【摘 要】
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生物学领域规律更多呈现不可线性化的纯非线性方程关系,对此类方程的参数准确估计能促进生物学领域的应用数学研究。但纯非线性方程最优拟合一直是应用数学没有完全解决的课
【基金项目】
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现代农业技术体系建设专项(编号:CARS-01-61);江苏省科技计划重点项目(编号:SBE2017310472)
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生物学领域规律更多呈现不可线性化的纯非线性方程关系,对此类方程的参数准确估计能促进生物学领域的应用数学研究。但纯非线性方程最优拟合一直是应用数学没有完全解决的课题;受水稻轮回选择育种启发,以育种进化方法构建新的进化算法,求解复杂非线性方程的拟合问题。结果表明,通过Richard方程、房室模型中的二室模型试算,前者与NIST结果相同,后者明显优于原文结果;通过奶牛泌乳曲线中的Dijkstra、Wood方程各14组数据最优拟合计算,表明本算法准确有效,且计算结果优于统计软件SAS。本算法为生物学研究中更复杂的
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