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应用决策集选播模式的SIP测控网络负载均衡策略: 2010年; 针对目前单优化目标选播模式容易导致负载发生新的不均衡问题,建立了SIP测控网络平台并分析其选播机理。采用网络层选播和应用层选播综合的方式,提出了最优决策集选播的负载均衡策略。选播目标为一个集合,包含多个满足要求的服务器,以避免蜂拥抢占服务器资源的情况发生;建立SIP测控网络最优决策集选播数学模型,采用证据理论决策选播目标权重,从而产生最优决策集。在OPNET仿真环境下,搭建SIP测控网络平台进行实验,结果表明最优决策集选播模式比单优化目标选播模式的服务器占用资源不均衡率降低了31%,能够很好地将负载均衡到各个服务器中,并减少了单个服务器处理多进程需要的额外资源开销。; 周钦河刘桂雄洪晓斌; 关键词：测控网络选播负载均衡证据理论 IPV6 SIP

花生品种粤油13亲缘关系的SSR分析被引量：1: 2011年; 粤油13是广东省农科院作物研究所经过复合杂交选育而成的高产多抗花生新品种。对粤油13进行系谱分析,并利用SSR标记分析其亲缘关系。结果表明,系谱分析结果与SSR亲缘关系分析结果高度吻合,说明SSR可有效鉴定花生品种间的亲缘关系。; 洪彦彬周桂元李少雄陈小平刘海燕张二华梁炫强; 关键词：花生 SSR 亲缘关系

SSR标记与花生青枯病、锈病抗性的相关性研究被引量：5: 2011年; 采用100对SSR引物扩增14个抗感青枯病和14个抗感锈病花生品种,结果表明,共有39对引物在不同品种间检测出2~6个等位基因,多态性信息量(PIC)为0.184~0.882。供试品种SSR标记基因型与抗性关联分析表明,有2个标记与青枯病抗性相关,其中标记pPGSseq18E7与青枯病抗性关联度最高,Pearson相关系数达0.857。另有一个标记pPGPseq8E12与锈病抗性相关,Pearson相关系数达0.886。进一步观察发现,pPGSseq18E7和pPGPseq8E12的扩增带型能直接区分抗感品种,初步推断它们可能与贡献率较大的抗性基因连锁。; 洪彦彬温世杰钟旎李杏瑜朱方何梁炫强; 关键词：花生 SSR 青枯病锈病

面向IP模式测控系统的PLSR-SBR双层压缩被引量：4: 2010年; 针对以太网测控网络存在数据冲突导致系统实时性、可靠性降低问题,提出了基于偏最小二乘回归(PLSR)SBR的双层压缩方法。第一层建立主参量与所有辅助参量的确定模型,利用压缩有效性指标确定主成分,完成主参量的信息压缩。第二层基于改进的SBR,通过选取辅助参量中的基础序列,建立基础信号;在满足拟合误差条件下,逐步将每一个辅助参量序列映射到基础信号上,完成对辅助参量的数据压缩。该方法重点解决辅助参量和主参量中的解释潜变量和反映潜变量相关程度最大、基础信号由最少基础序列组成、辅助参量实现最小变长分解个数及基础信号独立更新原则等关键问题。最后将该方法应用于IP模式乙醇浓度测控系统。实验结果表明,在IP模式测控系统同时具有主参量和辅助参量,且不同参量间存在相关性时,该方法可在允许拟合相对误差为5%的情况下,使压缩率达到68%以上,从而有效地降低以太网测控网络数据冲突程度。; 洪晓斌刘桂雄; 关键词：数据压缩偏最小二乘回归

利用SSR快速鉴别花生杂交F_1真伪被引量：3: 2012年; 本研究,我们以6个花生品种为亲本配置杂交组合,田间调查发现亲本间形态表型差异大的杂交F1容易鉴别真伪,而形态表型差异小的则难于鉴别,甚至无法鉴别。为此,我们通过改良Thomson一步法制备DNA模板,建立了一套花生SSR-PCR快速检测体系,并在此基础上利用SSR鉴别花生杂交F1真伪。结果表明,采用Thomson一步法和改良后的一步法提取的DNA模版均能扩展出清晰条带,但改良后制备的DNA模板在4℃下可保存约1个月,未改良的仅能保存一天。利用SSR检测上述群体表明,F1真杂种率为38%～56%,不同亲本间杂交成功率存在差异,同一亲本正反交成功率也存在一定差异。可见,SSR标记用于杂种真伪鉴定具有一定的应用潜力。; 洪彦彬李少雄李杏瑜朱方何梁炫强; 关键词：HYPOGAEA SSR 杂交种

花生基因组资源的开发及应用被引量：5: 2012年; 花生是世界主要的油料作物,但由于花生本身的遗传特性,导致其基因组资源的开发和利用存在较大难度。花生的高度闭花授粉、初级基因库遗传基础狭窄以及栽培种与二倍体近缘野生种之间的杂交不亲和性,导致花生栽培种的分子遗传多样性偏低,成为花生分子遗传改良的主要瓶颈。然而,近五年来,花生基因组资源开发迅速,分子标记的开发、遗传和物理图谱的构建、表达序列标签(ESTs)的产生、突变体资源的创建和功能基因组学平台的构建促进了QTL的鉴定以及与农艺性状相关的耐/抗生物和非生物胁迫基因的挖掘。本文概述了当前花生基因组资源的研究现状,并对发展方向进行了展望。; 洪彦彬陈小平梁炫强; 关键词：花生基因组

基于区间重叠度的可拓模式识别方法被引量：1: 2010年; 针对可拓模式识别时特征的量值区间重叠会影响识别效果的问题,提出基于区间重叠度的可拓模式识别方法（Extension Patter Recognition Method Based on Interval Overlapping Degree,IOD-EPRM）。该方法利用区间重叠度可客观反映特征重要程度的特点,构造合适的区间重叠度到特征权重的映射,来反映特征在计算综合关联度中的比重,以降低量值区间重叠对识别率的影响。采用UCI数据库中iris数据和wine数据进行性能验证,结果表明,IOD-EPRM将可拓模式识别率提高了7%~9%,且具有受抽取样本数量影响小的特点。; 袁飞程韬波周松斌; 关键词：模式识别关联函数

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广东省自然科学基金(9151007010000001)