遗传参数

摘要： 为筛选出亚美马褂木优良无性系,并进一步提高杂交育种效率,以30个亚美马褂木半同胞杂交子代优良单株无性系试验林为研究对象,基于造林后连续3年的苗高和地径生长数据,进行方差分析和遗传参数估算,并采用性状表现水平分析法和加权系数法对30个无性系进行综合评价和早期选择。结果表明:造林3 a时亚美马褂木无性系苗高和地径平均值分别为2.27 m和4.49 cm,苗高和地径无性系间差异均达极显著水平(P<0.01);造林3 a时苗高和地径的无性系重复力分别为0.84和0.79,远高于单株重复力;最终定选的4个优良无性系平均苗高和地径分别为3.08 m和5.71 cm,平均遗传增益和现实增益分别达到30.05%、21.38%和35.60%、27.16%。研究显示,亚美马褂木幼林无性系间生长性状变异丰富且受较高的遗传调控,在早期进行优良无性系选择是可行的。

摘要： 【目的】探究荷斯坦牛泌乳早期(6—35 d)体细胞数(SCCel)的群体特征及其与不同泌乳阶段体细胞数(SCC)及产奶量(MY)之间的关系,并对荷斯坦牛泌乳早期体细胞评分(SCSel)进行遗传参数估计,以期为我国荷斯坦牛乳房炎抗性选育提供新的思路。【方法】收集了141个牧场2008—2018年182 378头牛的2 783 046条生产性能测定记录。质控后,共得到150 864头牛的1 869 976条测定日记录。将有表型的母牛至少向上追溯三代(父母、祖父母、外祖父母),通过追溯,获得用于遗传分析的系谱文件,共包含6 451头公牛和103 452头母牛。利用SAS软件的GLM过程分析了牧场测定规模、测定季节、测定年份、泌乳天数、胎次等因素对SCSel的影响;利用SAS软件的REG过程分别分析了SCSel与不同泌乳阶段的SCS和日产奶量之间的回归关系;基于DMU软件,使用单性状重复力动物模型、单性状动物模型和双性状动物模型分别估计了SCSel的遗传参数。【结果】荷斯坦牛产后前2周SCCel变化幅度较大,荷斯坦牛SCCel随着泌乳天数的增加呈逐渐下降的趋势;牧场规模、测定季节、胎次和泌乳天数均对SCSel有显著影响(P<0.05),泌乳早期年均测定规模1 000头以上牧场的奶牛SCSel显著(P<0.05)低于年均测定规模1 000头以下的牧场。SCSel随胎次的增加呈先下降后上升的趋势,奶牛在夏季SCSel最高,在冬季最低。SCSel与泌乳期各测定日SCS之间均存在极显著的回归关系(P<0.01),回归系数范围为0.06—0.19;SCSel与泌乳期各测定日产奶量之间均存在极显著的回归关系(P<0.01),回归系数范围为-0.46—-0.16,泌乳早期SCSel对泌乳期乳房健康状况及生产性能均有影响。荷斯坦牛1胎、2胎、3胎及各胎次SCSel的遗传力分别为0.05±0.005、0.07±0.01、0.04±0.01和0.03±0.01,SCSel为低遗传力性状;不同胎次的SCSel性状之间存在中高遗传相关,遗传相关估计范围为0.54—0.87。【结论】荷斯坦牛泌乳早期(6—35 d)SCC受胎次、季节等影响,泌乳早期SCC具有不同于泌乳期测定日SCC的群体特征;泌乳早期SCC处于较高水平会影响荷斯坦牛在随后整个泌乳期内的健康状态和生产性能。本研究为牧场在母牛产后利用SCCel进行差异化管理提供了理论依据,为探究荷斯坦牛在泌乳早期体细胞数差异的遗传机制奠定了基础,通过开发泌乳早期SCS新性状有助于完善我国荷斯坦牛乳房炎抗性选育。

