基于公共sRNAs库的病毒检测分析研究

以公共的small RNAs(sRNAs)新一代测序数据为材料,通过生物信息学的分析方法检测生物实验系统样品中存在的病毒,讨论病毒与宿主间的关系,病毒的种属特性,进而指导生物实验设计.从GEO Datasets数据库下载917个已发表的sRNAs高通量测序数据,通过生物信息学分析共检测出来自334个样品库的2,107条高度同源的病毒序列和2,930条疑似的病毒序列.这些病毒主要是正链RNA病毒、反转录病毒和双链DNA病毒,集中在花椰菜花叶病毒科、反转录病毒科、杆状病毒科和芜菁黄花叶病毒目.     

基于层次分析法的图书退货二次分类上架作业效率提升方案实证研究

近年来,图书行业的大量退货严重制约着图书公司的效益。本文以安徽振兴图书公司的相关数据为研究对象,首先运用层次分析法对安徽振兴图书公司图书退货处理效率影响因素进行具体分析,在结论的基础之上采用二次分类法对于该公司的退书上架作业效率提出了提升方案。由于图书行业的行业特征明显,管理方法相近,所以希望通过此例的实证研究,从技术层面对于国内整个图书行业的此类问题提供借鉴和参考。     

安全生产行为分类研究及应用

针对安全行为科学的研究对象——安全生产领域中人的行为的认识不清晰等问题,认真分析了安全行为科学与行为科学,以及人为差错和人的不安行为的区别,从行为的主动性和被动性,行为所处的阶段以及行为意识的深浅对人的行为进行分类和细分类。研究结果表明,针对安全生产中不同种类的行为,采取的控制措施应有所不同,对于情境行为要通过行为和需要之间的联系进行激励和抑制,对于知识缺乏型不安全行为应通过教育培训方式来预防,对于信息不完整型不安全决策行为,则通过科学技术和有效的信息收集手段来控制。该理论研究对企业安全行为管理具有一定的指导意义。     

相位一致性结合局部二元模式的纹理分类方法

局部二元模式(Local binary pattern,LBP)是一种经典的纹理分析方法,然而现有LBP方法对噪声非常敏感,其鲁棒性并不高。提出了一种利用相位一致性(Phase congruency,PC)提高LBP在噪声图像中的鲁棒性的方法。首先计算图像的PC值,即用Log-Gabor滤波器对图像进行滤波,然后将不同方向上的滤波结果融合在一起得到二维PC值,接着在PC值的基础上计算LBP特征并统计其直方图,最后用Chi-square距离来度量纹理图像之间的相似性。由于滤波过程可以极大地降低噪声对图像的干扰,因此LBP与PC方法结合后在图像表征和纹理描述中具有较高的鲁棒性能。     

基于可靠性测度的多类支持向量机

多类分类问题是我们经常遇到的问题,常用的方法是将多类问题转化为若干个二类问题,然后利用二类支持向量机(support vector machine,SVM)进行分类,如一对余SVM,一对一SVM,决策树SVM等.在这些方法中,大都没有考虑所生成的多个分类器之间的可靠性和重要性问题.为了改进这一点,本文以一对余SVM为例,提出了两种基于可靠性测度的多类分类算法,算法的思想可用于一对一SVM,决策树SVM等其他多种分类器中.为了检验所提算法的有效性,本文进行了比较试验,实验结果表明所提算法不仅提高了分类准确度,而且具有更为广泛的推广能力.     

基于改进Boosting算法的夜间运动车辆检测

针对夜间交通场景中运动车辆目标提取及实时检测困难的问题,引入改进的Boosting模糊分类算法,提出了一种新的基于车头灯的夜间运动车辆检测方法.通过SIFT算法和融合多特征的方法精确提取夜间运动车辆车头灯特征,利用遗传算法优化Boosting模糊分类算法,并以加权投票方式对提取的车头灯特征进行分类判别,最后结合车头灯空间、运动信息及灯光颜色信息进行同车车头灯配对分组,实现夜间运动车辆的实时检测.实验表明,该方法在夜间交通环境中具有良好的实时检测效果和较高鲁棒性.     

面向高光谱影像分类的改进局部切空间排列降维

提出多策略提升的局部切空间排列算法来解决常规局部切空间排列降维在高光谱影像分类中计算复杂度高的问题.通过引入随机映射来预先减少高光谱影像波段数,降低后续k-邻域和局部切空间构建的计算复杂度;采用递归兰索斯切分算法快速构建近似k-邻域,降低常规k-邻域构建的计算时间;采用快速近似奇异值分解算法提高全局排列矩阵的本征分解计算速度.利用两个不同的高光谱数据集,设计4组实验来分析多策略速度提升的局部切空间排列算法的计算性能和分类效果.实验证明,相比常规局部切空间排列方法,多策略提升的局部切空间排列方法损失约1%左右的总体分类精度却能够提高至少3倍的计算速度.     

工程项目组织集成对项目绩效的影响路径

基于文献梳理和理论分析,以建设工程项目为研究对象,用组织关系、组织能力、组织结构、共同价值四个关键构架描述组织集成,以过程绩效、质量绩效、创新与学习绩效和利益相关者绩效多维度衡量项目绩效.然后借助于结构方程模型和AMOS软件,采用问卷调查法分析了工程项目组织集成对项目绩效的影响作用路径.研究结果表明:不是所有的组织集成关键构架都积极地直接作用于项目绩效维度,组织关系通过共同价值作用于各个绩效维度;组织能力、组织结构、共同价值对各绩效维度的影响路径也不止一条.该研究丰富和发展了组织集成和项目绩效理论基础,为工程项目管理者提升组织集成从而促进项目绩效提供实践指导.     

融合样本选择与特征选择的AdaBoost支持向量机集成算法

为提高AdaBoost分类器集成算法的分类精确度并简化分类系统的复杂度,提出一种融合样本选择与特征选择的AdaBoost支持向量机集成算法(IFSelect-SVME)。该算法在AdaBoost算法的每个循环中利用加权免疫克隆样本选择算法进行样本选择,并用互信息顺序向前特征选择算法进行特征选择,再利用每个循环优化选择得到的特征样本子集训练个体SVM分类器,并对其进行加权集成,生成最终的决策系统。对实验所用9组UCI数据集的仿真结果表明:与支持向量机集成(SVME)算法相比,IFSelect-SVME算法的正确分类率有所提高,且样本数可减少30.8%~80.0%,特征数可减少32.2%~81.5%,简化了集成结构,缩短了测试样本的分类时间,所得到的分类系统具有更好的分类精度。     

基于Hadoop的Web文本分类系统设计研究

针对传统Web文本分类方法无法解决大规模分类问题,在深入分析当前主流并行计算平台Hadoop的基础上,提出基于Hadoop的Web文本分类系统,该系统主要包括文本预处理、向量表示、文本分类、结果评价等模块.真实数据集上的比较实验表明所建系统的有效性.