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根据2021年5-8月淡水养殖池塘3个平行位点逐月实测数据,文章构建了基于支持向量机(SVM)的产毒微囊藻SNP/InDel基因型及胞内外毒素含量的预测模型。分析了各水化指标与产毒微囊藻6种基因型及胞内外毒素含量的相关系数,对原始数据归一化,以径向基函数为核函数,通过5折交叉验证确定模型最优参数,建立了用水化指标预测产毒微囊藻6种基因型的6个模型,以及用水化指标、6种基因型预测胞内外毒素含量的2个模型。结果表明:每项水化指标都至少与1种产毒微囊藻基因型或1项毒素含量的相关系数大于0.3。在8个预测模型中,对训练集预测的均方误差均小于0.07,对训练集预测的决定系数均大于0.9,平均的测试集均方误差为0.054。可见,利用SVM预测养殖池塘中产毒微囊藻SNP/InDel基因型及胞内外毒素含量是可行的,且精度较高。 相似文献
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采用齐次泊松过程(HPP)与失效物理模型相结合的模型,即HPP-Arrhenius综合模型,探讨了可修电子部件定量加速寿命试验方法。该方法充分利用了可靠性预计数据建模,并通过定时截尾试验方案来验证评估该综合模型的适用性。结果表明,该模型和方法不仅在试验数据处理方面比传统的Arrhenius模型有更高的精度,而且还可校正失效物理模型中激活能等参数预计值。 相似文献