摘要： [目的]本文旨在通过对欧洲温室型黄瓜品质性状进行杂种优势和配合力分析,辅助选择综合性状优异的亲本和杂交组合,为培育优良无刺的黄瓜新品种提供参考。[方法]以6个欧洲温室型黄瓜的高代自交系为试验材料,采用完全双列杂交方法(GriffingⅣ)配制15个杂交组合,分析12个品质性状的杂种优势、配合力、遗传参数以及性状间的相关性。[结果]黄瓜瓜长、瓜横径、果形指数、维生素C含量、可溶性糖含量等9个性状存在正向杂种优势,瓜把长表现为最大负向杂种优势,可以有效利用改善欧洲温室型黄瓜的外观和内在品质。瓜横径、果肉硬度和可溶性蛋白含量表现为显性方差大于加性方差,瓜长、维生素C含量、可溶性糖含量等8个性状遗传力较高并表现为加性作用,宜在早期世代选育。相关性研究表明,欧洲温室型黄瓜的外观品质与内在品质存在相关性,瓜长与维生素C含量、可溶性糖含量、可溶性蛋白含量显著正相关,果肉厚与可溶性糖含量、可溶性蛋白含量显著正相关,其相关性在选育过程中应加以利用。配合力分析结果显示,自交系20055S、20062S和20011S在大部分品质性状上都具有较好的一般配合力效应,有较高的育种价值;20055S×20062S、20062S×20011S和20011S×20014S分别是综合性状表现优异的长果型组合、中长果型组合和短果型组合,都可作为品质优良的无刺类黄瓜推广应用。[结论]欧洲温室型黄瓜品质性状存在杂种优势;20055S、20062S和20011S是优异亲本,20055S×20062S、20062S×20011S和20011S×20014S是优势杂交组合,应用前景较好。

摘要： 【目的】为提高豫农黑猪体尺性状遗传参数估计的准确性,加快豫农黑猪选育进展。【方法】利用最佳线性无偏预测(best linear unbiased prediction,BLUP)和基因组最佳线性无偏预测(genomic best linear unbiased prediction,GBLUP)2种方法,构建3个单性状动物模型,即基于BLUP的模型1、基于GBLUP的模型2以及基于包含基因组近交系数GBLUP的模型3,采用平均信息约束性最大似然算法(average information restricted maximum likelihood,AIREML)对702头豫农黑猪体尺性状的遗传参数进行估计。【结果】在遗传参数估计的准确性方面,模型1估计的准确性低于模型2和3;模型3和模型2相比,提高了胸围、腿臀围和眼肌深度性状遗传参数估计的准确性。模型3估计体高、腿臀围、背膘厚和眼肌深度的遗传力为0.566、0.302、0.467和0.652,属于高遗传力性状;体长、胸围和管围的遗传力为0.152、0.122和0.255,属于中遗传力性状。体尺性状间的表型相关系数为-0.009~0.576,遗传相关系数为-0.108~0.985。【结论】在估计豫农黑猪体尺性状遗传参数时,采用近交系数的GBLUP模型可以提高遗传评估的准确性,本研究结果为生产实践中加快遗传进展提供了科学依据。

摘要： 本研究旨在估计中国美利奴羊(新疆型)繁殖性状的遗传参数,为优化中国美利奴羊(新疆型)选育方案提供理论支撑。本研究收集了新疆巩乃斯种羊场2003—2017年的中国美利奴羊(新疆型)系谱信息及配种产羔记录8033条。利用SAS 9.2的GLM过程分析群别、出生年份对4个繁殖性状(头胎妊娠天数、平均妊娠天数、头胎羔羊平均初生重、羔羊平均初生重)的影响,结果表明群别和出生年份对4个繁殖性状均有极显著影响;通过DMU软件对4个繁殖性状进行遗传参数估计,结果表明本研究中头胎妊娠天数(0.05±0.05)与平均妊娠天数(0.04±0.02)均属于低遗传力,羔羊平均初生重(0.11±0.02)属于中等遗传力,头胎羔羊平均初生重(0.38±0.05)属于高遗传力;平均妊娠天数和头胎妊娠天数之间的遗传相关为0.89,羔羊平均初生重与头胎羔羊平均初生重之间的遗传相关为0.53。研究结果发现,在中国美利奴羊(新疆型)育种、选育过程中不应忽视出生年份和群别的影响,在培育繁殖性能优良的细毛羊过程中应提高牧场管理水平及牧工操作技术。

