AMMI模型

摘要： 【目的】探明马铃薯品种(系)在内蒙古中西部主产区的稳定性和适应性,以及AMMI模型在该区域进行品种(系)稳定性和适应性评价的可行性。【方法】利用AMMI模型对13个马铃薯品种(系)在呼和浩特市和林格尔县城关镇、武川县可镇,乌兰察布市集宁区,包头市固阳县金山镇4个试点的稳定性和适应性进行评价。【结果】AMMI模型中主成分值(IPCA1、IPCA2)能解释总互作平方和的86.37%。晋1021-5产量高,为41954.30 kg/hm^(2),品种稳定性参数为1.6493,属于高产稳产类型;D860、BF1020.1、晋0905-14产量较高,但稳定性参数较大,适宜在特定区域种植;BF0743.13虽稳产但丰产性较差。4个试点分辨力为和林格尔(E1)>集宁(E3)>武川(E2)>固阳(E4),环境分辨力参数分别为5.8576、5.0288、4.9906、3.2214,对品种选择性最高的试点是和林格尔(E1),对品种选择性最低的试点是固阳(E4)。【结论】晋1021-5丰产性、稳定性较好,适宜在内蒙古中西部地区推广;AMMI模型可较好地拟合试验数据,且结合双标图和稳定性参数可准确分析和判定马铃薯品种(系)的丰产性、稳产性及适应性。

摘要： 【目的】评价不同甘薯品种的生态适应性,分析新疆各试验区的鉴别力,筛选出适合新疆种植的甘薯新品种,为新疆甘薯新品种的选育和推广提供依据。【方法】采用AMMI模型对2018~2019年新疆甘薯品种区域试验中的5个甘薯品种、3个试验点综合评价,分析5个甘薯品种的稳定性及丰产性,以及3个试验点的鉴别力。【结果】Z15-1和H6-1的稳定性较强,徐薯18号的稳定性较差;Z15-1属于高产稳产品种,可作为示范推广品种;H6-1、印尼紫薯属于低产稳产品种;烟薯25号和徐薯18号属于高产不稳产品种;乌苏试验点对品种的选择性最高,具有较强的代表性,伊宁试验点对品种的鉴别力低。【结论】Z15-1整体表现较好,可在新疆甘薯产区推广种植;烟薯25号和徐薯18号属于高产不稳产品种,可在局部地区示范推广。

摘要： 为探究抗线虫大豆品种(系)在不同生态环境的产量表现规律及综合性状表现,并对其作出客观合理的综合性评价,本研究采用AMMI模型分析10个抗线虫大豆品种(系)在2015-2016年5点试验数据中的品种基因型与环境互作情况,用DTOPSIS法分析品种综合性状,观察不同品种(系)的表现。结果表明:AMMI模型参数分析试验数据得出,品种G1、G3稳定性参数D_(i)值较小,说明其遗传稳定性好,品种G4、G7、G8稳定性参数D_(i)值较大,稳定性差。DTOPSIS法分析各品种综合性状数据得出,品种G1与理想品种综合性状值的相对接近度C_(i)值为0.6123(2015年)和0.7020(2016年),在参试品种综合性状分析中排在第1位,G2排名3~8位,G3排名1~4位,G8排名2~9位,G9排名8~10位。综上,结合品种田间产量表现,AMMI模型分析品种与地点互作效应,DTOPSIS法分析品种综合性状优势得出,G1、G3是可参加黑龙江省区域试验的高产稳产型品种;G2为适应特殊生态环境的高产型品种;G6是可利用回交改良其产量的性状型品种;G8是抗倒性及抗病性突出的亲本材料型品种;G9是低产的淘汰型品种。

