祖培福
- 作品数：23 被引量：67H指数：5
- 供职机构：牡丹江师范学院更多>>
- 发文基金：黑龙江省教育厅科学技术研究项目黑龙江省高等教育教学改革工程项目黑龙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：理学经济管理文化科学生物学更多>>
- 主成分分析方法在候选基因关联检验中的优效性被引量：1
- 2015年
- 对候选基因的关联检验,多标记单倍型方法往往要比单标记方法表达出更多的信息,但是单倍型的数量往往会随着所标记的SNP的数目增多而急剧的增加,这又会大大增加检验统计量的自由度,通过使用统计学中的主成分分析法来降低单倍型空间的维数来检验一个数量性状与多个单倍型的关联情况,并与传统的方法做对比,模拟结果显示,此检验方法有较好的第一类错误率及功效.
- 王晓霞祖培福
- 关键词：主成分分析单倍型
- 齐齐哈尔GDP的发展趋势及其关联因素分析被引量：2
- 2013年
- 运用灰色系统理论中的GM(1,1)预测模型,以齐齐哈尔市近六年来的GDP数据为例,对其未来几年的GDP状况进行了科学预测,并对影响GDP发展的主要因素进行了系统分析,确定了各因素相对于GDP发展的关联程度,可为相应的决策部门提供科学依据.
- 祖培福王晓霞赵娜潘伟
- 关键词：GDP灰色关联分析
- 牡丹江市农民人均收入的GM(1,1)预测被引量：4
- 2012年
- 运用灰色系统理论中的GM(1,1)灰色预测模型,以牡丹江市2005～2010年的农民人均年收入额为例,对其2011～2014年的人均收入状况进行了科学预测,为相关决策部门提供科学依据。
- 姬春秋祖培福包阳阳潘柏卉
- 关键词：GM(1,1)模型灰色预测农民人均收入
- 基于主成分分析下的黑龙江省主要国民经济指标分析被引量：5
- 2016年
- 使用主成分分析法对黑龙江省内12个省辖市的12项国民经济指标,以95.241%的方差贡献率由3个新指标来代替原来的12个指标,有效地将一个12维变量系统降至3维,并利用得到的主成分变量对黑龙江的经济发展状况作分析.
- 祖培福张宇姣王晓霞张强
- 关键词：主成分分析
- 打孔机生产效能提高的数学模型
- 2013年
- 为提高打孔机生产效能,建立优化模型以及类似TSP的最短路模型.就单钻头打孔机的孔群加工问题而言,首先求解刀具转换次数最少的优化方案,用lingo程序求解,得到最少的刀具转化次数为9次;在此基础上解决每种刀具进行打孔作业时的最短路问题(即类似TSP问题),应用贪心算法并应用matlab求解,最终得到每个工作阶段钻头最短行进路径,共9个阶段的最短路径,进而得到钻头最短行进时间及行进成本.
- 崔小红祖培福潘柏卉臧晗昱金晓溪
- 关键词：最短路径旅行商问题
- 加强师范学生数学建模能力的几点思考
- 2009年
- 针对师范院校数学系部分学生只注重理论课的学习,忽视培养学生实际动手能力课程学习的传统学习观念,讨论了数学建模的含义,指出了数学建模在培养学生各种能力方面所起的作用,并针对如何上好数学建模课程,提出了几点参考建议。
- 祖培福
- 关键词：数学建模师范教育
- 基于单倍体的关联分析统计方法
- 目前，对候选基因的关联检验，都是针对复杂疾病或性状而在候选基因内使用多个SNP标记，并通过检验SNP单倍型或基因型效应来完成的。众所周知，多标记单倍型方法往往要比单标记方法表达出更多的信息，且有大量证据表明，基因内部的一...
- 祖培福
- 关键词：单倍型数量性状候选基因
- 文献传递
- 未知饱和控制系统有穷域最优控制被引量：2
- 2016年
- 针对带有饱和执行器且局部未知的非线性连续系统的有穷域最优控制问题,设计了一种基于自适应动态规划(ADP)的在线积分增强学习算法,并给出算法的收敛性证明.首先,引入非二次型函数处理控制饱和问题.其次,设计一种由常量权重和时变激活函数构成的单一网络,来逼近未知连续的值函数,与传统双网络相比减少了计算量.同时,综合考虑神经网络产生的残差和终端误差,应用最小二乘法更新神经网络权重,并且给出基于神经网络的迭代值函数收敛到最优值的收敛性证明.最后,通过两个仿真例子验证了算法的有效性.
- 崔小红罗艳红张化光祖培福
- 关键词：最优控制神经网络自适应动态规划
- 黑龙江GDP预测的数学模型及其影响因素分析被引量：16
- 2012年
- 运用灰色系统理论中的GM(1,1)预测模型,以黑龙江省近七年来的GDP数据为例,对其未来几年的GDP状况进行了科学预测,并对影响GDP发展的主要因素进行了系统分析,确定了各因素相对于GDP发展的关联程度,为相应的决策部门提供科学依据.
- 祖培福潘伟李慧贾媛媛潘柏卉包阳阳
- 关键词：灰色预测GDP
- 基于主成分分析下候选基因关联检验的数学模型被引量：2
- 2010年
- 对候选基因的关联检验，都是针对性状在候选基因内使用多个SNP标记，并通过检验SNP单倍型来完成的，众所周知，多标记单倍型方法往往要比单标记方法表达出更多的信息，但是，单倍型的数量往往会随着所标记的SNP的数目增多而急剧的增加，这又会大大增加检验统计量的自由度，使用统计学中的主成分分析法来降低单倍型空间的维数，并构造关联检验来检验一个数量性状与多个单倍型的关联情况，模拟结果显示，此检验方法是较合理的．
- 祖培福
- 关键词：主成分分析单倍型
