菜用大豆核心种质构建策略研究

核心种质是种质资源研究的新领域,构建核心种质是研究和利用植物遗传资源的便捷途径。本研究采用基于田间实际数据的计算机模拟方法构建两个菜用大豆种质资源群体,应用最小距离逐步取样法研究菜用大豆核心种质的构建策略,采用极差符合率和变异系数变化率两个参数对构建策略进行评价,利用主成分分析确认核心种质的代表性。研究表明,采用最小距离逐步取样法构建菜用大豆核心种质的最佳遗传距离为欧式距离,最佳取样比例为95%。     

压缩感知在脉冲超宽带穿墙雷达中的应用

传统的超宽带穿墙雷达数据采样需要满足 Nyquist 采样定理,超宽带大数据量增大了 A/D 转换时的硬件压力,压缩感知理论突破了传统 Nyquist 采样的限制,它是基于信号的稀疏性,测量矩阵的随机性和非线性优化算法来对信号进行压缩采样和重构.文章针对超宽带穿墙雷达的具体工作过程和穿墙雷达目标成像空间的稀疏性提出了一种基于压缩感知理论的成像方法,并通过仿真表明了该方法的可行性和有效性.     

利用项目反应理论的正态双卵模型评估考试科目

文章采用项目反应理论中的两参数正态双卵模型,利用MCMC的方法,给出了Gibbs抽样估计项目参数的Matlab程序,根据该程序对某校本科生的期末成绩数据进行运算得出了项目参数,并加以分析。     

高校早操现状及管理对策研究

高校开展早操活动，是提高素质教育的应有之义。本文通过随机抽样的方式，采用excel数据分析法，对辽宁大学大一、大二在校本科生早操开展情况进行了调查分析，探讨早操管理中存在的问题，分别从提高认识水平、构建早操文化、丰富早操形式、完善管理制度、构建硬件平台五方面提出建议。     

内容分析法在互联网研究中的应用初探——以与传统媒体内容分析法应用的比较为视角

随着互联网时代的到来,许多适用于传统媒体的研究方法和工具已不再能完全沿用,内容分析法在媒体研究中的应用必须根据媒介特性的改变而作出及时的调整与改进。与传统媒体的内容分析法应用相比较,内容分析法在互联网研究中的应用,在实施抽样、确定分析单位、收集资料和信度检验等方面已发生了显著变化。内容分析的自动化将是互联网研究中内容分析法应用发展的新趋势。     

基于ARM的森林火险预警系统模型研究

为提高森林火险预警的准确性和智能化程度,建立了线性回归预警模型。采用最新ARM技术和传感器进行数据采集处理,提取并分析五类火险影响因子对火灾的贡献值,根据模型得出了火险等级。系统仿真结果表明,预警模型拟合效果非常接近实际火险情况。该模型适应于各类森林的火险预警,具有实际应用价值。     

孤立批抽样检验方法及相关标准的使用

GB／T2828．2-2008《计数抽样检验程序第2部分：按极限质量LQ检索的孤立批检验抽样方案》标准在孤立批抽样检验方法上的应用。     

概率论中一个易产生歧义解的问题的分析

经济数学基础课程的概率论部分的学习中，学生对概率定义的理解有一定的难度，对使用定义求解概率问题常常出错，本文通过概率定义的总结及进一步理解和对易产生歧义解的问题进行分析，以期达到理解定义、解决问题的目的。     

基于领域特征和用户查询取样的Deep Web数据源描述方法

[目的/意义]数据源描述（又称数据源摘要）是Deep Web集成检索领域存在的关键问题之一,数据源描述的质量直接影响着集成检索系统的检索效率和效果。本文提出一种基于领域特征和用户查询取样的数据源描述方法,以期为非合作环境下资源集成应用与研究提供参考和借鉴。[方法/过程]该方法为异构非合作型数据源的离线取样方法,通过分析数据源和用于查询的领域主题属性,依次构建领域特征词集、初始特征词集和高频特征词集,并最终获得以高频特征词查询取样的数据源描述信息。结合流行的CORI算法,深入分析基于推理网络的用户查询与数据源描述的相关度计算方法,并基于此方法设计基于Lemur工具集的集成检索系统,验证了上述方法的有效性。[结果/结论]所提方法在查全率和查准率方面均得到很好的表现。与其他方法相比,该方法在样本数据自动更新和运维管理方面具有明显成本优势和实用价值。     

Power Computations for Polynomial Change Models in Block-Randomized Designs

Education experiments frequently assign students to treatment or control conditions within schools. Longitudinal components added in these studies (e.g., students followed over time) allow researchers to assess treatment effects in average rates of change (e.g., linear or quadratic). We provide methods for a priori power analysis in three-level polynomial change models for block-randomized designs. We discuss unconditional models and models with covariates at the second and third level. We illustrate how power is influenced by the number of measurement occasions, the sample sizes at the second and third levels, and the covariates at the second and third levels.