摘要： 为了全面评价内蒙古自治区苜蓿品种产量的稳定性、适应性以及各个试验点的代表性,为当地建立优良苜蓿栽培草地提供优良种质。利用AMMI模型对种植在内蒙古自治区4个不同地区的国内外10个紫花苜蓿品种干草进行分析研究。结果表明:苜蓿品种和试验地点的选择均具有一定的代表性,AMMI模型中IPCA1和IPCA2差异极显著(P<0.01),能够较好地分析基因型和环境的互作效应。WL343HQ、驯鹿属于高产稳定型的苜蓿品种,赤峰、鄂尔多斯地区的环境条件具有较好的品种分辨力。AMMI模型可以为内蒙古自治区苜蓿品种区域试验合理布局提供理论依据。

摘要： 以2019年贵州省青贮玉米区域试验第二组的鲜重亩产量数据为资料,8个试点及12个青贮玉米品种为试验对象,采用AMMI模型对其基因与环境的互作效应进行分析。结果表明:各个品种平均鲜重产量在3 199.5~3 976.6 kg/667m^(2)之间,其中有5个品种增产;品种变异占总变异的10.51%,试点变异占总变异的63.22%,品种和试点交互作用变异占总变异的26.28%;IPCA1、IPCA2分别占交互作用变异的50.7%、31.2%;IPCA3变异占交互作用的7.25%。g_4、g_8、g_9、g_10、g_11和g_12品种对e_1、e_2、e_6和e_7环境的适应性较好;g_1、g_2、g_3、g_5、g_6和g_7品种对e_3、e_4、e_5和e_8环境的适应性较好。结合产量水平来看,g_1(惠农青2号)、g_9(鑫玉666)两个品种属于高产稳产型品种;g_3(禾睦玉905)、g_8(物华玉3号)和g_11(凉都191)品种稳定性一般,产量超过对照;g_12(金都玉999)稳定性最差,产量也较低。

摘要： 为明确红菜薹产量的基因型、环境效应,利用AMMI模型对福建省莆田市6个试验地点种植的6个红菜薹品种的产量进行了分析。结果表明,红菜薹产量的基因型与环境间互作效应、环境效应、基因型效应占总效应的比例分别为51.93%、39.76%、8.31%,不同品种在不同地区的稳定性和互作效应都有一定的差异,因此生产上和推广工作中不仅要重视品种的培育,还要注重品种对种植地区的适应性,才能更好地发挥品种的高产、稳产潜力。根据AMMI模型获得的稳定性参数Di和相应的红菜薹产量综合分析可知,九华红菜薹、科兴浓香菜苔产量高但稳定性一般,生产上应选择合适地点利用有利的基因型与环境互作效应,发挥品种的最大潜力;红靓1号产量低且稳定,从产量考虑不适宜大面积生产。选择特定环境、采取适当技术措施,采用地区控制和品种搭配相结合的策略以提高红菜薹产量的途径更为有效。

摘要： 为筛选出云南中海拔地区的稳产性较好的玉米品种,运用加性主效性和乘积交互作用(AMMI)模型对12个参试品种在11个参试点的产量数据进行分析。结果表明,品种、试点和品种与试点互作效应均达到了极显著水平;根据稳定性参数和分辨力参数可知,赵禾866、云良6号和秋硕玉7号是稳定性最好的玉米品种,试点宣威、新平和祥云的分辨力最高;产量与IPCA1双标图中品种赵禾866、云良6号和良禾364的稳定性最好,试点新平、祥云和曲靖的分辨力最强;IPCA1与IPCA2双标图中赵禾866、云良6号和秋硕玉7号等3个品种的稳定性最好,试点宣威、新平和祥云的分辨力最强。结合上述3种方法的分析结果与产量可知,品种云良6号、赵禾866和朝禾188的稳产性最好,试点新平和祥云的分辨力最强。

