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对密度峰值聚类算法进行有效改进,计算各样本点之间的距离和各样本点局部密度,选择两者中较大的样本点作为聚类中心点,根据其余样本点与各中心点的距离设定样本点所属类别;引入K近邻算法对密度峰值聚类算法进行优化,求解各样本点的距离时只需要考虑其周围由邻近值决定的若干样本点,实现距离阈值的自动选取;根据距离矩阵计算样本点的密度,绘制决策图并选择簇内中心点,将剩余点根据密度值分配给离中心点距离最近的类;最后将K近邻-密度峰值聚类算法部署至Hadoop云计算平台,用于解决大规模数据聚类的问题。仿真结果表明,通过合理设置K近邻算法的近邻值k,K近邻-密度峰值聚类算法具有较好的大数据样本聚类性能,与常用聚类算法相比,该算法具有更高的聚类准确率和聚类效率,适用于大数据样本聚类。 相似文献
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为探讨九味补血口服液改善血虚证小鼠造血功能的作用及机制,采用超高效液相色谱串联四级杆飞行时间质谱(UPLC-Q-TOF-MS/MS)技术鉴定九味补血口服液中的化学成分;利用蛋白互作和网络分析手段筛选九味补血口服液治疗贫血的关键网络靶点,并对关键网络靶点进行基因本体(GO)分析、京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析;同时采用分子对接技术将潜在活性成分与关键网络靶点对接,评估活性分子与靶点的结合能力。在动物实验中,采用环磷酰胺建立小鼠血虚模型,设立对照组和模型组,复方阿胶浆口服液组(30 mL/kg)及九味补血口服液高、中、低剂量组(10.0、5.0、2.5 mL/kg),每天灌胃给药1次,连续32 d。检测全血中红细胞(RBC)、血红蛋白(HGB)和红细胞压积(HCT)水平,并利用qRT-PCR法和免疫印迹法对关键靶点及通路在血虚证小鼠肾脏的表达进行验证。结果显示,在91种鉴定的九味补血口服液化学成分中,满足口服生物利用度(OB)≥30%和药物相似性(DL)≥0.18的条件,且具有相应靶点的潜在活性成分共计15个。分析九味补血口服液成分-血虚疾病靶点网络,获得九味补血口服液治疗贫血的关键靶点15个,主要富集于核因子-κB (NF-κB)信号通路(NF-κB signaling pathway)、代谢通路(Metabolic pathway)、缺氧诱导因子-1(HIF-1)信号通路(HIF-1 signaling pathway)、Toll样受体信号(Toll-like receptor signaling pathway)通路等。分子对接结果显示,甘草苷、橙皮素与Toll样受体4(TLR4)具有强烈的结合能力。动物实验结果显示,与对照组相比,血虚证小鼠RBC、HGB和HCT水平明显降低,TLR4/NF-κB p65介导的炎性信号增强,缺氧诱导因子-1α (HIF-1α)/促红细胞生成素(Erythropoietin,EPO)介导的促红细胞生成信号受抑制(P<0.05或P<0.01)。与模型组相比,九味补血口服液各剂量组可显著升高血虚证小鼠RBC、HGB和HCT水平,不同程度地逆转TLR4、NF-κB p65变化,并上调HIF-1α、EPO mRNA或蛋白的表达水平(P<0.05或P<0.01)。因此,九味补血口服液可以改善血虚证小鼠的贫血状态,其机制可能与促进肾脏中HIF-1α/EPO介导的促红细胞生成作用、减少TLR4/NF-κB p65介导的肾脏炎症反应相关。 相似文献
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通过运用ARMA-GJR模型捕获上证综指的损失序列的自相关、波动集聚性和杠杆效应特征,用极大似然估计(MLE)估计模型参数以求出条件均值和条件方差以及标准残差序列;然后假设沪市指数损失标准残差序列近似满足EVT条件,分别取175、105和35个极值数据并运用MLE来估计广义帕累托分布(generalized Pareto distribution,GPD)的参数,进而估计出q分位数对应的动态风险值VaR(value at risk)和ES(expected shortfall);最后对风险测度方法的估计效果进行分析.实证结果表明:标准残差序列的极值尾部近似服从GPD,ES是相对于VaR更保守的风险测度方法. 相似文献
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基于灰色系统理论GM(1,1)预测的易变质商品最优补货模型 总被引:1,自引:0,他引:1
针对仓库容量有一定限制的补货间隔期不受零售商控制情况下的多周期补货问题,在是否租借仓库未知的情况下和一定服务水平约束的条件下给出一种可选则的预期利润模型,从而确定最优补货量及最优方案,并用Matlab仿真方法分析租借仓库率和随机补货间隔期的分布函数对预期利润的影响,验证模型的有效性. 相似文献
29.
基于ET-WG和ET-OWG算子的二元语义群决策法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类属性值和权重值均为语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种群决策分析方法.首先,为了便于语言评价信息的集结运算,提出了一些新的集结算子:扩展的二元语义加权几何(ET-WG)算子和扩展的二元语义有序加权几何(ET-OWG)算子,并分析了这些算子的性质.然后提出了一种基于ET-WG算子和ET-OWG算子的群决策方法,其核心是通过语言信息的集结运算,得到各方案的群体综合评价信息,从而根据二元语义信息的比较原则,得到所有方案的排序结果.最后给出了一个实例分析,说明了本文提出方法的可行性和实用性. 相似文献
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