高光谱图像基于像素结构的改进PCA算法

主成分分析法(PCA)作为一种常用的降维算法,被广泛的应用到如高光谱图像处理等需要进行大量数据处理的应用中。PCA的主要目的是利用正交变换,将具有相关性的高维数据的分量转换为线性不相关的新的成分变量,但当矩阵维数超过百万时候会造成严重的计算困难问题。本文针对PCA运算中协方差矩阵计算过程中内存调度的问题,提出了一种基于像素结构的改进的协方差矩阵计算方法,可以在确保与常规PCA具有相同性能的同时有效地降低计算所需的存储器规模。实验中分别采用传统PCA算法和改进算法对高光谱图像数据进行特征提取后利用支持向量机(SVM)进行分类,对比结果验证了改进算法的有效性和可靠性。

马尾松两广优良家系遗传变异研究

通过调查马尾松中龄林的生长情况,对其群体遗传变异进行分析。结果表明,马尾松两广优良家系中龄林存在丰富的遗传变异,树高、胸径、材积和冠幅等性状在家系层次上有极显著或显著差异,这些差异主要由遗传因素制约,各性状受中度、中低度遗传控制。主成分分析表明,树高、胸径和材积为主要生长性状,它们的累积贡献率达89.54%。采用Structure Version 2.2软件进行群体遗传结构分析,将群体分成5大类,在第4组群中,广东的家系数量最多,且组群生长性状值最高;第2组群中广西的家系数量最多,而生长性状值仅次于第4组群。

中华民族D3S1358、vWA基因座的空间地理分布

目的运用地理信息系统(GIS)的理论和方法分析中国87个人群常染色体D3S1358、vWA基因座的空间群体遗传结构,为研究中华民族的起源、人口迁移、考古以及民族融合等群体遗传学和人类学问题提供分子生物学依据。方法应用主成分分析(PCA)方法及GIS中的空间差值分析(SDA)技术,从基因频率矩阵中提取综合指标,并采取可视化技术来反映中国人群2个短串联重复序列(STR)位点的空间群体遗传结构。结果中国人群D3S1358、vWA基因座的主成分空间分析结果划分出三大区域,且显示出从东南向西北递增的趋势,在每个区域内又有不同划分小区域。结论中国人群2个STR位点的空间群体遗传结构呈现明显的地理遗传梯度变异性,不同群体之间存在明显差异。