摘要： 【目的】试验旨在研究鸭产生螺纹蛋程度的遗传力及其与蛋品质相关性状的遗传相关性。【方法】选择A系母鸭600只,收集产蛋期所产种蛋,并根据螺纹在鸭蛋表面的覆盖面积,将螺纹等级划分为0、1、2、3、4级。观察测定产生螺纹蛋的等级和其他蛋品质相关性状,使用限制性最大似然估计法并结合线性混合模型进行遗传力及相关性状遗传参数估计。【结果】试验期间,600只母鸭中有418只母鸭产蛋,共收集到1171枚种蛋,其中,0、1、2、3和4级螺纹蛋分别有742、135、161、93和40枚,分别占总数的63%、12%、14%、8%和3%;产生0、1、2、3和4级螺纹蛋母鸭分别为228、55、69、46和20只;螺纹蛋等级、平均蛋重、平均蛋型指数和开产体重的遗传力分别为0.30、0.29、0.52和0.72,属于较高遗传力,产蛋总数的遗传力为0.15,为中等遗传力。螺纹蛋等级与产蛋总数具有较高的遗传正相关(0.34)和较低的表型正相关(0.12)。【结论】螺纹蛋等级、平均蛋重、平均蛋型指数和开产体重均具有较高的遗传力,对某些产生螺纹蛋等级较高的母鸭进行选择淘汰,可以降低鸭产生螺纹蛋的比例。本研究对鸭产生螺纹蛋的等级进行划分,可以精确的区分螺纹蛋之间的差别,为后续的相关研究提供分类标准,为产蛋性能的遗传改良提供依据和参考。

摘要： 【目的】利用计算机面向对象的程序设计思想,设计一套比较完整、操作便捷、结果可靠的遗传参数估计软件,满足普通育种工作者和中小型畜禽场一般育种工作需要。【方法】采用C#6.0语言和B/S架构进行软件设计,开发一套遗传参数计算器并通过网页发布。【结果】目前,该遗传参数计算器软件版本V1.0拥有遗传力模块、遗传相关模块、重复力模块与单性状BLUP估计育种值模块,可通过扬州大学Internet以http://58.192.130.43:8000/网址访问。【结论】该计算器打破了现有软件复杂的数据格式,实现了遗传参数估计和育种值估计的整合,有利于指导育种生产实践。

摘要： 苏博美利奴羊是我国近年来培育出的超细型细毛羊品种,为了解该品种主要经济性状的遗传参数以及群体改变的速度和方向,本研究收集2014-2020年新疆巩乃斯种羊场苏博美利奴羊的周岁母羊鉴定记录共计9140条、剪毛称重记录共计7158条以及初生重记录5540条;利用DMU软件采用AIREML模块结合EM算法配合单性状动物模型估计苏博美利奴羊毛用性状和生长性状的遗传参数及遗传趋势分析,结果表明:本研究的毛用性状和生长性状的遗传力范围在0.22~0.32之间,其中剪毛后体重yBWPO(0.32±0.04)属于高遗传力性状,毛长SL(0.22±0.03)、初生重BW(0.25±0.04)、鉴定时体重yBWPR(0.25±0.03)、平均日增重ADG(0.27±0.04)与剪毛量yGFW(0.22±0.03)属于中等遗传力性状,2013-2019年间所研究性状总体上呈现出缓慢上升的趋势,且各性状育种值都有了明显的增加,进一步证明对苏博美利奴羊的选育及遗传改良有了一定的成果。本研究结果可以为制定综合选择指数及后续的育种规划提供数据基础和理论依据。

摘要： 旨在估计山东省荷斯坦奶牛体型性状遗传参数,为育种方案制定提供参考。本研究收集了山东省2010—2020年间的144个牛场31963头头胎中国荷斯坦母牛的20个体型性状记录,其中性状评分由线性分转为功能分,将场、泌乳月、产犊月龄、鉴定员效应为固定效应,以个体的加性遗传效应作为随机效应,利用DMU软件,采用AI-REML结合EM算法并配合动物模型进行遗传参数估计。结果表明,体型性状的遗传力属于中等偏低水平,其估计值变化范围为0.049(后肢侧视)到0.282(棱角性),性状间的遗传相关范围为-0.558(前乳头位置与乳房深度)至0.717(蹄踵深度与蹄角度)。体躯容量各性状间的遗传相关范围为0.118(体深与体高)至0.461(胸宽与腰强度);尻角度与尻宽的遗传相关为-0.251;肢蹄各性状间的遗传相关范围为-0.035(蹄踵深度与后肢后视)到0.717(蹄踵深度与蹄角度);泌乳系统各性状间的遗传相关范围为-0.558(前乳头位置与乳房深度)至0.587(悬韧带与前乳房附着)。另外,体型性状的遗传力估计标准误在查找的系谱世代数为3的情况下为最小,这可能是由于系谱数据完整性的限制导致了该种情况,具体还需要进一步验证。加强对体型性状中遗传力较高且与泌乳系统遗传相关较强性状的选择,有利于奶牛生产性能的提高。另外,在本研究数据中,使用前3代系谱估计的遗传力标准误最小,因此,利用前3代系谱估算遗传参数可能较佳。