摘要： 利用AMMI模型对2020年辽宁省中熟玉米区域试验平均产量数据进行计算分析,以期能够全面有效地评价各参试品种的高产稳产性,并筛选出适宜辽宁省种植推广的优良玉米品种。AMMI模型分析结果表明,g7(TF1901)、g11(ZT1601)和g1(辽盛禾198)是丰产性好、稳定性高的优良品种,适宜在辽宁省大部分生态区推广种植。g2(S918)、g6(铁3109)、g8(沅锡101)和g9(铁研3103)平均产量较高,产量稳定性居中,在其适宜的生态种植区推广丰产性较好。

摘要： 为明确小白菜镉(Cd)含量的差异及基因型、环境的效应,利用AMMI(additive main multiplicative interaction)模型对福建省莆田市6个地点种植的6个小白菜品种的Cd含量进行分析。结果表明,不同品种小白菜在不同试点的Cd含量变异范围较大,小白菜地上部和地下部及试点土壤Cd含量间相关性不显著;基因型、环境及两者间互作效应对小白菜Cd含量存在极显著影响。对于小白菜地上部和地下部Cd含量,环境效应占总效应的比例分别为87.04%和65.97%,基因型与环境间的互作效应次之,基因型效应最小;表明环境差异是引起Cd含量变化的主要原因,选择适宜的种植地点是降低小白菜Cd含量的主要途径,因此为减少小白菜Cd含量,采取地区控制和品种搭配相结合的策略是最为有效的途径。根据Cd含量的表型值、AMMI双标图和稳定性分析结果,品种‘田园青冠’在兴沙村和东大村试点的小白菜地上部Cd含量低且稳定,生产上可优先选择。

摘要： 为研究高原环境对藜麦营养成分的影响,将来自青海西部地区柴达木盆地乌兰县、德令哈市(3000 m,高海拔干旱地区)和青海东部地区大通县(2300 m,高海拔半干旱地区)的8个藜麦品种(系)的主要营养成分含量进行测定,运用AMMI模型进行分析。结果表明:(1)粗纤维、蛋白质、β-葡聚糖、碳水化合物和α-维生素E等含量受环境因素影响较大,总糖含量受品种和环境双重影响,交互作用对粗纤维含量有显著影响;(2)参试藜麦品种(系)各营养成分稳定性存在差异。在高原藜麦栽培时,要充分考虑到环境优势,在重视基因型和环境互作的同时,因地制宜地选取适宜品种。

摘要： 选择当地大面积推广的5个玉米品种，种植于四川射洪县玉米示范区的7个试点，通过AMMI 模型研究品种和环境交互效应对玉米籽粒积累重金属能力的影响，旨在获得对重金属吸收具有低积累性和环境适应性较好的玉米品种。结果表明：Cu的品种效应（SS，平方和）占总效应的77.6%，玉米籽粒低积累Cu的性状有很高的重现性；而As、Hg、Pb、Zn、Cr 5 种重金属元素品种与环境交互效应同品种、环境效应比较占主导作用，分别为63.4%、74.3%、50.3%、69.2%和57.5%。通过双标图分析，比较了不同玉米品种籽粒富集重金属能力的大小和稳定顺序。AMMI 模型为研究品种×地点交互效应对作物积累重金属能力的影响和评价品种稳定性提供了较好的分析方法，对于低重金属积累品种的准确筛选和成功应用具有重要意义。

摘要： 选择当地大面积推广的5个玉米品种，种植于四川射洪县玉米示范区的7个试点，通过AMMI 模型研究品种和环境交互效应对玉米籽粒积累重金属能力的影响，旨在获得对重金属吸收具有低积累性和环境适应性较好的玉米品种。结果表明：Cu的品种效应（SS，平方和）占总效应的77.6%，玉米籽粒低积累Cu的性状有很高的重现性；而As、Hg、Pb、Zn、Cr 5 种重金属元素品种与环境交互效应同品种、环境效应比较占主导作用，分别为63.4%、74.3%、50.3%、69.2%和57.5%。通过双标图分析，比较了不同玉米品种籽粒富集重金属能力的大小和稳定顺序。AMMI 模型为研究品种×地点交互效应对作物积累重金属能力的影响和评价品种稳定性提供了较好的分析方法，对于低重金属积累品种的准确筛选和成功应用具有重要意义。

