我国中药材价格波动影响因素的实证研究 ——基于因子分析和向量自回归模型

近年来,中药材价格持续上涨,并屡屡出现价格暴涨暴跌的情况,给药农、药材商、消费者以及中药材市场都带来了不小的影响。通过因子分析我国中药材价格波动影响因素,研究发现:我国通货膨胀与生产成本的综合因子对我国中药材价格波动的解释力最强,影响最为显著,供给因子也具有显著的影响;在因子分析的基础上运用向量自回归模型对各具体影响因素进行分析发现:中药材价格受自身的滞后影响显著;中药材种植面积对我国中药材价格波动影响也较大;农业生产资料价格指数和受灾情况也对我国中药材价格的波动具有一定的影响,并整体呈现逐年上涨的趋势;西药类商品零售价格指数的影响并不显著。     

支持向量机方法预测七鳃鳗miRNA前体

将七鳃鳗miRNA前体(pre-miRNA)序列的结构特征作为支持向量机工具Lib-SVM的输入向量,经Grid程序优化参数后,开发序列预测程序Lj-miRSVM,通过10倍交叉法验证,平均敏感性和特异性分别为95%和95.9%,准确率为95.8%,接收者操作特征曲线(ROC)下的面积比约为98.9%。用Lj-miRSVM预测其他20个物种的pre-miRNA,平均正确率为78.5%。     

基于GPU的多类支持向量机改进算法

针对支持向量机算法耗时较长的问题,利用并行计算思想,基于图形处理器对多类支持向量机算法——Crammer-Singer算法进行改进,并利用循环展开、数据暂留、缓存和开放运算语言等技术对算法加以实现.分别在4个数据集上对原算法和改进算法进行对比实验,结果表明,改进算法在性能上获得了较大提升.     

基于GVF Snake和边界跟踪的主动轮廓图像分割

梯度向量流蛇(GVF Snake)模型在处理图像分割问题上取得了较好的结果,但它对初始轮廓曲线的依赖程度较大且梯度向量场计算时间较长,故此提出一种基于GVF Snake模型和边界跟踪的轮廓提取图像分割算法。该算法利用边界跟踪算法进行粗糙的分割,获取边缘位置有效信息点,经采样后生成一条初始轮廓线。同时,基于拉格朗日法求解梯度向量场的方法,提出一个距离终止条件以提高计算速度。实验结果表明,与GVF Snake、手动GVF Snake和CV活动轮廓算法相比,该算法有效提高了图像分割的自动化程度和分割精度。     

基于3种建模法的食源性 ACE抑制二肽 QSAR 研究

以自组建的食源性血管紧张素转化酶（angiotensin I‐converting enzyme ,ACE）抑制二肽为研究样本,采用氨基酸描述子VHSE（principal component score vector of hydrophilicity ,steric ,and electronic properties）对ACE抑制二肽进行表征后,比较偏最小二乘（partial least square regression ,PLS）、支持向量机（support vector machine ,SVM）及主成分分析（principal component analysis ,PCA）‐SVM相结合的3种建模方法对ACE抑制二肽的QSAR（quantitative structure‐activity relationship）建模。结果显示,对于食源性ACE抑制二肽,3个模型的拟合能力无明显差异,SVM模型的预测能力略强;对其进行权重投影分析发现,C末端氨基酸较N末端氨基酸对其活性的影响更为明显。     

民国诗学著作的类型与特点

民国时期的诗学著作数量众多、内容广泛,具有很高的学术价值.民国诗学著作涉及诗学专论、诗词学综论、新旧诗兼论、中国文学论集、诗史、诗话、诗体、诗法、专题研究、断代研究、诗集辑录和诗集笺注等多个方面,具有重要的意义.     

“伤春”偏多忧患意——文廷式伤春词意蕴探微

作为晚清历史上的重要词人,文廷式不仅经历了晚清巨大的世变,而且承受了大起大落的宦海波折,其《云起轩词》也多写国家兴亡之势,抒发词人仁者之忧。与此同时,文廷式又将"伤春"这一中国文学史上源远流长的表现主题与自己深重的儒家忧患意识融合在创作当中。情感与怀抱相统一便使得文廷式的伤春词具有了深刻的意蕴和鲜明的特色,通过对占文廷式词作总量三分之一的伤春词进行探析,可以更加全面、深刻探析文廷式对人生、理想、国运的思考。     

中国典籍文化词的翻译方法

针对文化典籍中文化词的翻译,提出七种处理方法,即直译、音译、替代、意译、直译加注、释译、译出基本含义。这七种方法遵循的翻译原则是:既能表现出原文的文化风格,又能符合译文读者的文化习惯,从而实现不同民族的相互沟通与交融。     

多岩性信息融合在砂泥岩孔隙度预测中的应用

储层孔隙度是表征储油物性、建立各类地质模型的重要参数。支持向量回归机(SVR)凭借良好的非线性回归能力,在孔隙度预测中开始广泛应用。由于不同岩性的储层孔隙类型不同,孔隙度结构也存在较大差异,导致该方法的实际应用效果仍不理想。针对上述问题,在孔隙度预测模型中考虑了岩性信息,将样本岩性转化为一种与岩性变化相关性好的属性值,以此构造一种新的预测模型。使用网格粗选和网格精选相结合的方法,优选模型参数。网格粗选确定最优解的近似范围,网格精选可以在局部区间搜索到最优解。结果表明:利用优选参数建立的预测模型,在实际资料预测结果中,加入岩性信息可以提高储层孔隙度的预测精度,该方法可行。     

基于结构特征聚类的相似代码检索方法

针对基于图的相似代码检测方法复杂度高、对代码多样化识别能力有限等问题,提出基于结构特征聚类的方法。首先将代码表示为控制依赖树,在此基础上执行代码标准化,消除代码表达方式的多样化,以便识别语法表示不同,而语义相似的代码;然后采用特征向量描述程序的结构信息,将复杂的图的相似度求解问题转换为简单的相似向量的聚类问题,快速提取可能相似的候选代码。实验结果表明,方法与Gabel等人提出的方法相比,可以识别更多的代码多样化。