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藻类鉴定被广泛应用于藻类遗传学、生理学、生态学和应用藻类学,尤其是藻类调查和评估.然而,基于形态学的鉴定往往因为分类特征未出现或不典型、设备限制和人员经验欠缺等原因带来较大误差.随着测序技术的不断发展,分子标记已成为藻类鉴定的一个通用工具.由于藻类类群众多且差异很大,分子标记的选择成为藻类鉴定的关键.本文综述了蓝藻、硅藻、绿藻、甲藻、裸藻、隐藻、金藻、黄藻、红藻和褐藻等主要门类分子标记的选择及应用进展,包括分子标记选择原则、常用标记和相应序列数据库,以及各个分子标记在不同类群应用中的优缺点等.藻类分子鉴定源于编码核糖体RNA的基因（rDNA）,发展于细胞核、线粒体、叶绿体DNA等.然而,当前藻类分子鉴定逐渐细化和完善,单一的核糖体DNA、内转录间隔区（ITS）和保守蛋白编码基因等短序列分子标记已经很难满足藻类鉴定的需求,多标记组合成为一种必然选择.同时,线粒体基因组、叶绿体基因组、核基因组、转录组和宏基因组等提供了更多遗传进化信息,弥补了短序列分子标记在系统分类应用中的不足.对于藻类鉴定,单纯依赖分子标记或形态学都不足以保证鉴定的准确性,采用将分子生物学、形态学、生理生化学等结合的多相学方法,才能准确地完成鉴定工作.此外,藻类分子数据库的建立和完善是未来分子鉴定的重要工作,快速鉴定方法也必将在未来获得广泛的应用和发展. 相似文献
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图像信息学(PI)算法已经成为了地震较活跃地区研究中长期地震危险趋势的重要算法,近年来已被应用于多个国家和地区的地震预测工作中.为进一步探索PI算法在地震活动相对较弱地区的预测效能以及其对地区性差异的依赖情况,本文以山东及邻区为研究区,通过遍历计算模型中网格大小、预测时间窗起点及长度三种参数下的预测结果,并以定量检验算法效能的"ROC值"为统计检验方法,在目标震级ML4.0、ML4.5、ML5.0情况下分别分析不同参数组合下的预测结果,得到了针对本研究区PI算法对几种参数的依赖关系.进一步选取优势参数分布中的参数组合,以回溯性和"向前"预测两种情况分别给出了在相应预测时间窗口内发生目标地震的"热点"分布,最后针对算法的技术及物理问题进行了讨论.本工作探索了不同计算参数对算法预测效能的影响以及PI算法在地震活动相对较弱地区的适用性,简要讨论了不同震级范围表现出来的自相似特征对算法的影响,可为将算法引入到山东地区的地震危险性研究工作提供参考. 相似文献
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用机载雷达资料反演雨空间结构 总被引：2，自引：0，他引：2
机载雷达可以方便地跟踪观测对象,并且可以观测有些地基雷达较难观测的区域（ 如海洋） ,因此近年来在大气遥感领域得到越来越广泛的应用。由于应用的需要,机载雷达使用的一般为 Ｘ 波段或 Ｋｕ 波段的频率,而该波段的电磁波穿过雨区时会受到衰减,需寻找算法进行订正。对于单束单频雷达,ｋ Ｚ 和ｋ Ｚ Ｓ算法具有很好的应用前景。将ｋ Ｚ、ｋ Ｚ Ｓ应用到在西太平洋进行的国际大型科学考察实验 Ｔ Ｏ Ｇ Ａ／ Ｃ Ｏ Ａ Ｒ Ｅ 中１９９３ 年１月和２ 月间取得的机载雷达（ 和星载雷达频率相近） 实测数据进行雨空间分布的研究。 相似文献
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将特征系统实现法(ERA)与CBSI算法相结合识别海洋平台结构的模态参数(固有频率,阻尼比,振型),利用有限的加速度信号进行结构模态参数识别。海洋平台结构数值模型模拟的动力响应信号用于参数识别。所识别出的海洋平台模态参数与有限元ANSYS分析所得的结果相比较,表明运用本文所提出的方法进行模态参数识别是有效的。 相似文献
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依据洪灾风险概念模型,从触发因子、孕灾环境和承灾体3方面选取江西省的12个洪灾风险指标,采用k近邻、随机森林、AdaBoost 3种机器学习算法构建洪灾风险评价模型。利用精度、Kappa系数、ROC曲线（AUC值）3种定量评估指标评价洪灾风险模型,基于随机森林和Boruta特征提取算法共同分析指标重要性,最后对比3种模型绘制的江西省山洪灾害风险分区图并分析山洪灾害分布特征。结果表明：① AdaBoost模型的精度、Kappa系数和AUC值的平均值为别为0.902、0.870和0.826,精度和Kappa系数略优于随机森林,AUC值与随机森林相当,而k近邻模型的3种性能指标均低于前2种算法;② 农田生产潜力、年最大6 h暴雨均值、年最大1 h暴雨均值、归一化差值植被指数、年降雨量均值这5个指标对最终的洪灾风险形成具有非常重要作用;③ 江西省较高风险区与最高风险区的面积和约占江西省总面积的34.4%,且主要分布于高降雨量、高暴雨量、农田生产潜力大的山区。 相似文献
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在数据高速共享的信息时代,数据传输是共享的前提和基础,而三维数据本身的复杂结构带来的海量数据对其传输、使用造成极大限制,因此,实现三维数据的高效传输十分重要。为解决三维空间数据高效传输的问题,本文提出了针对复杂地形三角网格的局部渐进传输方案。具体过程包括:首先在服务器端通过基于边折叠的三角网格化简和基于遗传算法的化简优化方法对网格模型进行预处理,并在服务器端构造折叠树存储网格简化信息;然后根据客户端的连接请求,向客户端传递化简后的初始网格,并根据用户的局部放大操作,在服务器端实时展开相应位置的网格结点并向客户端传输;最后,客户端将接收到的少量网格结点信息进行重组,实现局部放大效果,从而避免不必要的结点展开和传输。通过对遗传算法的效率和局部渐进传输时间的测试,验证了这一局部渐进传输方案的可行性。 相似文献
239.
空间数据生产是分幅进行的,因此,在实际应用中经常需要将跨图幅的面状或线状要素,合并成同一要素,使其符合现实世界情况.从数据生产与应用的角度,提出了一种DLG数据要素融合算法,并基于.net平台使用C#语言对算法进行了实现.实践证明,该算法对DLG数据要素融合是有效的,且算法处理效率较高. 相似文献
240.