽粒硬度的形成机理、测定方法、遗传与分子机理、基因型与品质的关系及其对小麦加工品质的影响,并提出了进一步开展软质小麦品种培育的设想及思路。

微胚乳超高油玉米几个性状的研究

对微胚乳玉米的含油率及其一些相关性状进行了研究。讨论了微胚乳玉米种质可能的利用前景。结果表明这批材料的含油率存在着广泛的遗传变异。含油率与粒重不存在显著的相关,但含油率与胚/籽粒干重,及胚含油率间存在极显著的正相关。亲本与杂交子代的含油率间也存在显著的正相关。

小麦白粉病潜在生防菌的筛选与控病特性研究

2001￣2004年从山东,河南等11省采集土样78份,通过稀释平板法共分离菌株282株,其中真菌138株,细菌72株,放线菌61株。通过小麦白粉菌的孢子萌发抑制试验和小麦离体叶病害抑制试验的初步筛选,共得到12株防效较好的菌种。将所筛选的12个菌株进行温室盆栽苗病害控制试验。结果表明:细菌菌种PE4、C26、C27与真菌菌种P17-1对小麦白粉病抑制能力较强,防治效果分别达74.96%、70.1%、67.33%和64.71%。并对不同处理的小麦株高和千粒重进行方差分析,其中菌株PE4、C26、GE11处理的小麦千粒重分别为43.57,42.21,41.57g,与对照千粒重(29.22g)差异极显著。

小麦RILs群体叶绿素含量和千粒重相关分析及QTL定位

以京411/红芒春21构建的重组自交系群体(RILs)为实验材料(包括177个家系),研究花后旗叶叶绿素含量及其与粒重的关系,并进行QTL定位。结果表明,2011和2012年,花后7 d(Ⅰ期)、14 d(Ⅱ期)、19 d(Ⅲ期)旗叶叶绿素含量及总叶绿素含量与千粒重呈显著或极显著正相关。连锁分析及QTL定位结果表明,2AS2存在一新的QTL位点(Barc5～Gwm448),控制I期和II期的旗叶叶绿素含量,于2011年和2012年均被检测到,可分别解释I、II时期叶绿素含量表型变异的16.38%～20.12%和17.27%～19.35%。而另一位点2AS1(Barc1138～Barc212)只在2011年检测到,可分别解释Ⅰ、Ⅱ期叶绿素含量变异的11.43%和9.67%。同时,该新位点(Barc5～Gwm448)也与千粒重变异有关,可分别解释其表型变异的13.35%(2011年)和10.14%(2012年)。未检测到花后其他时期旗叶叶绿素含量的基因位点。

玉米成熟期籽粒含水量与果穗性状的关系

1983～1986年对不同熟期的600余份试验材料,测定玉米成熟期籽粒含水量,研究分析果穗性状与籽粒含水量的关系。结果表明,在黑龙江省自然气候条件下,选育产量高、含水量低的杂交种,应该是穗轴细、穗粗适中、籽粒偏硬或中间型、长籽粒、单穗粒重和百粒重均高的杂交种。

杏树不同品种果核数量性状分析

以20个杏树品种为试验材料,运用SPSS19.0软件,分析研究了杏树果核数量性状指标,对测得果实的核纵径、核横径、核侧径、核型指数、核干重、仁纵径、仁横经、仁侧径、仁型指数、仁干重以及出仁率11项果核性状指标进行了主成分分析和聚类分析。结果表明,前3个主成分累积方差贡献率可达84.55%,囊括了所检测的11个果核性状指标。对20个杏树品种,使用前3个主成分的特征值进行系统聚类分析,欧式距离为10时,该20个杏树品种可聚为5类。对11个果核性状指标,利用前3个主成分的特征值进行系统聚类分析,在相同欧式距离处,该11个果核性状指标可聚为4类,分别从这4类指标中挑选仁侧径、核侧径、出仁率、仁型指数4个具有代表性的指标,对20个杏树品种进行系统聚类,在欧式距离为10时,聚类结果与用3个主成分值聚类结果相同,表明用以描述杏树果核性状的11个指标可简化为4个指标,即仁侧径、核侧径、出仁率、仁型指数。为其他经济林树种的性状指标筛选简化提供参考依据。

高考入学成绩对后续课程影响的统计分析

本文利用多元回归和马尔柯夫链等数学模型，分析高考入学成绩对后续主于课程的影响，并确定重点专业对入学核心课程成绩的要求．

SVM在电网短期负荷预测中应用研究

支持向量机SVM(SupportVectorMachines)是一种统计学习方法,将其引入电网短期负荷预测。首先,通过聚类筛选合理的历史数据构成训练样本,再将预测的平滑性和误差损失函数相结合构成问题的目标函数,采用LIBSVM算法将SVM的大规模优化问题转化为具有解析解的二次优化问题。编制了相应的软件,对某实际电网进行了短期负荷预测,取得了理想的结果。

水稻籽粒游离氨基酸含量的基因效应分析

以6个不同类型的籼、粳、爪哇水稻品种配制的5个组合的P1、P2、F1、F2、B1、B2为试材，用世代均数法研究了籽粒游离氨基酸含量的基因效应值及效应平方和与百分比。结果表明，游离氨基酸含量显性效应比加性效应重要，上位性效应同样具有极为重要的作用，非加性类效应大于加性类效应，亲本显性基因较多。游离氨基酸含量以利用杂种优势为主。

SVM与Fourier算法在电网短期负荷预测中的应用

将Fourier(傅立叶)算法与SVM(支持向量机)共同引入电网短期负荷预测。对于波动性较大的负荷,Fourier算法用于滤除高次谐波分量。SVM用于对滤除了高次分量的数据进行统计学习,它首先筛选与预测点相关的历史数据构成训练样本,再将预测的平滑性和误差损失函数相结合构成问题的目标函数进行求解。编制了相应的软件,对某实际电网进行了短期负荷预测,取得了理想的结果。

采用灰度加权核函数的动态背景运动目标检测算法

针对动态图像序列中的运动目标检测存在的运算速度慢、虚警率高等问题,提出了一种基于灰度加权核函数的检测算法。算法首先利用图像中的平均梯度最大块实现了图像序列的快速配准,然后将图像分为32×32的子块,分别计算每一子块图像的灰度加权核函数(GWK),利用bhattacharyya系数作为配准后图像对应子块GWK函数的相似性度量,确认灰度加权核函数发生变化的子块,进而完成图像中的运动目标检测。实验结果表明,基于灰度核函数的运动目标检测算法运行速度快,可以有效抑制图像配准误差以及灰度起伏的影响,实时实现运动目标检测,具有较好的实时性和鲁棒性。