一种基于渔获量和资源量指数求算鱼类自然死亡系数方法的研究

基于扩展残存资源量法,提出一种根据分年龄组渔获量以及资源量指数(单位捕捞努力量渔获量,CPUE)求算鱼类的自然死亡系数(M)的新方法.蒙特卡罗模拟分析显示,CPUE的白色噪音(CV)对M估算结果的影响大于渔获量的CV;小的捕捞死亡系数(F)和大的M有助于改善M的估算结果,但与F相比,M自身的大小对其估计结果的影响相对较小.将该方法应用于2个已发表的真实渔业北大西洋长鳍金枪鱼和Flack湖红点鲑的数据中,均得到了较好的M估计结果.     

基于Zernike矩和水平集的超声图像分割

为了提高超声图像的分割精确率,提出了一种基于Zernike矩和水平集的超声图像分割方法.首先,利用9个具有不同阶数和重复度的Zernike矩提取超声图像的纹理特征,保留矩的幅值和相位,获得18个特征图,同时在每一特征图目标区域内外采样,利用采样值计算出特征图的权值.然后,将特征图与高斯算子进行卷积,计算其边缘检测函数,将所有特征图的边缘检测函数与对应的特征图权值相乘,所得结果之和即为该超声图像的边缘检测函数.最后,利用基于变分函数的水平集方法对超声图像进行分割.基于前列腺超声图像的实验结果显示,相比基于梯度的水平集方法和基于Zernike矩幅值的水平集方法,所提方法具有更高的分割精度,dice相似系数达到95%以上.     

基于网络访问项序的移动用户重入网身份识别方法

用户身份的唯一性标识是任何移动商务营销活动所必不可少的一项基础工作.由于多种因素的交叉影响,移动用户大进大出已成为移动运营商面临的普遍现象.一旦用户重新入网,不仅针对旧号码的用户特征刻画记录将完全荒废,而且面向新号码的用户洞察又需要从头开始,并将耗费相当长的时间才能得到完整的用户画像.而另一方面,基于用户资料的移动用户身份识别准确率仅为42%.因此,针对移动用户重入网身份识别的问题,提出基于用户网络访问项序的用户相似性计算方法,通过数据预处理、相似用户集裁剪、用户身份识别等6个步骤来精确定位重入网用户身份.在某电信运营商某地区25 809个用户60d网络访问日志这一数据集上,对所提方法进行了实验,总体准确率为98.32%,验证了方法的可行性与有效性.     

基于边界剥离分水岭算法的重叠颗粒分离研究

针对采集的洗煤厂煤尘图像颗粒重叠严重的问题,运用传统图像二值化方法处理速度慢、不适用于低对比度指纹图像。分水岭分割算法对噪声敏感和易于产生过分割问题,为了提高图像分割的效率和鲁棒性,提出一种新的基于边界剥离距离变换分水岭算法的图像分割方法。该方法通过将图像分割为不相交的N个子窗口,并求出各个窗口对应像素的灰度均值,经改进动态阈值法进行二值化处理,得到的二值化图像经边界剥离距离变换获得灰度图像,最后利用分水岭算法对图像进行分割处理。数值实验结果表明,与传统分割方法比较,此方法处理效率高、鲁棒性好。不但成功地解决了分水岭存在的过分割问题,还大大提高了算法的搜索效率;可以快速准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法。     

基于网络药理学探究小青龙汤治疗新型冠状病毒肺炎的作用机制

基于网络药理学探究小青龙汤治疗新型冠状病毒感染(COVID-19)的作用机制。应用中药系统药理学数据库与分析平台(traditional Chinese medicine systems pharmacology database and analysis platform, TCMSP)筛选小青龙汤8味中药的活性成分，运用PubChem、SwissTargetPrediction和TCMSP数据库获取中药的潜在作用靶点；运用OMIM、DisGeNET和GeneCards数据库筛选COVID-19和Delta variant of COVID-19相关靶点；利用Venny 2.1在线工具筛选出小青龙汤靶点和COVID-19靶点的交集并作维恩图；应用Cytoscape 3.7.2软件构建小青龙汤-成分-(COVID-19)-靶点网络；利用STRING数据库收集数据，并在线构建蛋白质-蛋白质相互作用网络；应用Metascape数据库进行基因本体(gene ontology, GO)和基于京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes...     

通信距离约束下的无人船集群覆盖搜索方法

针对通信距离受限时水面无人船(unmanned surface vessel, USV)集群对未知水域的覆盖搜索问题, 提出一种竞拍协同边界探索算法。首先根据边界探索的思想提取地图探测边界, 然后以基于层次聚类思想进行改进的K-means++聚类算法划分任务区间, 消除不安全或低收益的目标搜索点, 再以分布式竞拍算法为USV集群动态分配搜索任务, 使集群搜索效率最大化, 各艇经过多轮分配、执行搜索任务直至覆盖全水域。仿真实验表明，在相同集群规模下, 相较于无协作的几种边界探索算法, 该算法任务用时和集群航行总路程更少; 在相同任务地图下, 覆盖搜索效率随USV集群规模增大而提高。