摘要： 我国白羽肉鸡育种中,通过遗传途径提高产蛋数和控制合适的蛋重是培育优良品系的一个重要方面。为探索适合我国白羽肉鸡育种中的基因组选择模型,本研究以2474只白羽肉鸡品系的产蛋性状为研究对象,主要分析了机器学习算法KAML、BLUP(包括:PBLUP、GBLUP、SSGBLUP)和Bayes(包括:Bayes A、Bayes B和Bayes Cπ)方法对产蛋数和蛋重性状的预测准确性,准确性以5倍交叉验证进行评估。利用系谱以及基因组信息估计了产蛋数和蛋重性状的遗传力和遗传相关。结果表明,产蛋数性状遗传力为0.061~0.16,属于低遗传力性状;蛋重遗传力为0.28~0.39,属于中等遗传力性状;产蛋数与蛋重是中等遗传负相关(-0.518~-0.184),不同阶段产蛋数之间是强的遗传正相关(0.736~0.998)。不同模型预测43周产蛋数和52周蛋重的育种值估计准确性结果表明,KAML方法对两者的预测准确性分别为0.115和0.266,与GBLUP方法(准确性分别为0.118和0.283)和SSGBLUP方法(准确性分别为0.136和0.259)的准确性差异显著,同时显著低于Bayes方法(准确性分别为0.230~0.239、0.336~0.340)的预测准确性,PBLUP方法预测准确性最低(准确性分别为0.095和0.246)。因此,在白羽肉鸡产蛋数和蛋重性状中应用Bayes方法将获得最高的育种值估计准确性。

摘要： 肉牛业是畜牧业的重要产业之一,而良种是肉牛业发展的先决条件和物质基础.为完善肉牛良种繁育体系,加快牛群遗传改良进程,提高肉牛生产水平和经济效益,农业部在2011年制定了《全国肉牛遗传改良计划(2011-2025年)》,用于指导牛肉生产为主品种的遗传改良工作.同时,为保证计划顺利实施,于2012年组建国家肉牛遗传评估中心,每年对全国肉用种公牛进行遗传参数估计及估计育种值计算.数量性状的遗传参数和育种值估计是家畜育种的一项中心任务.遗传参数不仅是估计育种值的必需条件,也是制订育种规划、了解数量性状遗传机制等的前提.

摘要： 旨在剖析蛋鸡蛋白高度遗传参数动态变化规律.采集白来航鸡×绿壳蛋鸡资源群体亲代、F1代、F2代蛋壳厚度数据18624条,利用WOMBAT软件以多性状动物模型分析表型方差组分.结果表明:批次和亲代品种效应对统计蛋白高度有着重要影响,将其列入固定效应;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.

摘要： 以动物模型结合平均信息约束最大似然算法(AIREML)分析蛋鸡蛋总重、产蛋数和开产日龄遗传参数,剖析产蛋性状遗传参数变化规律.以白莱航鸡与绿壳蛋鸡正反交,依照F2设计组建资源群体,包括亲代、F1代和F2代总计2326只母鸡.每一世代采集开产日龄数据,每日记录产蛋信息.32～60周龄期间每4周测量1次蛋重,共采集蛋重数据19825条.以多性状动物模型评估遗传方差、残差和表型方差.结果表明:品种、世代对产蛋性状有着重要影响,将其列入固定效应;蛋总重遗传力为0.49±0.05,累积产蛋数遗传力为0.39±0.05,开产日龄遗传力为0.37±0.05.产蛋数与蛋总重遗传相关系数为0.81±0.03,开产日龄与产蛋数、蛋总重存在负遗传相关.蛋总重遗传力较高,以个体选择可以有效获取遗传进展.

摘要： 本研究利用新疆呼图壁种牛场3个牛场5848头中国荷斯坦牛配种、产犊等繁殖记录,统计成母牛的产犊间隔、空怀天数、重复配种次数、妊娠期4个繁殖性状,进行影响因素的统计分析,并配合单性状动物模型,采用REML法,利用MTDFREML软件进行统计分析,进行遗传参数的估计.结果表明:中国荷斯坦牛成母牛产犊间隔、空怀天数、重复配种次数以及妊娠期的遗传力分别为0.04、0.04、0.05以及0.15,其中除妊娠期遗传力为0.15外,其余均小于0.1,属于低遗传力性状.