摘要： 选择当地大面积推广的5个玉米品种，种植于四川射洪县玉米示范区的7个试点，通过AMMI 模型研究品种和环境交互效应对玉米籽粒积累重金属能力的影响，旨在获得对重金属吸收具有低积累性和环境适应性较好的玉米品种。结果表明：Cu的品种效应（SS，平方和）占总效应的77.6%，玉米籽粒低积累Cu的性状有很高的重现性；而As、Hg、Pb、Zn、Cr 5 种重金属元素品种与环境交互效应同品种、环境效应比较占主导作用，分别为63.4%、74.3%、50.3%、69.2%和57.5%。通过双标图分析，比较了不同玉米品种籽粒富集重金属能力的大小和稳定顺序。AMMI 模型为研究品种×地点交互效应对作物积累重金属能力的影响和评价品种稳定性提供了较好的分析方法，对于低重金属积累品种的准确筛选和成功应用具有重要意义。

摘要： 选择当地大面积推广的5个玉米品种，种植于四川射洪县玉米示范区的7个试点，通过AMMI 模型研究品种和环境交互效应对玉米籽粒积累重金属能力的影响，旨在获得对重金属吸收具有低积累性和环境适应性较好的玉米品种。结果表明：Cu的品种效应（SS，平方和）占总效应的77.6%，玉米籽粒低积累Cu的性状有很高的重现性；而As、Hg、Pb、Zn、Cr 5 种重金属元素品种与环境交互效应同品种、环境效应比较占主导作用，分别为63.4%、74.3%、50.3%、69.2%和57.5%。通过双标图分析，比较了不同玉米品种籽粒富集重金属能力的大小和稳定顺序。AMMI 模型为研究品种×地点交互效应对作物积累重金属能力的影响和评价品种稳定性提供了较好的分析方法，对于低重金属积累品种的准确筛选和成功应用具有重要意义。

摘要： 选择当地大面积推广的5个玉米品种，种植于四川射洪县玉米示范区的7个试点，通过AMMI 模型研究品种和环境交互效应对玉米籽粒积累重金属能力的影响，旨在获得对重金属吸收具有低积累性和环境适应性较好的玉米品种。结果表明：Cu的品种效应（SS，平方和）占总效应的77.6%，玉米籽粒低积累Cu的性状有很高的重现性；而As、Hg、Pb、Zn、Cr 5 种重金属元素品种与环境交互效应同品种、环境效应比较占主导作用，分别为63.4%、74.3%、50.3%、69.2%和57.5%。通过双标图分析，比较了不同玉米品种籽粒富集重金属能力的大小和稳定顺序。AMMI 模型为研究品种×地点交互效应对作物积累重金属能力的影响和评价品种稳定性提供了较好的分析方法，对于低重金属积累品种的准确筛选和成功应用具有重要意义。

摘要： AMMI 模型是一种有效的加性主效和乘积交互作用模型(Addition Main effectsand Multiplication Interaction Model 简称AMMI模型)，它发展了基因型与环境互作的统计分析方法。本文以2008～2009年春季我国主推家蚕品种菁松×皓月和871×872 通比试验的同一品种不同地域来源之间万蚕产茧量和茧丝长为资料，应用AMMI 模型分析相关性状的稳定性，研究家蚕品种区域性试验。比如，对菁松×皓月的茧丝长性状分析，交互变异占整个处理平方和的9.82%，基因型占整个处理平方和的12.82%，环境变异占整个处理平方和的77.36%。IPCA1、IPCA2 两个轴极显著，分别解释了交互平方和的80.91%、16.52%，两个IPCA加起来解释了交互平方和的97.43%，残差为2.57%,这说明变异主要是归因于环境间差异，其次归功于基因差异、再次归功于交互差异。通过AMMI模型分析得出：使用AMMI 模型能提高估计的准确性，提高试验的精确度，减少试验的重复数，评价品种更可靠，是一种比较好的统计分析方法，特别是AMMI模型利用双标图可直观评价品种的稳定性和较适应地区，该方法为国家有关行业主管部门正确评价、推广、应用某一品种或在某一地区推广应用这一品种进行科学决策时提供依据。

