HPLC/ELSD指纹图谱和星座图聚类法在清开灵注射液质量评价中的应用

目的对清开灵注射液的质量进行科学评价,为有效控制中药质量提供一种可靠方法。方法采用HPLC/ELSD指纹图谱技术结合星座图聚类法,测定不同厂家的18个批次清开灵注射液的指纹图谱,并评价产品质量。结果本法直观、准确地表达了产品的质量信息。结论本法是中药质量评价的一种直观、合理、有效的技术手段。

玉米自交系的星座图聚类分析

用星座图聚类的方法对２８个玉米自交系进行了分析。结果表明：①计算所得的综合值可以客观地度量玉米自交系的综合性状，且玉米自交系的综合值具有相对的稳定性；②依综合值的大小，可以把２８个参试玉米自交系划分为性状各异的６个类群或简单地划分为优良、一般、较差３个等级；③星座图聚类是表型性状的聚类，聚类结果与自交系间的血缘无必然的联系。

用星座图聚类法对玉米自交系综合性状的定量研究

本文首次用星座图对玉米自交系10个数量性状进行了聚类,用计算所得的综合指标值较为客观地度量玉米自交系的综合性状,并把55个玉米自交系划为综合性状各异的6个类群。权重对分类结果影响较大,而当主指标确定以后,不等指标对分类的影响存在一定的稳定性。

利用星座图聚类法对棉花单株进行综合评价

利用多元分析中的星座图聚类法，对３９ 个棉花单株进行多个性状的综合评价。并根据计算的综合指标值，将３９ 个棉花单株划分为６ 个类群，从中筛选出符合育种目标要求的优良单株１７ 株。

大豆品种综合性状的星座图聚类分析

[目的]为了更好地分析大豆品种的综合性状,对大豆品种进行分类。[方法]根据大豆育种理论与实践,结合生产需求确定各性状指标的权重,用星座图对28个大豆品种的11个数量性状进行了聚类分析。[结果]按星座图聚类分析法把供试的大豆品种分为综合性状各异的5个类群,分类结果与大豆品种的血缘无必然联系。前两类群大豆品种的综合性状较好,在育种上配置杂交组合有较高的利用价值。[结论]星座图聚类分析法可作为一种大豆品种综合性状划分的新方法。

星座图聚类法的改进及其应用

提出一种改进的星座图聚类分析法，使分类对象在图上有更清晰的表示，通过对我国农业经济带的分析说明其应用。

运用星座图聚类分析法对茶树品种区域试验的定量化评价

介绍了星座图聚类分析应用于茶树品种区域试验定量化评价的方法,并对1997—2002年全国茶树品种区域试验河南点试验数据进行了星座图聚类分析,结果表明:其分析结果与常规分析方法基本一致,说明星座图聚类分析法应用于茶树品种区域试验中对试验结果作综合判定是可行的,而且可对茶树综合性状作出定量的评价分析,弥补了常规分析方法的单纯性。

星座图聚类分析法在青海冬果种质资源分类上的应用

为了摸清青海栽培冬果的种质资源状况,根据果树育种理论与实践,用星座图对青海省冬果18个冬果种质资源的19个数量性状进行了聚类分析。在种质资源调查的基础上,确定各性状指标的合理权重,最终按星座图聚类分析法把冬果种质资源分为3个类群。

星座图聚类法在化杀杂种小麦优势预测中的应用探讨

运用星座图聚类法对两年试验的化杀杂种小麦亲本进行了聚类、计算所得的综合指标值能较客观地反映化杀杂种小麦亲本的综合性状。结合各亲本的综合指标值与星座图将农艺亲本 (及CK)分为几大类群 ,取得了良好效果。研究表明 ,双亲综合指标值之差 (差值 )不能用来预测类群内组合的杂种优势与类群间组合的超标优势 ,但可用来预测类群间组合的平均优势。在类群间组合中 ,当差值较小时 ,可用之来预测类群亲本间的超标优势 (r =0 .751 2 ) ;当差值较大时 ,可用之来预测亲本间的平均优势与超标优势 (r =-0 .7690 与-0 .660 0 ) ,差值与类群间组合的杂种优势近似抛物线关系。研究同时表明 ,化杀杂种小麦强优势组合是在有综合性状好的丰产类农艺亲本存在下 。

星座聚类图的编程与应用

星座聚类图的编程与应用陈付贵，孙用明（河南职业技术师范学院基础部）星座聚类是聚类分析中较为直观明显的一种聚类方法，这种聚类方法在现代农业试验多因素数值分类分析中，由于其直观性和准确性愈加引起人们的重视。但终因其计算工作量大，绘制星座过程麻烦，有关这方...

