基于拉普拉斯矩阵的DNA序列集相似性分析

研究两个序列集合之间相似性度量,提出基于拉普拉斯矩阵特征值的分离度概念和公式表示.基于人工序列和真实DNA序列上的实验结果,证实了分离度能够度量序列间的相似程度.     

乳病消治疗乳腺疾病的临床观察

目的:乳病消治疗乳腺疾病的临床观察。方法:将305例确诊为乳腺疾病的患者,随机分为治疗组和对照组,治疗组给于乳病消,口服,一日二次,每次六片。疗程3～6月。对照组给于增生平,口服。一日二次,每次八片。治疗3～6月后对患者进行疗效评定。结果:治疗组与对照组总有效率分别为98.11%与93.84%。两组总有效率比较差异无显着性(P>0.05)。结论:乳病消对治疗乳腺疾病(乳腺增生、乳腺炎、乳房胀痛)的患者有显着优势,是安全、有效的药物。     

农村取暖多用灶台

发明背景 我从小生活在农村，我们农村冬季取暖大多使用土暖气，我家也是，这样不但浪费能源，煤燃烧还会放出大量的有害气体污染环境。尤其是去年冬天我们农村也出现了雾霾天气，听老师说罪魁祸首就是二氧化硫、二氧化碳等气体，因此我就想怎样才能既减少污染物的排放又能达到冬季取暖的目的呢？我看到了我家做饭的灶台，就想这个灶台能不能给暖气供热呢？这样用柴草代替煤来取暖不就可以减少污染物的排放了吗？我的想法得到了爸爸的支持，我和爸爸一起探讨，最终研制出这种上下两层的取暖灶台，一物两用，实用性强。     

一种主动式的半监督最近邻学习方法

同时使用标号点和成对约束信息,设计了半监督的最近邻分类算法。为了解决可能无法为某些数据点分配类标号的问题,提出了ratio排序方法以降低冲突点的个数,并采用基于Citation-kNN评分的主动式学习策略,通过获取一些与周围数据点不一致的点的标号来改善半监督学习的效果,以寻找有价值的监督信息。实验结果表明,本文的学习策略可以提高算法的聚类效果,其CRI指标好于COP-kmeans和CCL算法。     

半监督聚类中成对约束的主动学习

本文提出一种纠错式主动学习成对约束的方法,探讨了主动学习的停止条件,在较少的约束下可得到较好的聚类结果.通过在UCI基准数据集以及人工数据集的实验表明,在该学习策略下,半监督聚类算法的性能好于对比算法;在停止条件下,每个数据集的聚类结果都是可接受的.     

混合约束的软限制近邻传播半监督聚类算法

提出了一种混合约束的半监督聚类算法HCSCAP,综合考虑了已标号点和成对点约束信息,使2类先验信息在聚类的过程中能发挥各自的作用.通过调整相似性矩阵添加成对点约束,已标号点以宏结点的方式添加到相似性矩阵.给出了具体的算法步骤并进行了测试,实验表明:HCSCAP比只利用成对点约束信息的SAP算法和只利用标号点的SS-CA...     

数值离散化中粒度熵与分类精度的相关性

研究离散化方案中断点数、粒度熵与分类精度之间的关系,证明了粒度熵随着断点数的增加而下降.设计了一种混合型的数值离散化算法来提供多种相容离散决策表.实验发现:粒度熵和分类精度之间的相关程度有时高于断点数和分类精度之间的相关程度.     

基于MATLAB的解析级联网络状态方程

利用截断方程的方法,根据精确度的要求,将无穷多个方程近似为有限个方程,然后加入状态概率限定条件,再利用MATLAB软件求解方程组。结果表明,其解的精度与理论解的相比非常接近,而且限定的有限个方程数越多,近似解越精确。