摘要： AMMI 模型是一种有效的加性主效和乘积交互作用模型(Addition Main effectsand Multiplication Interaction Model 简称AMMI模型)，它发展了基因型与环境互作的统计分析方法。本文以2008～2009年春季我国主推家蚕品种菁松×皓月和871×872 通比试验的同一品种不同地域来源之间万蚕产茧量和茧丝长为资料，应用AMMI 模型分析相关性状的稳定性，研究家蚕品种区域性试验。比如，对菁松×皓月的茧丝长性状分析，交互变异占整个处理平方和的9.82%，基因型占整个处理平方和的12.82%，环境变异占整个处理平方和的77.36%。IPCA1、IPCA2 两个轴极显著，分别解释了交互平方和的80.91%、16.52%，两个IPCA加起来解释了交互平方和的97.43%，残差为2.57%,这说明变异主要是归因于环境间差异，其次归功于基因差异、再次归功于交互差异。通过AMMI模型分析得出：使用AMMI 模型能提高估计的准确性，提高试验的精确度，减少试验的重复数，评价品种更可靠，是一种比较好的统计分析方法，特别是AMMI模型利用双标图可直观评价品种的稳定性和较适应地区，该方法为国家有关行业主管部门正确评价、推广、应用某一品种或在某一地区推广应用这一品种进行科学决策时提供依据。

摘要： AMMI 模型是一种有效的加性主效和乘积交互作用模型(Addition Main effectsand Multiplication Interaction Model 简称AMMI模型)，它发展了基因型与环境互作的统计分析方法。本文以2008～2009年春季我国主推家蚕品种菁松×皓月和871×872 通比试验的同一品种不同地域来源之间万蚕产茧量和茧丝长为资料，应用AMMI 模型分析相关性状的稳定性，研究家蚕品种区域性试验。比如，对菁松×皓月的茧丝长性状分析，交互变异占整个处理平方和的9.82%，基因型占整个处理平方和的12.82%，环境变异占整个处理平方和的77.36%。IPCA1、IPCA2 两个轴极显著，分别解释了交互平方和的80.91%、16.52%，两个IPCA加起来解释了交互平方和的97.43%，残差为2.57%,这说明变异主要是归因于环境间差异，其次归功于基因差异、再次归功于交互差异。通过AMMI模型分析得出：使用AMMI 模型能提高估计的准确性，提高试验的精确度，减少试验的重复数，评价品种更可靠，是一种比较好的统计分析方法，特别是AMMI模型利用双标图可直观评价品种的稳定性和较适应地区，该方法为国家有关行业主管部门正确评价、推广、应用某一品种或在某一地区推广应用这一品种进行科学决策时提供依据。

摘要： AMMI 模型是一种有效的加性主效和乘积交互作用模型(Addition Main effectsand Multiplication Interaction Model 简称AMMI模型)，它发展了基因型与环境互作的统计分析方法。本文以2008～2009年春季我国主推家蚕品种菁松×皓月和871×872 通比试验的同一品种不同地域来源之间万蚕产茧量和茧丝长为资料，应用AMMI 模型分析相关性状的稳定性，研究家蚕品种区域性试验。比如，对菁松×皓月的茧丝长性状分析，交互变异占整个处理平方和的9.82%，基因型占整个处理平方和的12.82%，环境变异占整个处理平方和的77.36%。IPCA1、IPCA2 两个轴极显著，分别解释了交互平方和的80.91%、16.52%，两个IPCA加起来解释了交互平方和的97.43%，残差为2.57%,这说明变异主要是归因于环境间差异，其次归功于基因差异、再次归功于交互差异。通过AMMI模型分析得出：使用AMMI 模型能提高估计的准确性，提高试验的精确度，减少试验的重复数，评价品种更可靠，是一种比较好的统计分析方法，特别是AMMI模型利用双标图可直观评价品种的稳定性和较适应地区，该方法为国家有关行业主管部门正确评价、推广、应用某一品种或在某一地区推广应用这一品种进行科学决策时提供依据。