应用星座图聚类法划分杨树栽培区的研究

本研究以晋中地区的地理、气候等生态因子的调查资料及主栽杨树品种的生长调查材料为依据，应用星座图聚类法将该地区划分为５个栽培区：Ⅰ．平川温暖干旱区；Ⅱ．平川东部丘陵温和干旱区；Ⅲ．东山丘陵温和半干旱区；Ⅳ．低山温凉半湿润区；Ⅴ．中山温寒湿润区。同时，用生产上常用种北京杨，对各栽培区生产力差异等进行显著性检验与分析，说明Ⅲ区是杨树生长的最适宜地区，Ⅳ、Ⅰ区次之，Ⅱ、Ⅴ区居后。应用星座图聚类法作杨树栽培区划，使分区建立在数学的基础上，模型化，直观化。

基于高阶累积量和星座图的调制识别算法

提出了一种基于高阶累积量和星座图的数字调制信号识别的算法.该算法利用信号的高阶累积量,并结合改进的星座图聚类分析法,采用一种分层的多分类器对信号进行分类.算法中所选用的特征参数对信号的幅度和相位抖动不敏感,同时能有效地抑制加性高斯噪声.仿真结果表明,在接收数据长度为800和信噪比不低于6 dB的情况下,该算法对不同调制信号的正确识别率均达到93%以上.

利用星座图法评价玉米自交系

利用星座图聚类分析方法可将 36份玉米自交系分为 5大类群 ,分类结果与自交系的血缘无必然的联系 ,前三类自交系综合性状较好 。

星座图贴近度方法在广西北海近海水质监测优化布点上的应用

本文将星座图聚类、欧几里得距离贴近度、中国近海水质评价及t检验方法结合起来,对广西北海近海水质监测点进行分类、择优布点及检验。结果表明,这是一种实用的优化布点方法。

基于星座图的PSK、QAM信号联合识别算法应用

针对PSK、QAM信号的理论识别算法在实际应用系统中不能满足较高的识别精度这一问题,提出一种基于星座图的PSK、QAM信号联合识别算法。该算法首先对信号同步处理并恢复信号星座图,然后进行相位统计与星座图聚类,提取出星座图的中心点个数N、相位个数P以及最大半径与最小半径比R等特征参数,再构造评估函数C(N,R,P)以识别PSK、QAM信号的调制方式。实际应用表明,对码元数目大于800的PSK和QAM信号的识别准确率均高于94%;对信噪比为8.25 d B的860M数字集群TETRA信号的识别率高达94.12%。该算法流程清晰且不需要任何先验知识,非常适合实际应用,此方法已经在某公司的信号分析系统上得到了应用。

辽宁省公路绿化区域类型划分的研究

以辽宁省全境县域为研究单位,根据地形地貌、气候等方面的指标,通过调查法和“星座”图聚类法,对辽宁省公路绿化区域进行了划分和特点分析,并提出了公路绿化对策。

基于高阶累积量的OFDM信号和单载波信号识别

本文提出了一种利用高阶累积量实现OFDM信号和单载波调制信号识别的方法。该方法利用接收信号的高阶累积量提取特征参数,并结合星座图聚类分析,采用一种决策树的多分类器实现信号的分类识别。使用的特征参数对信号的信道抖动和相位延时不敏感,且能抑制噪声的影响,易于工程实现。仿真和实验结果表明,该方法能有效识别出OFDM信号和单载波信号,具有一定的实际应用价值和发展前景。

基于星座图的神木县工矿废弃地复垦潜力研究

本研究为土地整治领域引入一种新的研究方法，同时客观确定神木县工矿废弃地的复垦潜力。以陕西省神木县工矿废弃地为研究对象，利用2012年实地调研数据，应用层次分析法和改进后的星座图聚类法计算其复垦潜力并分区，最后在ArcMap中绘制出神木县工矿废弃地复垦潜力分布图。研究结果表明神木县工矿废弃地复垦潜力可分为四级：I级区潜力值为0．75，II级区潜力值在O．46～0．56之间，III级区潜力值在0．27～0．38之间，IV级区潜力值分别为0．18和0．19。研究结论得出应用星座图聚类法研究工矿废弃地复垦的潜力直观简便，使潜力等级划分更科学，但要根据研究样点的个数合理确定坐标点的分布范围。

海南省市县耕地整理潜力分析与比较

用单一指标法对海南省耕地整理数量潜力和质量潜力分别进行分析,采用星座图聚类法得出该省耕地整理综合潜力。