导读:本文包含了混合遗传模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:蛋鸡,资源群体,体重,主基因
混合遗传模型论文文献综述
马猛,王克华,曲亮,窦套存,沈曼曼[1]（2019）在《鸡18周龄体重的主基因+多基因混合遗传模型分析》一文中研究指出为探索鸡产蛋初期体重的内在遗传变化规律,确定控制产蛋初期体重的主基因对数,本研究以东乡绿壳蛋鸡(P_1)和单冠白莱航鸡(P_2)为亲本构建F2资源群体,测定亲本(P_1、P_2)、子一代(F_1)和子二代(F_2)产蛋初期18周龄体重,运用数量性状主基因+多基因混合遗传模型软件SEA-G4F2对鸡18周龄体重进行遗传分析。结果表明,最适合鸡18周龄体重的主多基因混合遗传模型为两对加性-显性-上位性主基因+加性-显性多基因混合遗传模型,即为24个模型中的E-1模型;主基因遗传力为0.25,多基因遗传力为0。综上,主基因对鸡18周龄体重调控作用远大于多基因。(本文来源于《山东农业科学》期刊2019年11期）
杨欣东,李国勇[2]（2019）在《基于遗传与粒子群混合优化算法的分布式模型预测控制系统结构分解》一文中研究指出为了对分布式模型预测控制系统进行分解,采用一种遗传算法与粒子群算法的混合优化算法对系统进行分解的方法。混合优化算法兼具两种算法的优点,相对于采用单一优化算法,收敛速度更快且精度更高。对控制系统的输入进行分组可以有效消除系统输入之间存在的耦合,平衡各子系统之间的通信负担,因此对控制系统进行输入分组,可以完成对系统的结构分解。定义了一个系统拆解目标函数对输入分组问题进行求解,并通过对热镀锌生产线控制系统中的部分输入进行分组实验,验证了方法的有效性。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年25期）
陈昊,梅学婷,苏晓艳,吴限晨[3]（2019）在《基于混合遗传算法下的RGV动态调度模型》一文中研究指出对智能RGV加工系统进行分析,建立排队论(M/M/s)模型并给出叁种不同情形下的RGV调度方案。利用混合遗传算法对不同的调度方案求解。最后,用系统作业的数据定量分析、验证了该模型的实用性、有效性。(本文来源于《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
兰彤彤[4]（2019）在《基于线性混合模型的尼古丁依赖的遗传度研究》一文中研究指出目的:烟草使用是当今世界上可预防的致死性疾病发病的主要诱因之一。烟草使用的盛行不仅对人类健康造成危害,同时也给社会造成了严重的经济负担。尼古丁是烟草中的主要有害物质,最大危害就在于其成瘾性。吸烟者会持续不断的吸烟,从而产生尼古丁依赖。尼古丁依赖是一种复杂的多维表型,受到遗传和环境因素等的共同影响。遗传度是用来衡量遗传因素对表型作用的大小,大量的家系和双胞胎研究已经确定了遗传因素对尼古丁依赖的显着影响,但往往存在环境混杂因素等问题。高通量测序技术的出现,使人们能够直接估计与SNPs有关的遗传度。GWAS已经发现了许多与尼古丁依赖相关的SNPs,但GWAS确定的SNPs只能解释遗传度的很小一部分。本研究使用全基因组的SNPs,更准确地估计遗传因素对尼古丁依赖的影响,为找到更多引起尼古丁依赖的SNP位点提供依据。方法:研究资料是来自明尼苏达双胞胎和家庭研究测序样本中的681个家庭的1405个个体的全基因组测序数据和表型值。本研究用到的模型为线性混合模型(LMM),共拟合4个混合线性模型。第一个模型,使用全基因组所有SNPs和亲缘关系作为随机效应,加入性别这个协变量作为固定效应,方差组份数T=2;第二个模型是根据染色体划分全基因组SNPs,使用每对染色体SNPs的亲缘关系作为随机效应,性别作为固定效应,方差组份T=23;第叁个模型是按照MAF大小划分全基因组SNPs,使用每个MAF组的SNPs和亲缘关系作为随机效应,性别作为固定效应,方差组份数T=8;第四个模型是根据基因的功能类别划分全基因组SNPs,使用每个类别的SNPs和亲缘关系作为随机效应,性别作为固定效应,方差组份数T=7。所有模型的各个组份的方差,均使用多组分限制性极大似然估计(REML-MC)来进行估计,从而得出每个组份的遗传度。模型拟合和遗传度的估计,均在GCTA软件中完成。