基于阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法

针对传统卷积神经网络严重依赖数据量的问题, 提出一种基于均值迭代阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法, 通过均值迭代阈值分割法过滤图像背景, 并基于AlexNet构造新的卷积神经网络. 与其他常用的卷积神经网络进行对比实验结果表明, 在样本数量不足的图像识别任务中, 该算法识别效果较理想, 与其他卷积神经网络相比, 具有更高的识别准确度、 更低的识别误差和更快的收敛速度.     

两级串接的内可逆制冷机的最优构形

文中导出两级串接的内可逆制冷机在循环周期和每循环从低温热源吸取的热量一定时,所能达到的最佳制冷系数的表达式。并且讨论了热传导系数及中间热源热容量有限,对串接制冷机上作性能的影响,     

基于图像特征的卷积核初始化方法

针对当前卷积核初始化方法易导致网络不稳定及主成分分析算法对网络结构限制的问题, 提出一种基于图像特征的卷积核初始化方法. 该方法先结合模糊处理技术和边缘处理技术对图像进行采样, 再将采样后的数据随机分组, 使用主成分分析算法提取各组数据的主成分, 初始化卷积核. 将该方法应用于数据集Cifar-10和Corel-1000, 并与Gauss初始化方法和He初始化方法进行对比测试, 实验结果表明, 该方法性能优于其他卷积核初始化方法.     

基于阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法

针对传统卷积神经网络严重依赖数据量的问题, 提出一种基于均值迭代阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法, 通过均值迭代阈值分割法过滤图像背景, 并基于AlexNet构造新的卷积神经网络. 与其他常用的卷积神经网络进行对比实验结果表明, 在样本数量不足的图像识别任务中, 该算法识别效果较理想, 与其他卷积神经网络相比, 具有更高的识别准确度、 更低的识别误差和更快的收敛速度.     

LMTO—ASA超原胞法计算空位有序的稳定性

用ＬＤＦ－ＬＭＴＯ－ＡＳＡ超原胞法，以Ｎｂ（Ｃ１－ｘ□ｘ）为例直接计算Ｎｂ３Ｃ４□０，Ｎｂ４Ｃ３□１，Ｎｂ４Ｃ２□２，Ｎｂ４Ｃ１□３Ｎｂ４Ｃ０□４五种“样本”在不同晶格常数下的总能的变化，结合统计分布直接计算碳空位在非金属元素的ｆ，ｃ，ｃ子晶格上分布有序的稳定性，计算结果表明ＮａＣｌ型Ｎｂ（Ｃ１－ｘ□ｘ）的有序相和无序相仅在０＜ｘ＜０．５组分范围内存在，其中有序相更稳定，ｘ＞０．５时不存在上述结构     

LMTO－ASA超原胞法计算空位有序的稳定性

用ＬＤＦ－ＬＭＴＯ－ＡＳＡ超原胞法，以Ｎｂ（Ｃ＿（１－ｘ）□＿ｘ）为例直接计算Ｎｂ＿４Ｃ＿４□＿０、Ｎｂ＿４Ｃ＿３□＿１、Ｎｂ＿４Ｃ＿２□＿２、Ｎｂ＿４Ｃ＿１□３和Ｎｂ＿４Ｃ＿□＿４五种“样本”在不同晶格常数下的总能的变化，结合统计分布直接计算碳空位在非金属元素的ｆ，ｃ，ｃ子晶格上分布有序的稳定性，计算结果表明ＮａＣｌ型Ｎｂ（Ｃ＿（１－ｘ）□＿ｘ）的有序相和无序相仅在０＜ｘ＜０．５组分范围内存在，其中有序相更稳定。ｘ＞０．５时不存在上述结构的有序或无序相。这与实验结果一致。     

粘细菌代谢产物对乳腺癌细胞抗性的作用

粘细菌是一类具有丰富代谢产物的药源微生物，有潜在的新药开发价值。乳腺癌是多发于女性的一种恶性肿瘤，目前尚不能较好的控制，使用具有新作用机理的新型药物治疗可能提供其良好的解决方案。本研究对内蒙古鄂尔多斯地区土壤样品中分离到的七株粘细菌进行鉴定并对其代谢产物进行抗人乳腺癌MCF-7细胞检测，为研发高效安全的新型抗肿瘤活性物质奠定基础。采用兔粪诱导法、大肠杆菌划线法、大肠杆菌点种法、纤维素诱导法对采集的土样进行粘细菌的分离，通过形态学结合分子生物学手段鉴定纯化的粘细菌菌株。采用CCK-8法对粘细菌产生的代谢产物进行MCF-7细胞毒性检测，并对其抗肿瘤活性进行评价。经鉴定，E44属珊瑚球菌属珊瑚状珊瑚球菌（Corallococcus coralloides），E603、E1201、E1202为粘球菌属变绿粘球菌（Myxococcus virescens），E701、E703、E705为粘球菌属橙色粘球菌（Myxococcus fulvus），其代谢产物均对人乳腺癌MCF-7细胞株具有抑制作用，最高肿瘤细胞抑制率在70.45%-106.29%之间，其中Myxococcus fulvus E701代谢产物对肿瘤细胞的抑制效果最强。本次实验分离的七株粘细菌菌株对人乳腺癌MCF-7细胞株均有明显的抑制效果，该研究为今后菌株活性物质的分离鉴定及作用机理研究奠定了基础。