灰关联熵分析在达州城区交通环境噪声治理中的应用研究

为解决城市交通噪音污染等问题,现选择达州市主城区进行研究。通过对造成达州市交通噪音污染的因素进行分析,利用matlab等数学软件对数据进行处理和编程,建立与污染因素相关的灰色模型,作灰关联熵分析出影响达州交通噪声的主要污染因素,并通过查阅文献资料确定达州噪声的污染级别。最后根据研究结果提出控制噪音污染的相关建议。     

豌豆根瘤菌gshR基因的抗氧化和共生固氮作用

目的: 研究豌豆根瘤菌 RL3841 的谷胱甘肽还原酶编码基因 gshR 的功能．方法: 采用基因同源重组构建了豌豆根瘤菌 gshR 基因突变株 RLgshR,探讨了基因突变对根瘤菌抗氧化和共生固氮的影响, 利用实时荧光定量 RT-PCR检测 gshR基因的 mRNA 表达水平．结果: gshR基因缺失不影响菌株在 AMS 基础培养基中的生长能力, 但突变株对氢过氧化枯( CuOOH) 和较高浓度的 H₂O₂氧化物敏感．结论: gshR 基因突变株 RLgshR 形成正常固氮根瘤, gshR 基因的表达不受 H2O2和共生环境诱导．     

社交网络中的用户转发行为预测

以新浪微博为研究对象,基于微博主题及用户特征,提出社交网络中的用户转发行为预测算法.首先,基于互信息理论,从已发生转发行为的用户的微博内容中提取特征,通过分析给定用户的微博内容与特征之间的相关程度,预测用户是否会对给定主题的微博发生转发行为;然后通过研究用户性别、粉丝数、关注数、微博数与用户转发行为的关系,选取合适的用户特征描述,并基于贝叶斯模型预测给定用户对微博的转发概率.最后,结合以上2种算法的预测结果,得到给定用户对某主题微博的转发行为预测.该预测算法对研究网络舆情传播及微博营销具有重要意义.     

基于机器学习的类型推理方法综述

类型推理是一种轻量级的形式化方法,通过对程序变量和语句的类型这些关键信息进行推理,可以更好地理解程序行为.传统的类型推理方法依赖于语法规则与类型推演规则,然而,随着软件技术的发展,在动态语言等新的软件应用场景中,传统的类型推理方法在缺乏运行时信息的时候无法在静态对类型进行推理.针对这些问题,近年来出现了很多基于机器学习的类型推理的方法.基于机器学习的方法,可以利用已有的动态类型信息,对新程序的类型进行静态的类型推理.文章系统地总结了各种基于机器学习进行类型推理的方法,总结其特点和存在的问题,并讨论了未来可能的研究方向.