结果:经过分析,全基因组所有SNPs解释了尼古丁依赖变异的44%。根据染色体划分全基因组SNPs时,得出每条染色体的遗传度。其中,8号染色体的遗传度最高,可解释尼古丁依赖变异的12%,其次是10号染色体,解释了尼古丁依赖变异的10.6%。按照MAF大小划分全基因组SNPs,得出每组MAF的遗传度。其中,最小等位基因频率在0.001-0.01之间时遗传度最高,解释了尼古丁依赖变异的24.8%。根据基因的功能类别划分全基因组SNPs,得出每个功能类别的SNPs的遗传度。其中,启动子(promoter)中的SNPs解释尼古丁依赖变异的38.1%。结论:全基因组SNPs估计的遗传度,能更准确地反映遗传因素对尼古丁依赖的影响。与尼古丁依赖有关的遗传信息,在8号染色体、10号染色体、启动子位置上相对较多,且可能存在效应较大的罕见变异。今后,在寻找与尼古丁依赖相关的位点时,可将研究重点放在8号染色体、10号染色体、启动子(promoter)上。且不能只研究常见变异的作用,罕见变异对尼古丁依赖的变异也有一定的影响。(本文来源于《山西医科大学》期刊2019-06-08）
党晚婷,毕胜,沈杰,韩继斌[5]（2019）在《遗传-深度搜索混合算法反演浅水模型糙率的效率分析》一文中研究指出糙率是水动力数值模型中率定和验证的重要参数。采用遗传算法反演河道糙率一直是水动力数值模拟研究的热点与难点,其反演效率是优化算法应用于实际工程的主要制约因素。针对遗传算法后期收敛慢的问题,引入拟牛顿、信赖域、单纯形3种局部细致搜索性强的算法与标准遗传算法混合,比较分析各种算法对一维水动力模型糙率的反演精度、效率及调用模型次数,探讨全局优化和局部细致优化混合算法在水动力模型参数优化中的适应性和实用性。研究结果表明,各算法对水动力模型糙率均具有较高的反演精度,但遗传算法在优化过程中存在明显的"阶跃"现象,而引入局部深度搜索算法后可显着减少优化过程中调用水动力程序的次数,提高收敛速度。研究结果可为一、二维水动力模型糙率反演方法选择及改进思路提供参考,亦可为各行业多目标优化问题的效率分析提供借鉴。(本文来源于《水电能源科学》期刊2019年04期）
陈兴彬,肖复明,余林,娄永峰,徐海宁[6]（2018）在《基于混合线性模型估算杉木生长性状遗传参数》一文中研究指出利用混合线性模型评估14年生杉木杂交测定林树高、胸径、红心长和红心率的单株遗传力、表型相关、遗传相关以及单性状混合线性模型下的家系育种值,评价混合线性模型在非平衡数据遗传参数估算中的有效性。结果表明:14年生杉木杂交测定林树高、胸径、红心长、红心率的单株遗传力分别为0.483、0.371、0.453、0.337;胸径和红心长的遗传相关系数为0.875,红心长与红心率的遗传相关为0.695;基于育种值,初步筛选36、27和18号家系为优良家系,入选家系平均树高、胸径和红心率分别为10.45 m、15.33 cm、53.17%,与剩余家系相比,入选家系的树高、胸径和红心率的遗传增益分别为2.40%、4.11%和5.62%。(本文来源于《森林与环境学报》期刊2018年04期）
张丽娟,张文勇[7]（2018）在《基于Heston模型和遗传算法优化的混合神经网络期权定价研究》一文中研究指出本文以Heston模型取代传统混合神经网络期权定价模型中的Black-Scholes(BS)模型,通过Back Propagation(BP)神经网络来拟合实际市场期权价格和Heston模型的期权价格的差值,并运用遗传算法来优化整个神经网络,建立了基于Heston模型和遗传算法的混合神经网络期权定价模型。应用这一模型,通过对香港恒生指数期权和上证50ETF期权的实证研究,结果表明:该模型相对于基于BS模型的混合神经网络模型和其他传统定价模型,有着更高的精确度,而且运用上证50ETF期权的Heston神经网络定价模型要比运用香港恒生指数期权的定价模型定价效果好,说明基于Heston神经网络期权定价模型在中国期权市场上有更好的适应性,为未来的期权定价提供新的模型指导,具有较大的参考价值。(本文来源于《管理工程学报》期刊2018年03期）
