体重协方差函数分析最优模型的选择方法

为了得到考力代羊协方差函数分析的最佳模型和准确的参数估计,以便为考力代羊的选育提供参考依据,利用考力代羊的育种体重记录数据,分为4部分进行:第一,先在固定效应模型中,利用SPSS软件的GLM程序对模型中的固定效应进行筛选;第二,用DFREML软件的DFUNI程序进行单性状分析,利用对数约束似然函数最大值和似然比检验对模型中的随机效应进行筛选;第三,单性状分析的方差组分作为多性状分析的初始值,多性状分析的协方差组分作为协方差函数估计的初始值;第四,用DFREML软件的DXMRR程序进行协方差函数估计时,利用Araike和贝叶斯信息标准(AIC、BIC)对模型中效应的配合阶数进行筛选。结果表明,协方差函数分析模型中固定效应(b)为出生年份、出生月份、出生类型和性别;随机效应为个体加性遗传效应(a)和母体永久环境效应(c),且固定效应和随机效应的配合阶数依次为5、5、4时所得的协方差函数估值最佳。最佳模型为y=Xb+Za+Wc+e(e为误差方差)。

免疫遗传法结合概率因果模型诊断变压器故障

为了对电力变压器的绝缘故障进行诊断,提出了一种免疫遗传算法结合概率因果模型的故障诊断方法。该法先用概率因果模型将电力变压器的故障诊断问题转化为最优化求解问题,再将概率因果模型的似然值函数作为免疫遗传算法的抗原,故障诊断的解作为其抗体,对电力变压器进行故障诊断。基于生物系统的免疫遗传算法既保留了遗传算法随机全局并行搜索的特点,又在相当大程度上避免未成熟收敛,确保快速收敛于全局最优解。实例分析证明,该方法能有效诊断电力变压器的故障,具有较高的诊断准确率。