前述的遗传现象是基于一个共同的遗传本质,即生物 体的遗传表现直接由其基因型所决定→可根据遗传群体的 表现变异推测群体的基因型变异或基因的差异。 质量性状(qualitative trait)的特点:表现型和 基因型的变异不连续(discontinuous)。在杂种后代 的分离群体中→可采用经典遗传学分析方法,研究其 遗传动态

组织行为学 第一章导论 第二章个体心理与个体行为 第三章群体心理与群体行为 第四章群体动力与激励理论 第五章领导者与组织行为 第六章组织文化与组织行为 第七章行为有效性

一、前言 二、群体的遗传平衡 三、影响遗传平衡的因素 四、遗传负荷 五、群体中的平衡多态现象

第一节 群体的沟通 第二节 群体的冲突

连续血糖监测在糖尿病管理中具有重要的意义。目前糖尿病患者主要通过指尖采血或植入式微创传感器监测血糖，但上述方法存在疼痛、成本昂贵、易感染等问题，因此，无创监测是实现连续血糖监测的理想技术。本文利用心电(ECG)信号，提出了一种血糖水平无创监测的方法：通过获取12名志愿者共60 d 756160个ECG周期信号，利用递归滤波器实现ECG信号的滤波，并采用卷积神经网络和长短期记忆网络相结合(CNN-LSTM)的方法，实现了血糖水平的十分类监测，并通过实验探索了个体建模和群体建模2种建模方式的差异。结果表明，在个体建模和群体建模的条件下，血糖监测精确率分别约达到80%和88%。其中群体建模10分类的F1值可达到0.95、0.88、0.91、0.85、0.92、0.88、0.86、0.86、0.87和0.86。研究表明，本文提出的基于ECG的无创血糖监测方法为实现血糖水平的实时、精准监测提供了一种有力的理论支撑与技术指导

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

一、1、群体;2、可解不可结;3、社会秩序和公共安全;4、早期预防,综合治理; 二、1、治安事件一是指群体或个人为了足特殊需要或者达到特殊目的,利用或者选择适宜的场所、时机和环境,实施违法犯罪或者采取不正当手段,导致促使事态扩大,扰乱、破坏社会秩序的群体越轨行为

一、盛唐前期诗人 二、山水田园诗人群体 三、边塞诗人群体

社会利益群体并不等于意见表达的主体。 •一个社会利益群体可以有若干个意见表达主体； •一个意见表达主体在不同的条件下，也可以去表达若干个社会利益群体的意见。 在当代中国政府过程中，由于特殊的社会历史条件的制约，不论是个体的意见表达，还是团体的意见表达，都显著地带有组织化的特征，而较少有西方国家那种特定含义上的“压力集团”特征。 当代中国的意见表达主体 作为意见表达主体的个体 作为意见表达主体的团体 专业性意见表达个体 普遍性意见表达个体 普遍性意见表达个体 普遍性意见表达个体 普遍性意见表达个体

第一节 基本社会利益群体 第二节 新兴的社会利益群体