曲亮,郭军,王星果,胡玉萍,窦套存[8]（2018）在《应用混合线性模型评估蛋白高度遗传参数》一文中研究指出为分析蛋白高度动态变化规律,估计该性状不同周龄的遗传力和遗传相关系数,以高产蛋鸡白来航鸡与地方鸡鸡种绿壳蛋鸡构建F2资源群体,采集资源群体蛋白高度数据18 624条,应用约束最大似然算法分析表型方差组分。结果表明,混合线性模型的固定效应宜包含批次和亲代品种效应;资源群体蛋白高度遗传力为0.17~0.30;不同周龄蛋白高度表型相关系数为0.22~0.43,遗传相关系数为0.58~0.97,相邻周龄遗传相关系数较高。结果显示资源群体蛋白高度遗传力属于中等偏下,通过中长期选择才能有效获取遗传进展;蛋鸡分离群体蛋白高度不同周龄之间表型值差异不大、遗传相关系数较高,选择1~2个时间点足以代表全期蛋白高度水平。(本文来源于《安徽农业大学学报》期刊2018年02期）
李莉,熊炜,赵艺杰,余梦天,朱余林[9]（2018）在《基于模糊遗传算法的输电线路故障混合威布尔分布模型》一文中研究指出输电线路故障失效受其所处位置、环境、运维水平和使用寿命等因素影响,为准确反映多失效模式下输电线路故障间隔时间的概率分布,建立考虑气候因素的输电线路故障混合威布尔分布模型,采用遗传算法对混合威布尔分布参数进行拟合,并采用模糊逻辑控制,动态调整遗传算法中的交叉概率和变异概率。算例分析结果表明:所提方法可以提高遗传算法收敛速度,克服遗传算法过早收敛的问题,提高了混合威布尔分布参数拟合的精确性和适用性。相关方法可用于指导电网规划、调度运行和设备维护。(本文来源于《电力科学与技术学报》期刊2018年01期）
安海,阎朝一,孙鹏,尹瑰巧[10]（2018）在《基于新型自适应遗传算法的混合可靠性优化模型》一文中研究指出提出一种新型的自适应遗传算法。结合Logistic函数和余弦函数,对交叉、变异算子曲线进行非线性化处理,实现了交叉算子和变异算子的非线性自适应调整。用新算法求解测试函数,结果表明新算法能够提高收敛速度和精确度,有效地跳出局部收敛,避免早熟现象发生。并基于提出的新型自适应遗传算法,研究了截尾随机-模糊-区间变量的混合可靠性模型的优化问题,建立了以混合可靠性指标作为优化约束条件的混合可靠性优化模型。以某型飞机变速箱同步器系统的优化设计为例,验证了该模型在工程应用中的有效性。(本文来源于《航空学报》期刊2018年07期）
混合遗传模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了对分布式模型预测控制系统进行分解,采用一种遗传算法与粒子群算法的混合优化算法对系统进行分解的方法。混合优化算法兼具两种算法的优点,相对于采用单一优化算法,收敛速度更快且精度更高。对控制系统的输入进行分组可以有效消除系统输入之间存在的耦合,平衡各子系统之间的通信负担,因此对控制系统进行输入分组,可以完成对系统的结构分解。定义了一个系统拆解目标函数对输入分组问题进行求解,并通过对热镀锌生产线控制系统中的部分输入进行分组实验,验证了方法的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
混合遗传模型论文参考文献
[1].马猛,王克华,曲亮,窦套存,沈曼曼.鸡18周龄体重的主基因+多基因混合遗传模型分析[J].山东农业科学.2019
[2].杨欣东,李国勇.基于遗传与粒子群混合优化算法的分布式模型预测控制系统结构分解[J].科学技术与工程.2019
[3].陈昊,梅学婷,苏晓艳,吴限晨.基于混合遗传算法下的RGV动态调度模型[J].齐齐哈尔大学学报(自然科学版).2019
[4].兰彤彤.基于线性混合模型的尼古丁依赖的遗传度研究[D].山西医科大学.2019
[5].党晚婷,毕胜,沈杰,韩继斌.遗传-深度搜索混合算法反演浅水模型糙率的效率分析[J].水电能源科学.2019
[6].陈兴彬,肖复明,余林,娄永峰,徐海宁.基于混合线性模型估算杉木生长性状遗传参数[J].森林与环境学报.2018
[7].张丽娟,张文勇.基于Heston模型和遗传算法优化的混合神经网络期权定价研究[J].管理工程学报.2018
[8].曲亮,郭军,王星果,胡玉萍,窦套存.应用混合线性模型评估蛋白高度遗传参数[J].安徽农业大学学报.2018
[9].李莉,熊炜,赵艺杰,余梦天,朱余林.基于模糊遗传算法的输电线路故障混合威布尔分布模型[J].电力科学与技术学报.2018
[10].安海,阎朝一,孙鹏,尹瑰巧.基于新型自适应遗传算法的混合可靠性优化模型[J].航空学报.2018