摘要： AMMI 模型是一种有效的加性主效和乘积交互作用模型(Addition Main effectsand Multiplication Interaction Model 简称AMMI模型)，它发展了基因型与环境互作的统计分析方法。本文以2008～2009年春季我国主推家蚕品种菁松×皓月和871×872 通比试验的同一品种不同地域来源之间万蚕产茧量和茧丝长为资料，应用AMMI 模型分析相关性状的稳定性，研究家蚕品种区域性试验。比如，对菁松×皓月的茧丝长性状分析，交互变异占整个处理平方和的9.82%，基因型占整个处理平方和的12.82%，环境变异占整个处理平方和的77.36%。IPCA1、IPCA2 两个轴极显著，分别解释了交互平方和的80.91%、16.52%，两个IPCA加起来解释了交互平方和的97.43%，残差为2.57%,这说明变异主要是归因于环境间差异，其次归功于基因差异、再次归功于交互差异。通过AMMI模型分析得出：使用AMMI 模型能提高估计的准确性，提高试验的精确度，减少试验的重复数，评价品种更可靠，是一种比较好的统计分析方法，特别是AMMI模型利用双标图可直观评价品种的稳定性和较适应地区，该方法为国家有关行业主管部门正确评价、推广、应用某一品种或在某一地区推广应用这一品种进行科学决策时提供依据。

摘要： 操作路径生成部(210)基于从状态传感器(101)输出的计测状态量，生成针对致动器(111)的操作量时间序列。预测模型部(220)将所述计测状态量和所述操作量时间序列作为输入来运算预测模型，由此，生成状态量预测时间序列。神经网络部(230)将从环境传感器(102)输出的计测环境量和所述状态量预测时间序列作为输入来运算神经网络，由此，校正所述状态量预测时间序列。状态量评价部(240)生成针对所述校正后的状态量时间序列的评价结果。操作路径生成部在所述评价结果满足适当基准的情况下，将所述操作量时间序列的前头的操作量向所述致动器输出。

摘要： 一种基于Matlab的机理模型、概念模型与数据模型的城市排水系统仿真控制混合模型，包括如下步骤：确定精细化建模范围和粗略建模范围、构建在线机理模型、构建概念模型、在线机理模型与概念模型耦合、模型参数校正、通讯指令关系建立、降雨过程建立、排水系统水量和水质模拟、排水系统仿真控制、数据模型辅助应用和模拟结果分析展示。使用该方法构建的混合模型是一种通用性的城市排水系统仿真控制混合模型，其融合在线机理模型SWMM模型、概念模型及数据模型，可实现城市排水系统水量、水质的快速模拟、高效仿真控制和自动策略优化。

摘要： 一种基于C语言的机理模型、概念模型与数据模型的城市排水系统仿真控制混合模型，包括如下步骤：确定模型范围：确定精细化建模范围和粗略建模范围；在线机理模型构建；概念模型构建；在线机理模型与概念模型耦合；模型参数校正；降雨过程建立；排水系统水量、水质模拟；排水系统仿真控制；数据模型辅助应用：构建神经网络模型，通过接收特征数据建立降雨与径流、管网流量与深度的关系，关系建立后用于径流及管网深度的预测；模拟结果分析展示。该模型融合C语言的在线机理模型SWMM模型、概念模型及数据模型的丰富功能，实现城市排水系统水量、水质的快速模拟、高效仿真控制和自动策略优化。

