闪烁室测氡不同时刻的刻度因子研究

为了快速标定闪烁室的氡浓度，本文提出一种无需通过实验就能得到闪烁室测氡不同时刻的刻度因子来标定氡浓度的方法.该方法首先利用Geant4模拟了ST-203闪烁室内氡及其子体不同能量α粒子的探测效率，再基于取样3 h平衡后其刻度因子与闪烁室内氡及其子体平均探测效率的关系，然后根据氡及其子体的衰变规律，建立了闪烁室不同时刻的刻度因子计算方法.基于上述方法，本文利用ST-203闪烁室开展不同时刻测氡的刻度因子实验研究，其理论值和实验值的偏差小于5%.由闪烁室结构直接确定不同时刻测氡刻度因子的方法，能够快速标定闪烁室的氡浓度.     

组蛋白修饰与癫痫的发生发展研究进展

癫痫是由脑部神经元异常同步或过度放电导致的一种慢性脑部疾病。在神经系统疾病中，癫痫已成为仅次于脑血管病的第二大严重威胁人类健康的疾病，且其发病机制至今未明。表观遗传机制是调节基因表达的一种方式，其中组蛋白修饰是主要的表观遗传修饰之一。组蛋白修饰的异常与癫痫的发生发展密切相关，本文对组蛋白修饰与癫痫的关系进行综述，以期从组蛋白修饰的角度阐明两者之间的关系，为癫痫的防治提供新思路。     

基于PSO优化孪生支持向量机的自然语言处理

为了进一步提高孪生支持向量机(Twin support vector machine, TWSVM)的自然语言文本分类准确度，提出了一种改进的粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)算法，并采用改进的PSO算法对TWSVM核心参数进行优化。根据迭代次数来选择自适应权重从而对传统PSO算法进行改进，以防止收敛速度过快而错过全局最优解。采用Word2Vec对自然语言样本进行向量化处理，并通过PSO算法对TWSVM惩罚因子进行优化求解，解决因为惩罚因子设置不合理而造成自然语言文本分类准确率不高的问题。试验证明，通过合理设置PSO算法的速度权重初始值和稳定值，结合自适应递减权重策略，能够获得较高的惩罚因子优化性能，从而提高TWSVM的分类准确率，相比于常见自然语言文本分类算法，PSO-TWSVM的分类准确率更高，均方根误差值更低，在自然语言文本分类中的适用度高。