摘要： 利用CERES-Maize模型模拟吉林春玉米生长发育和产量形成,需要确定主栽春玉米品种的遗传参数.采用吉林省榆树农业气象试验站晚熟春玉米品种吉单159和先玉335多年田间观测数据和同期气象、土壤等数据进行遗传参数调试,并对春玉米生育期、地上部生物量、叶面积指数、产量的模拟能力进行验证.结果表明:两个春玉米品种生育期的模拟值和实测值散点均在1:1线周围.吉单159播种至开花天数和播种至成熟天数RMSE值分别为3.78和10.90,RRMSE值分别为4.12％和7.17％.先玉335播种至出苗天数、播种至开花天数和播种至成熟天数RMSE值分别为1.12、3.20和4.85.模型模拟的地上部生物量积累和叶面积指数均与实测值变化趋势一致.两个品种春玉米的地上部生物量和叶面积指数的模拟值与实测值均在抽雄期接近,乳熟期和成熟期次之,三叶期和七叶期差异最大.吉单159产量的RMSE值和RRMSE值分别为317.63和4.31％.先玉335产量的RMSE值和RRMSE值分别为342.91和4.81％.综上说明CERES-Maize模型对吉林春玉米生育期和产量模拟效果较好,地上部生物量次之,叶面积指数一般,模型能够初步应用于该地区气候变化对春玉米影响的评价.

摘要： 本文利用多性状动物模型对长白母猪(57,917条记录)和大白母猪(81,216条记录)的总产仔数(TNB)、损失仔数(木乃伊+死胎,NLP)、校正30-100kg日增重(ADG)和校正100kg背膘厚(BFT)进行了遗传参数估计.固定效应分析结果显示:分娩场年季和胎次对繁殖性状影响极显著,测定场年季对生长性状影响极显著.长白和大白猪不同性状估计遗传力分别为:总产仔数的估计遗传力为0.1422和0.1282;损失仔数的估计遗传力为0.0514和0.0778;校正30-100kg日增重的估计遗传力为0.4011和0.4212;校正100kg背膘厚的遗传力为0.5270和0.5427.在长白猪和大白猪中,NLP和TNB的遗传相关分别为0.4650和0.3574;ADG和BFT的遗传相关分别为0.1003和0.1716.在长白猪中,NLP与BFT的遗传相关为-0.1685(P＜0.01).而大白猪中,NLP与ADG和BFT的遗传相关分别为0.1590(P＜0.01)和-0.1297(P＜0.01).结论:损失仔数的遗传力较低,不适合单独作为种猪选育指标.损失仔数与生长性状相对较高的遗传相关表示:在生产实践中,生长性状和繁殖性状的联合评估是有必要的.

摘要： 本研究收集了2002年至2010年出生的42337头中国荷斯坦母牛的初生重和各月龄体高、胸围数据,应用多性状动物模型对目标性状进行了遗传参数估计,使用平均信息约束最大似然法(Average Information restricted maximum likelihood,AI-REML)对方差组分估计.结果显示,初生重和各月龄体高、胸围属于中等遗传力性状,其中,初生重的遗传力为0.24±0.03,各月龄体高的遗传力范围从0.08±0.01到0.20±0.03,各月龄胸围的遗传力范围从0.08±0.01到0.13±0.03.体重与各月龄体高之间的遗传相关从0.13±0.17到0.33±0.12,体重与各月龄胸围之间的遗传相关从0.06±0.13到0.23±0.12,研究结果表明,初生重可以作为母牛生长状况的预测指标,初生重大的母牛生长速度较快.

