v支持向量回归用于退化轨迹建模

针对小样本情形下的退化轨迹建模问题,为解决用ε-支持向量回归(ε-support vector regression,ε-SVR)建模时不敏感参数ε不易选择的难题,提出一种基于v支持向量回归(v-support vector regression,v-SVR)的退化轨迹建模方法,并用遗传算法优化模型参数以提高建模精度。参数v-与支持向量和错误样本点的个数有关,根据这一性质确定v的取值范围,并实现对支持向量或错误样本点个数的控制。对疲劳裂纹增长数据的实例分析表明,所提方法不仅便于确定参数,而且相对于以往文献的方法有更高的建模精度。     

截短侧耳素产生菌的鉴定及发酵培养基初筛

对产截短侧耳素（pleuromutilin）的真菌P4-04进行形态学观察和ITS保守序列鉴定,初步鉴定P4-04可能属于担子菌纲斜盖菇属新种. 采用单因子实验对发酵培养基条件筛选. 优化结果显示,最佳碳源为果糖,浓度为5%,最佳氮源为2％的黄豆饼粉, FeSO4添加浓度为0.04%. 在此条件下获得的产量比原始条件提高73.1%.     

基于3SF技术嵌入式软件可靠性定性仿真分析

针对嵌入式系统软件可靠性设计中存在的失效问题,从可靠性的概念和特点入手,将“3F”技术—故障模式影响及危害性分析FMECA,故障树分析FTA和故障报告、分析与纠正措施系统FRACAS引入到软件可靠性定性分析中,称之为“3SF”技术。深入研究了3SF技术在软件可靠性定性分析中的应用,给出软件FMECA和FTA分析实例,并对将两者与软件FRACAS的结合作了研究。     

基于二进制神经网络集成的潜在通路分析

针对神经网络在潜在通路分析应用中的缺陷,提出了二进制神经网络集成(BNNE)算法。该算法结合了二进制神经网络(binary neural network,BNN)和神经网络集成(neural network ensemble,NNE),NNE的个体成员是BNN,集成算法采用GASEN算法,其输入为电路开关状态,输出为预测功能。通过比较特定开关状态下的预测功能和设计功能之间的差异,判断是否存在潜在通路。该算法综合了BNN、NNE的优点,可以有效提高神经网络的泛化能力和潜在通路分析的可靠性,仿真试验验证了算法的有效性。     

一种混合建模方法在陀螺漂移预测中的应用研究

陀螺仪作为惯性导航系统的核心惯性器件,其漂移性能直接影响导航的精确性,分析陀螺漂移的变化趋势并预测由漂移所引发的陀螺故障具有重要的意义。提出一种基于灰色理论和平稳时间序列分析的混合建模方法,并将其用于预测陀螺漂移。实验结果表明该混合建模预测方法能够精确地预测陀螺的漂移,从而为陀螺的性能分析和故障预报提供依据。同时与单一预测方法相比,该混合方法具有较强的预测能力。     

致病钩端螺旋体特异消减片段的序列测定与分析

对24个已鉴定的赖型致病钩端螺旋体特异消减片段进行DNA序列测定和生物信息学分析.结果显示,片段两端皆含有AluⅠ酶切位点,片段大小为149～1506bp,平均480bp,GC含量平均为36 63%.其中6个序列无任何同源匹配序列,提示可能来自新基因;18个同源序列可分为两类:与外膜蛋白或假想蛋白相关,与生化代谢修饰相关的酶.在Genbank中登记其中20个序列,序列号分别为AF300873-AF300877,AF325807-AF325821.这些基于生物信息学的功能预测,将有助于在此基础上进行相关的基因克隆鉴定、表达分析及功能验证.     

ICP-AES比较临床分离药物敏感和耐药结核分枝杆菌的金属离子

利用现在多元素痕量分析最重要的方法——电感耦合等离子体原子发射光谱(ICP—AES)分析结核分枝杆菌中的金属离子的种类和含量,结果表明,Cr^3 ,Al^3 ,Ca^2 ,Fe^2 ,Mn^2 ,Co^2 ,Cu^2 ,Ni^2 的含量较高,并发现药物敏感菌株和耐药菌株之间在金属离子种类和含量上有明显区别．这种差异在耐药中的意义有待进一步研究．     

模拟退火自适应模糊系统学习算法及其人在故障诊断中的应用

把自适应模糊系统的学习过程解为聚类和线性优化,用模拟退火作为聚类的工具,提出了一种基于模拟退火的自适应模糊系统学习算法。     

模拟退火自适应模糊系统学习算法及其在故障诊断中的应用

把自适应模糊系统的学习过程分解为聚类和线性优化,用模拟退火作为聚类的工具,提出了一种基于模拟退火的自适应模糊系统学习算法,用该学习算法建立某非线性伺服机构的模型,并构造基于模型的故障诊断系统,实验取得了良好的结果。