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1.
协议聚类是协议逆向工程技术中非常重要的一步,针对二进制协议更加透明且满足的协议种类更加广泛的特点,提出了一种基于基因和蛋白质生物信息的二进制协议聚类方法,能够从原始序列角度对大量协议直接进行聚类.本文方法首先将原始二进制报文转化成四进制基因形式,使用快速聚类方法计算碱基两两组合的k-seed值生成距离矩阵,并用UPGMA计算最小距离生成树得到初始分簇;其次,将每一簇四进制协议报文转化成十六进制蛋白质链,得到序列更有语义的方式并采用基于改进mBed算法的聚类方法将其进行高精度聚类.通过对已知和未知协议单纯和混合场景下的测试表明,该方法能够对二进制协议实现高效并且高准确率的聚类,具有较高的应用价值. 相似文献
2.
探讨了海上合成编队指挥信息体系5个方面的特征行为,包括组成单元的“独立性”、组成结构模式演化的“不确定性”、指挥与信息流程的可变性、组成部分与整体间的“涌现性”以及部署区域上的分布性。海上合成编队指挥信息体系是典型的体系范例,在其设计、部署、运行与管理上,都需要从“系统观”转向“体系观”。 相似文献
3.
台湾商品房预售履约保证体系是以建筑经理制度为核心构建的。本文以台湾建筑经理制度为研究对象,分析了建筑经理制度的起源和发展,阐述了其职能定位。针对当前大陆商品房预售制度的诸多弊端,讨论了台湾建筑经理制度对于完善大陆商品房预售制度的借鉴作用,指出了将建筑经理制度引入大陆的必要性和面临的现实困难。 相似文献
4.
利用φ混合序列矩不等式和截尾的处理方法,研究非同分布φ混合序列加权和强极限收敛性质的问题,得到了若干新结果,推广并改进了独立同分布情形下的相应结果. 相似文献
5.
6.
采用组织分离法从京郊地区腐烂的葡萄果实及葡萄叶上分离到10株丝状真菌,其中从腐烂的葡萄果实中分离到3株丝状真菌,命名为814#、815#和880#;从葡萄叶上分离到7株丝状真菌,命名为794#、797#、798#、811#、902#、903#和1397#。结合形态学特征及真菌rDNA ITS区序列分析结果,菌株814#为茎点霉(Phoma sp.),菌株815#为刺孢曲霉(Aspergillus aculeatus),菌株880#为灰葡萄孢(Botrytis cinerea),菌株794#为日本曲霉(Aspergillus japonicus),菌株797#为粉红单端孢(Trichothecium roseum),菌株798#为大蒜盲种葡萄孢(Botrytis porri), 菌株811#为果生炭疽菌(Colletotrichum fructicola),菌株902#为链格孢菌(Alternaria eichhorniae),菌株903#为芬芳镰孢菌(Fusarium redolens)和菌株1397#为脉孢菌(Neurospora terricola),其中A. aculeatus、A. japonicus、C. fructicola、A. eichhorniae、F. redolens和N. terricola未见在葡萄上分离到的报道。将10株丝状真菌分别接种到健康的葡萄、圣女果、苹果和梨果实上,B. cinerea、A. japonicus、A. aculeatus、T. roseum、B. porri、C. fructicola、A. eichhorniae和F. redolens均可使4种果实发病,其中B. cinerea、A. japonicus、B. porri和F. redolens致病力较强;而Phoma sp.和N. terricola只能使葡萄和圣女果发病。 相似文献
7.
针对引力搜索算法存在的易早熟收敛、易陷入局部最优、搜索精度有待提高等缺陷,提出一种混合方法优化的自适应引力搜索算法(gravitational search algorithm,GSA)。首先利用Sobol序列初始化种群,增强算法全局搜索能力;其次引入Hamming贴进度计算种群成熟度,判断种群是否早熟;然后引入Logistic混沌对种群作混沌搜索,变异已陷入局部最优的粒子位置;最后基于早熟收敛判断因子改进引力系数,并为粒子位置公式添加收缩因子,促使种群加快脱离局部最优。对9个不同类型的基准测试函数做仿真实验,结果表明新算法能有效改善种群的早熟问题,具备更好的寻优性能。 相似文献
8.
9.
选取黄骅坳陷新近系典型辫状河沉积解剖区,利用密井网区动静态资料相结合识别和刻画心滩及其内部结构,在此基础上通过沉积数值模拟探究研究区心滩形成过程,并建立研究区心滩顺流迁移和横向迁移演化模式。结果表明:顺流加积、垂向加积、侧向加积和侵蚀作用共同塑造心滩的形态和内部结构;滩头侵蚀、滩尾顺流加积和垂向加积形成了心滩的顺流生长和垂向生长;侧向加积与侵蚀作用控制心滩的不对称侧向生长过程。 相似文献
10.
中医古文献蕴藏着丰富的临床经验,是古代中医在行医过程中对临床诊疗的经验性总结,体现了中医学形成和发展的理论框架和思想基础.然而这些宝贵的临床经验不仅量大,而且分散在不同的文献中,使得中医从业者手工很难快速全面地获取它们,文献检索工具也只能提供文档级别的信息筛选,无法为这种细粒度的信息获取提供支持.此外,古汉语相对于现代汉语的不同特点也限制了主流文本分析工具的使用效果.为此本文提出面向临床经验获取的中医古文献信息抽取任务,用于识别古文献中描述临床经验的文本片段,手工标注了样本数据用于这种抽取模型的训练和测试,并设计了基于深度学习的序列标注器用于完成该任务.考虑到标注数据量小可能带来的过度拟合问题,本文引入对抗训练和虚拟对抗训练来增强模型的泛化能力.一系列充分的实验验证了模型的有效性,表明利用信息抽取技术从古文献获取中医临床经验具有可行性,为这一新的信息抽取任务提供了有希望的研究基线和可复用的标注数据集. 相似文献