随着GPS台站的普及,结合GPS数据进行时间序列数据异常检测已成为热门研究领域。针对现有方法普遍存在的主观性强、普适性差等问题,运用鞅理论,提出了一种基于GPS数据的震前短临异常检测算法(Anomaly Detection Algorithm based on GPS d...
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随着GPS台站的普及,结合GPS数据进行时间序列数据异常检测已成为热门研究领域。针对现有方法普遍存在的主观性强、普适性差等问题,运用鞅理论,提出了一种基于GPS数据的震前短临异常检测算法(Anomaly Detection Algorithm based on GPS data, ADA)。实验结果表明,ADA算法所检测到的GPS数据中,异常出现时间与地震发生时间存在显著相关,与时间序列异常检测中传统的kσ准则和主流的异常检测模型ARIMA、单类别支持向量机OCSVM以及基于两阶段聚类的异常检测算法TSOD相比,ADA算法能够更直观、准确地反映震前GPS数据中出现的异常,不易出现误报的情况。
【目的】基于协方差估计的多因变量回归(multivariate regression with covariance estimation,MRCE)模型进行多性状QTL定位分析,为动植物数量性状基因定位提供理论参考。【方法】构建适用QTL定位的MRCE模型,设计3个模拟试验对模型进行...
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【目的】基于协方差估计的多因变量回归(multivariate regression with covariance estimation,MRCE)模型进行多性状QTL定位分析,为动植物数量性状基因定位提供理论参考。【方法】构建适用QTL定位的MRCE模型,设计3个模拟试验对模型进行检验,通过计算机生成基因型和2个相关性状的表型值,并用2组数据对模型进行实际应用,其中一组为水稻DH群体数据,选自qtlnetwork软件;另一组为水稻永久F群体数据,由珍汕97×明恢63,含有210个株系的重组自交系(RIL)群体随机交配生成,分析MRCE模型在以上2组数据多性状QTL定位中的应用效果。【结果】用MRCE模型进行QTL定位的模拟试验结果表明,遗传变异所占方差比越大,相关系数绝对值越大,遗传率越大,则功效越好,估计值越接近效应值。MRCE的QTL定位应用结果显示,从水稻DH群体中识别出8个QTL与ph6性状有关,6个QTL与ph8性状有关;从1998年水稻永久F群体数据中识别出3个QTL与穗粒数相关,10个QTL与粒质量相关;从1999年数据识别出3个QTL与穗粒数相关,6个QTL与粒质量相关。【结论】利用MRCE模型进行多性状QTL定位是可行的。
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