摘要： 提供用于构建能够生成多种数据的生成模型的技术。本发明的一个方面涉及的模型生成装置具备：生成部，使用生成模型生成数据；发送部，将生成的数据分别发送至多个学习完毕的识别模型，使各识别模型对数据执行识别，多个学习完毕的识别模型分别通过使用本地学习数据的机器学习获得了识别被提供的数据是否为本地学习数据的能力；接收部，接收各识别模型对被发送的数据进行识别的结果；以及学习处理部，通过使用接收到的识别的结果的机器学习来训练生成模型，以生成使多个识别模型中的至少任意一个识别模型的识别性能降低这样的数据。

摘要： 三维模型编码装置(300)，具备：投影部(301)，将三维模型投影到至少一个以上的二维平面，从而生成二维图像；校正部(302)，利用二维图像，对二维图像中包括的构成没有投影三维模型的无效区域的一个以上的像素进行校正，从而生成校正图像；以及编码部(304)，对校正图像进行二维编码，从而生成编码数据。

摘要： 三维模型分发方法，根据三维模型，生成深度图像(S121)，分发深度图像以及用于根据深度图像恢复三维模型的信息(S122)。例如，三维模型分发方法也可以，进一步，利用二维图像压缩方式，对深度图像进行压缩，在所述分发中，分发压缩后的深度图像。例如，在所述深度图像的生成中也可以，根据三维模型，生成不同视点的多个深度图像，在所述压缩中，利用多个深度图像间的关系，对多个深度图像进行压缩。

摘要： 提取部(120)从建筑信息模型即BIM(40)中提取起点要素。提取部(120)针对BIM(40)，将起点要素作为起点来检索彼此相邻的多个建筑物要素，在作为检索结果的多个建筑物要素中分别配备虚拟部件，由此，从BIM(40)中提取由虚拟部件构成的虚拟房间。生成部(130)对虚拟房间的各个虚拟部件设定BIM(40)包含的属性信息中的、与配备有虚拟部件的建筑物要素对应的属性信息，生成设定有属性信息的虚拟房间作为房间模型(51)。

摘要： 提供一种有效进行利用特定条件的学习数据执行了DNN的声学模型的自适应且可提高精度的统计声学模型的自适应方法。在采用了DNN的声学模型的说话人自适应方法中，包括：第1存储装置分别存储不同的说话人的讲话数据(90～98)的步骤；准备按说话人区分的隐藏层模块(112～120)的步骤；在切换选择讲话数据(90～98)的同时，一面用与选出的讲话数据相对应的隐藏层模块(112～120)动态地置换特定层(110)，一面进行针对DNN(80)的所有层(42、44、110、48、50、52、54)的准备性学习的步骤；用初始隐藏层置换已完成准备性学习的DNN的特定层(110)的步骤；和将初始隐藏层以外的层的参数固定，采用特定说话人的声音数据进行DNN的学习的步骤。

摘要： 一种模型化装置，具备：分类部120，其为了鉴别收容室外机11、室内机12、室外机21、室内机22、冷冻机31及冷冻机41等的设施10的热平衡模型的构筑所需的参数而计测的计测数据按作为对参数赋予影响的条件的分类条件每一个分类；鉴别部130，其基于按分类条件每一个分类的计测数据，按分类条件每一个鉴别参数。

摘要： 本实用新型属于装饰装修模型技术领域，公开了圆形穹顶装修模型及具有该模型的模型箱和模型间，包括多个弧形龙骨架(1)彼此连接构成的圆形穹顶骨架(2)，圆形穹顶骨架(2)连接有三角状的弧形面板(3)，构成圆形穹顶；还包括圆形的加固龙骨架(4)，加固龙骨架(4)与各个弧形龙骨架(1)固定连接。通过本实用新型的展示，能够让行业工作者更容易理解圆形穹顶装修的施工工艺，有利于实现标准化施工，同时让消费者能够直观地了解圆形穹顶装修，为装修质量提供依据。