红枣体外肠道微生物发酵特性的研究

目的研究红枣体外发酵特性,评价红枣营养性能。方法通过体外模拟人体肠道内部环境条件,接种人体新鲜粪便悬浮液进行厌氧发酵,定时记录发酵液产气量、测定pH值、NH3-N值和短链脂肪酸(SCFA)含量。结果红枣发酵液产气快、产气量多,p H值下降幅度大,NH3-N值变化不明显;红枣发酵液中乙酸、丙酸和丁酸含量明显高于空白组(P0.05)。结论红枣能有效地被人体肠道微生物发酵利用,改善肠道内部理化环境,促进肠道微生物发酵产生乙酸、丙酸和丁酸短链脂肪酸。     

基于机器学习的比特币实体分类方法研究综述

比特币是一种去中心化的电子加密货币,交易地址的匿名性隐藏了交易用户的真实身 份,导致比特币被一些不法分子应用于各类非法活动中。通过分析已知实体的交易属性和行为特 征,利用机器学习的方法可以对未知实体的交易类别进行预测。本文首先概述了比特币实体类别 及分类标签的来源;其次,分析和归纳了基于机器学习的比特币实体分类方法;最后,分析了现阶 段面临的主要问题,并对未来的发展趋势进行了展望。     

基于因子图模型的用户可信度评估

为克服传统方法在缺少用户个人信息及发布内容的情况下无法有效地评估用户可信度问题,提出基于评论反馈信息和信任关系的用户可信度因子图模型（UFGM）。该模型将信任关系和评论反馈对用户可信度评估的影响形式化为一个概率模型,并提出半监督分类的学习方法构建模型。在Extended Epinions数据集上验证了模型的有效性,并发现信任关系比评论反馈更易对用户可信度评估产生积极影响。与传统算法相比,UFGM能在缺少用户描述信息及评论信息的情况下将用户可信度评估的准确度提高12%~29%。     

定义在两个互素因子链上的交错Smith矩阵的整除性

设S={x1,x2,…,xn}是n个正整数组成的集合,a是正整数.如果一个n阶矩阵的第f行第j列的元素定义为(-1)i+j(xi,xj)a,其中(xi,xj)a表示S中的元素xi与xj的最大公因数的a次幂,则称这个矩阵是定义在S上的a次交错幂GCD矩阵,用(ASa)表示.类似可定义a次交错幂LCM矩阵ASa].作者证明...     

角度误差在平面尺寸链中的作用

应用全微分概念,不忽略角度误差的影响,解平面尺寸链,概念清晰,计算准确,分析了角度误差在平面尺寸链中的作用.     

基于事件的定性知识表示模型

当前突发事件应急管理研究已经成为热点问题。本文针对突发事件及事件链研究特点,运用系统工程理论论,建立了突发事件及其链式关系知识表示模型。该模型从突发事件机理出发描述应急管理过程的知识需求,不仅揭示了突发事件发展、演变的行为模式及突发事件链式关系形成机理,还为应急决策提供理论依据,最后给出模型的应用实例,实现了事件演进的自动生成及应急过程中的知识支持。     

基于MPI的主从式并行MCMC

马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)是贝叶斯网络(BN)的一种近似推理算法,为保证其时间性能,在生成马尔可夫链的组成序列时,通常只使用较少的样本,其推理精度较低.以Gibbs抽样为基本框架,提出一种BN的并行MCMC推理方法PMCMC,在生成马尔可夫链的组成序列时,通过增加对BN中每个节点的抽样频率来提高推理精度,并在消息传递接口MPJ的支持下,利用主从式并行机制来实现其推理过程,保证了推理的时间性能.在3个不同BN上的推理实验结果表明,PMCMC在提高推理精度的同时有效保证了推理的时间生能.     

Agent信任与名誉的FIRE模型的改进

在开放的多Agent系统中,信任与名誉对Agent之间的交互至关重要.FIRE是一种新型的、分布式的、采用多来源的综合性的信任与名誉模型.FIRE模型包括四个组成部分:IT(interactiontrust)、RT(ro1e-based trust)、WR(witness reputation)和CR(certified reputation),在与相关模型的比较中,显示出优越性.针对WR信息获取的低效、CR不能消除Agent的欺骗等不足,提出一种基于Agent组织的半分布式FIRE模型,相关分析和实验表明了改进的有效性.     

小分子物质苏丹红Ⅰ号单克隆抗体特异性分析

在成功制备的苏丹红Ⅰ号单克隆抗体的基础上,分析抗苏丹红Ⅰ号单克隆抗体特异性.应用RT-PCR方法扩增杂交瘤细胞中苏丹红Ⅰ号单克隆抗体重链和轻链可变区基因、测序,联机Kabat库检索分析.非竞争ELISA方法测定单克隆抗体的亲和常数.ELISA法测定抗体的亚类.以苏丹红Ⅰ号为标准,用ELISA竞争抑制法测定与苏丹红Ⅱ号、Ⅲ号、Ⅳ号的交叉反应率.应用计算机辅助分子空间模拟软件,建立合理的抗体可变区空间结构,苏丹红Ⅰ号、Ⅱ号、Ⅲ号、Ⅳ号的空间结构,并进行对接模型建立.苏丹红Ⅰ号单克隆抗体的重链和轻链的可变区基因     

改进粒子滤波在捷联惯导系统姿态确定中的应用

捷联惯导系统姿态确定问题本质上是一个非线生滤波估计问题.针对传统的扩展卡尔曼滤波不再适用于非线性和非高斯分布的系统,和一般粒子滤波存在粒子退化和粒子耗尽等问题,提出了将马尔可夫链蒙特卡罗(MCVC)正则粒子滤波算法应用于捷联惯导系统的姿态确定中.计算机仿真表明了该方法在加快收敛速度、提高姿态精度和自适应调整粒子个数方面的有效性和可行性.