摘要： 罗威纳犬以体格强壮、凶猛性好、适应性强而著称,广泛应用于治安领域.由于威慑力大,在处理群体事件中发挥着不可替代的作用.鉴于此,其体尺的遗传参数估计的优劣对正确估测其育种值和整体的育种规划都起着非常重要的作用.该研究利用动物模型BLUP法估计罗威纳体尺性状的遗传参数,旨在为警犬选育及遗传改良提供一定的理论依据.研究表明，罗威纳犬体尺性状的遗传力范围在0.07-0.18之间。数值普遍偏低。该研究所获得体尺性状的遗传力比较低其中一个原因可能是由于所用分析模型为动物模型BLUP法进行分析，它能更好地校正固定效应对体尺性状的影响，另一个原因也可能是由于该研究的样本比较少而导致遗传力比较低。该研究估计了罗威纳犬体尺性状的遗传力，发现这些体尺性状属中等偏低遗传力，在选种选配中不宜直接根据表型值进行选择，可考虑加入标记信息利用BLUP法和标记辅助选择(MAC)进行选择更能提高选种的准确性。

摘要： 数量性状是在一个群体内的各个体间表现为连续变异的性状,数量性状较易受环境的影响,在一个群体内各个个体的差异一般呈连续的正态分布,难以在个体间明确地分组.对数量性状进行遗传评定和遗传参数估计时,采用科学合理的评定和估计方法尤为重要.其中遗传评定的方法包括选择指数法和BLUP法，准确而可靠的遗传参数可以提高畜群的遗传进展和育种效果，因此必须定期进行畜群遗传参数的估计工作。方差组分的估计是计算机遗传参数的基础。对于非均衡资料，估计方差组分的方法可以分为四类:①基于ANOVA的方差法;②最小范数法;③基于ML的方差分析法;④贝叶斯法。

摘要： 蛋壳暗斑是因为鸡蛋内水分渗入蛋壳并在其中积聚造成,暗斑的形成不仅受温度、湿度、等环境因素影响;也受饲料中钙、磷等元素含量等营养因素影响,同时鸡的品种、年龄等会影响暗斑的形成;此外,有报道称产暗斑蛋的个体会连续产暗斑蛋,具有个体差异性.暗斑的形成不仅受环境因素影响,也受遗传因素影响.

摘要： 本申请提供一种基于BootLoader向内核传参数的方法及装置，所述方法包括：BootLoader将需要传递的硬件参数储存在指定物理内存中，并将所述物理内存的地址信息发送给操作系统；其中，所述物理内存的长度不超过预设的长度阈值，所述长度阈值表征单次传递的硬件参数数量的最大值；操作系统基于接收到的所述地址信息，将所述物理内存限制为非可占用内存；操作系统读取所述物理内存中储存的所述硬件参数执行启动，并建立所述物理内存的物理地址与操作系统逻辑地址空间中的逻辑地址的映射关系。应用本发明实施例，由于提高了BootLoader传递硬件参数的数量，减少了操作系统对硬件芯片的访问次数，从而提高了嵌入式设备启动和运行的速率。

摘要： 本发明公开了一种随钻测井上传参数自适应调整方法、装置、设备和存储介质，该方法通过在钻进时，不同的钻进状态(如复合钻进、定向钻进)以及不同井眼姿态时(如井斜小于5°、井斜大于5°且小于45°、井斜大于45°且小于90°)地面工程师对测量参数的需求是不同的。基于以上需求，井下控制器基于自适应调整算法可实时调整上传参数序列。

摘要： 本发明提供一种物联网上传参数自动调整方法、装置和终端设备，该物联网上传参数自动调整包括：按照预设时间间隔检测当前网络环境的网络带宽，获取网络带宽值；利用所述网络带宽值与预设带宽等级库进行匹配，获取相应带宽等级的上传参数；将当前数据上传参数调整为所述上传参数，根据所述上传参数进行数据的上传。本发明的物联网上传参数自动调整方法，通过实时检测终端设备当前的网络带宽，并确定当前网络带宽的等级，可以获取相对应的上传参数进行数据上传的调整，从而可以保证终端设备在网络带宽较差的情况下，仍可以保持数据上传精度，保证物联网系统正常运行。

摘要： 本申请提供一种基于BootLoader向内核传参数的方法及装置，所述方法包括：BootLoader将需要传递的硬件参数储存在指定物理内存中，并将所述物理内存的地址信息发送给操作系统；其中，所述物理内存的长度不超过预设的长度阈值，所述长度阈值表征单次传递的硬件参数数量的最大值；操作系统基于接收到的所述地址信息，将所述物理内存限制为非可占用内存；操作系统读取所述物理内存中储存的所述硬件参数执行启动，并建立所述物理内存的物理地址与操作系统逻辑地址空间中的逻辑地址的映射关系。应用本发明实施例，由于提高了BootLoader传递硬件参数的数量，减少了操作系统对硬件芯片的访问次数，从而提高了嵌入式设备启动和运行的速率。

