基于图像识别仿生木纹的三维打印路径规划方法

针对传统三维打印采用的诸如网格、三角等均匀同构介观结构填充存在结构效率低、与承载零件应力场不协调等问题,受自然生长的木纹可提高木材整体性能的启发,提出基于图像识别仿生木纹的三维打印路径规划方法,旨在借鉴木材的纤维排布以改善零件的机械性能。通过木材铣削分层,依次提取各层图像木纹并生成对应打印路径,并逐层打印出仿生木纹试件。拉伸试验结果表明：相比同质量的网格填充、三角填充、直线填充三种传统均匀同构填充试件,基于仿生木纹的非均匀异构打印试件最大拉伸载荷分别提高了115.03 %、72.89 %、64.39 %,证明了基于仿生木纹的非均匀介观填充结构能够显著提高打印件拉伸强度。     

基于门控循环单元网络的低阻油层测井流体识别方法

研究区块低阻油层发育广泛,油层和水层的电阻率相差不大,导致测井流体识别较为困难。为了有效识别低阻油层,采用少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique, Smote)对油水同层,油层等少数类样本进行过采样使数据集均衡;并利用门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)网络模型进行低阻油层的流体识别。通过相关性分析确定自然伽马(GR)、深侧向电阻率(RD)、密度(DEN)等8条测井曲线数据作为输入训练模型,应用于中实际资料中,并将GRU与传统RNN和其他3种机器学习算法对比。结果表明：序列数据模型的流体识别效果比传统机器学习模型好,且基于Smote-GRU的流体识别模型的符合率达到89.5%,相对传统循环神经网络(recurrent neural network, RNN)的81.1%,取得了较好的应用效果。通过对照试验还证实了Smote算法提高了分类器对少数类样本的识别率。所提出的方法可为样本不均衡的低阻油层的流体识别提供参考。     

矮岩羊集群行为的初步研究

1998和2000年,用样线法对巴塘县矮岩羊种群进行了研究,共发现矮岩羊158只40个集群,平均集群大小为(3.95±1.92)只,集群的大小在春夏季之间没有显著差异(P=0.45＞0.05,df=38);单因素方差分析显示,矮岩羊集群大小在不同的年份具有显著差异(P=0.0153＜0.05,df=62);多种比较发现,2000年矮岩羊集群的大小与1997年具有极显著差异(P=0.0041＜0.01,df=60).研究结果显示,矮岩羊集群大小有逐年减小的趋势,其原因可能与栖息地的破碎化和人类活动的不断增强有关.     

一种新的地面激光点云中树木叶面积计算方法

【目的】地面激光扫描仪(terrestrial laser scanning, TLS)通过获取植物的稠密激光点云，以精细刻画森林的结构参数，如树木骨架和叶面积等。真实叶面积是林学和植物学中表型研究的一个重要参数，而目前在植物科学领域，还没有很好的表型特征测量手段。因此，本研究提出了一种新颖的地面激光点云的叶面积估算方法来评估树木的表型特征指标。【方法】首先，设计了一种基于小平面区域定位与生长的植物点云的单叶分割算法，实现精准的单叶点云分割提取；其次，以每片叶片法向量与扫描仪入射激光线的夹角、扫描仪与叶片的距离和单叶的点云数量3个参量为输入特征，并结合训练样本与L1+L2正则化多元回归方法获取拟合系数，以反演树冠内所有叶片的面积。最后，将校园内实验树(紫薇、樱花、银杏和香樟)作为研究对象，并将计算结果与实测值进行比对。【结果】本研究方法相较最小二乘拟合算法，取得了更优的叶面积反演结果。对于两棵小树而言，本研究方法与实测值比对取得了较好的结果：紫薇(R²=0.95,RMSE为0.42 cm²)、樱花(R²=0.92,RMS...     

基于改进随机森林的火山岩测井岩性识别

准噶尔盆地石炭系火山岩岩性复杂,在某种岩性薄片、岩心等资料数量明显少于其他岩性时,常规方法划分岩性存在困难。为了解决上述问题,提高火山岩岩性识别精度,运用SMOTE算法增加少数岩性类别样本数量,解决数据不均衡问题；通过网格搜索和K折交叉验证法确定最优参数组合,开展基于改进随机森林的火山岩岩性识别研究。通过分析火山岩岩心、薄片、测井响应特征等资料,建立了岩性交会图版,确定了研究区对岩性敏感的测井参数重要性程度。实例资料应用表明,改进的随机森林算法有效的解决了传统随机森林算法受岩性样本类型不均衡及数据量较小的影响,火山岩岩性识别准确率由87%提升到了94%,为不均衡样本情况下火山岩岩性识别提供借鉴。     

基于数据整合策略探究肌萎缩侧索硬化症易感基因

肌萎缩侧索硬化症（ALS）是一种以运动神经元凋亡为特征的神经退行性疾病， 目前尚无有效的治疗方法和药物. 发现新的相关基因或靶点基因， 对研究ALS的发病机制及临床治疗具有重要作用， 为临床预防、 诊断和治疗提供新的方向和目标.     从网站数据库搜集ALS相关基因的数据信息， 通过多种致病基因预测工具软件进行生物信息学分析， 并预测致病基因. 整合数据信息后得到39个候选基因. 结果表明，   候选基因与ALS均有一定的相关性.      

犬乳腺癌基因表达特征及肿瘤预后标志物分析

目的 探索犬自发性乳腺癌的基因表达特征和预后标志物。方法 从公共数据库获取多个犬乳腺癌转录组数据集，校正合并获得大样本量的整合数据集。通过生物信息学分析与疾病预后相关的基因聚类，筛选与预后不良相关的特征性基因并在细胞水平进行验证。结果 共识聚类分析获得的聚类3与犬乳腺癌的低生存率相关，其特征性基因主要富集于细胞增殖相关信号通路。经过单因素分析并与人类数据集提取交集基因，获得11个与乳腺癌预后不良相关的跨物种保守性关键基因。利用犬乳腺癌细胞系证实其中的ZBTB16和ABI3BP基因参与调节乳腺癌细胞增殖。结论 成功获得一组保守性风险基因，可作为生物标志物用于犬自发性乳腺癌及犬乳腺癌动物模型的疾病分型和预后评估。