拟南芥钙依赖蛋白激酶CPK11与ABA响应元件结合因子ABF4相互作用的研究

为研究钙依赖蛋白激酶CPK11参与ABA信号通路的方式,本文利用体外酵母双杂实验(Y2H)以及体内双分子荧光互补实验(BiFC)分析CPK11与ABA响应元件结合因子(ABA-responsive element binding factors, ABFs)ABF4之间的关系.酵母双杂交实验表明CPK11与ABF4存在体外相互作用,双分子荧光互补实验表明CPK11与ABF4存在体内相互作用.以上实验共同证明CPK11与ABF4存在直接相互作用.作为CPK11的同源蛋白CPK4与转录因子ABF4在植物体内也存在相互作用.以上实验表明CPK11及其同源蛋白CPK4可能通过与转录因子ABF4相互作用从而参与钙离子介导的ABA信号通路.     

基于相关熵和流形正则化的图像聚类

近年来,聚类作为机器学习、数据挖掘等领域的基本问题受到广泛的关注及研究,然而数据中普遍存在的噪声和异常值严重影响聚类结果.提出一个基于相关熵和流形正则化的聚类框架CRNMF(Correntropy and Manifold Regularization Non-Negative Matrix Factorization).首先,采用基于相关熵的非负矩阵分解（Non-Negative Matrix Factorization,NMF）作为损失函数来抑制非高斯噪声和异常值的影响;其次,充分考虑数据的结构信息,采用流形正则化学习数据的局部结构,并通过l2,1-范数对非负矩阵进行稀疏约束;最后,利用半二次优化技术（Half-Quadratic Optimization Technique,HQ）进行优化,并分析了收敛性和计算复杂度.在五个图像数据集上进行测试,实验结果表明,提出的框架在图像聚类任务中具有较好的有效性和鲁棒性.     

基于极大相容块的不完备信息处理新方法及其应用

针对不完备信息提出一种新的基于矩阵方法的极大相容块求取算法与属性约简方法,结合智能分类器给出不完备信息条件下的故障诊断方法 .首先,通过矩阵方法计算不完备决策表中的极大相容块;然后,利用所求得的极大相容块,提出一种新的属性约简算法,并与其他方法做对比;最后,将所提出的基于极大相容块的属性约简方法与智能分类器（支持向量机、随机森林、决策树等）结合,建立优化的智能故障分类器,将它应用于不完备信息条件下的故障诊断.以汽轮机组的故障诊断为例进行仿真实验,实验结果表明提出的针对不完备信息条件下的故障诊断方法可行、有效.     

基于L0矩阵范数正则化的自然图像去反光算法

去除图像的反光是计算机视觉和计算机图形学的一个基础研究问题。虽然各种方法已经提出,但由于存在丰富的纹理、复杂的背景、遮挡和颜色照明等,去反光的效果并不佳,有待进一步完善。本文针对自然图像的两个观察结果：(1)高光通常是小尺寸和稀疏分布的;(2)剩余的漫反射图像可以用少量基色与稀疏和低秩加权矩阵的线性组合表示,提出一种基于L0范数正则化图像去反光算法。通过L0范数正则化保证编码系数的稀疏性以及核范数保证编码系数的低秩性来恢复那些高光区域的漫反射分量。此外,根据加色混合理论和光照定义,编码系数和高光也分别受到非负性影响。通过对比相关的图像反光去除算法,实验说明了所提出的算法具有较好的优势。     

基于协方差矩阵重构和导向矢量优化的波束形成算法

针对传统波束形成算法在导向矢量失配和协方差矩阵误差情况下输出信干噪比下降严重的问题,提出了一种基于协方差矩阵重构和导向矢量优化的稳健自适应波束形成算法。该算法通过估计信号和干扰的功率及方向,重构干扰加噪声协方差矩阵,同时结合投影和空域积分思想,对假定的导向矢量进行优化计算,使其接近真实的导向矢量。进而通过相关运算求得复数加权值实现波束形成。所提算法可以有效抑制干扰,提高输出信干噪比。在多种失配存在的情况下,所提算法也具有较好的性能。研究共进行了6个仿真实验,所提算法性能均优于所对比算法。所提算法在快拍数固定且存在导向矢量失配的情况下,相比于最差情况性能最优算法有约5 dB的输出信干噪比提升。在信噪比固定且存在导向矢量失配的情况下,相比于对比算法均有4 dB以上的性能提升。实验结果验证了所提算法的有效性。     

正切平方量子阱中的非线性光整流

研究了正切平方量子阱(QWs)在不同温度、流体静压作用下的非线性光整流.在有效质量近似的框架下,通过求解薛定谔方程得到本征函数和能量本征值;通过利用密度矩阵理论和迭代方法,得到非线性光学整流(OR)的解析表达式.相关计算结果表明,流体静压、温度、限制势能和QWs的直径对OR系数有影响.研究所得结果可以为探讨正切平方量子阱的非线性光学整流提供理论依据.     

正切平方量子阱中的非线性光学折射率

从理论上研究了正切平方量子阱(QWs)在不同温度、流体静压作用下非线性光学折射率的变化.在有效质量近似的框架下,通过求解薛定谔方程得到本征函数和能量本征值.利用密度矩阵理论和迭代方法,得到了非线性光学折射率变化(RIC)的解析表达式.计算结果表明,流体静压、温度、电势和QWs的直径对RIC有很大的影响,所得结果可以为研究正切平方量子阱的光学折射率变化提供必要的理论依据.     

谐振接地系统的配电线路接地故障选线新方法

针对因消弧线圈引起的故障电流信号微弱,造成谐振接地系统发生单相接地故障识别率进一步降低的情况,考虑故障线路与非故障线路间零序电流波形相似度低的特点,提出一种谐振接地系统的配电线路接地故障选线新方法。用HHT(Hilbert-Huang teansform)和时频谱带通滤波法处理零序电流波形,构建各线路零序电流波形的时频能量矩阵,结合图像识别中的相似度识别法与综合相似系数矩阵,实现线路接地故障选线。结果表明,该选线方法对噪声干扰、两点接地故障等情况均有效。     

基于矩阵半张量积求解四元数Toeplitz线性系统

针对四元数上三角Toeplitz线性系统的求解问题,提出了一种利用四元数矩阵的实向量表示与矩阵半张量积的新方法,给出四元数上三角Toeplitz线性系统相容的充要条件及通解表达式,通过数值算例检验了该方法的有效性.     

基于向量矩阵的Apriori改进算法研究

针对传统的关联分析算法Apriori执行效率低、I/O过重、计算量过大等问题,提出了一种通过减少扫描数据库次数来降低候选项集计算复杂度, 在频繁项集求解过程中通过将事务项集转换为行向量,利用“与”操作来提高算法执行效率的Apriori改进算法。利用学生在校行为数据集对Apriori改进算法进行有效性和高效性验证。同时,为了符合算法对样本数据的要求,在样本数据处理过程中对原始数据进行了清洗和离散化处理,定义了分析对象的样本数据离散化处理的规则。通过实验分析比较了Apriori改进算法与经典Apriori算法的性能。结果表明,Apriori改进算法保持了对实际分析对象关联规则挖掘的有效性,同时具有更高的执行效率。