摘要： 本发明提出了一种基于遗传粒子群算法的汽轮机调速系统参数优化方法。首先构建了基于调速系统引发汽轮机功率振荡的数学模型，然后通过系统调节性能指标和动态稳定性能指标构建优化目标函数；结合超调量约束、稳态误差约束、优化参数上下限约束等约束条件，利用GA‑PSO算法优化调速器PID控制器的比例环节系数和积分环节系数、转速偏差放大系数、油动机时间常数、汽轮机蒸汽容积时间常数、高压缸比例系数，输入至汽轮机调速系统并通过数学模型进行控制。本发明能够很好地协调机组调节性能与系统动态安全稳定性，避免机组侧功率振荡事故的发生，在计算难度、收敛速度、精度、跳出局部最优等方面具有显著优势，在调节性能和稳定性方面都有所改善。

摘要： 本申请公开了一种基于自适应遗传算法和神经网络的气动参数辨识方法。其中，该方法包括：基于所获取的飞行体的攻角、飞行马赫数、升降舵偏角、气动系数建立神经网络模型；利用自适应调整的遗传算法对所述神经网络模型的初始权值和阈值进行优化，并基于优化后的初始权值和阈值训练所述神经网络模型；利用优化训练后的所述神经网络模型来辨识所述飞行体的实时气动系数，并利用所述神经网络模型的导数特性来辨识所述飞行体的实时气动导数。本发明解决了现有技术中气动参数辨识结果不精确的技术问题。

摘要： 本发明涉及一种基于遗传算法的不确定参数聚焦匹配场声源功率估计方法，将扫描范围扩展到包含环境参数和声源位置在内的所有不确定参数，使用备选信道传递函数和接收信号频域快拍的夹角余弦值作为目标函数，结合遗传算法对目标函数寻优，使用遗传算法输出的信道传递函数估计声源功率。FMFPE方法可以减小信道传递函数估计值与理想值的夹角，增强信道传递函数估计值与理想值的相关性，从而提升声源功率估计方法的环境失配稳健性。本发明的基本原理和实施方案经过了计算机数值仿真的验证，其结果表明：FMFPE方法有效减小了不同频率的声源功率估计误差；声源在不同位置处时，使用FMFPE方法也可以获得更精确的功率估计结果。

摘要： 本说明书实施例描述了一种用于确定遗传算法中使用的超参数的方法和装置。根据实施例的方法，在确定遗传算法中使用的超参数时，首先获取至少两个第一超参数组合。然后基于应用该至少两个超参数组合得到的遗传求解个体所能达到的收益确定出目标超参数组合，最后即可将该目标超参数组合中的超参数设为遗传算法中使用的超参数。由于超参数实现了对遗传求解过程的限制，使得遗传求解能够向得到最优解有利的方向进行演进，从而快速得到高质量的解。而且确定出的目标超参数是基于遗传求解个体所能达到的收益确定的，这与遗传求解的目标是一致的。因此，根据本方案确定出的超参数能够提高遗传求解的效率。

摘要： 本发明提出了一种基于遗传算法的无人机信息物理系统参数异常测试方法，属于无人机系统测试技术领域，实现步骤为：构建由信息物理系统参数组成的初始种群；基于程序分析得到信息代价目标，基于系统辨识技术得到物理代价目标，并根据代价目标定义遗传算法的目标函数；基于遗传算法获取进化后的无人机信息物理系统参数；获取无人机信息物理系统参数异常测试结果。本发明综合考虑了无人机信息系统和物理系统的影响，避免了测试结果适配性较差的问题，并采用遗传算法通过迭代寻找目标函数的最优解，利用遗传算法的多目标优化、收敛迅速的优点，显著的提升了测试效率。

摘要： 获得显性分子标记群体遗传多样性和遗传分化参数优化估算的方法：根据输入的显性分子遗传标记，采用Zhivotovsky提出的基于Bayesian统计理论新的估算哑等位基因频率的方法和多种统计方法对多种群体遗传统计量进行群体遗传多样性和遗传分化遗传参数进行优化估算，运用本项方法，可以对动植物以及微生物的显性分子遗传标记数据进行群体遗传多样性和遗传分化等遗传参数进行优化估算，可以降低通过平方根法估算哑等位基因频率来估算群体遗传多样性和遗传分化参数所带来的统计误差。通过本发明计算机程序可以实现上述全部遗传参数的自动分析，大大降低了计算工作量并避免了因手工计算可能带来的计算错误。