基于RF-GA-BP神经网络的N-乙酰氨基葡萄糖含量预测

为解决微生物发酵法制取氨基葡萄糖(Glucosamine,GlcN)过程中N-乙酰氨基葡萄糖(N-acetylglucosamine,GlcNAc)含量难以在线测量的问题。提出一种由随机森林算法、遗传算法及神经网络算法相结合的改进预测算法。利用随机森林算法中平均不纯度下降的特点,对输入特征进行关联性分析,并通过遗传算法对神经网络初始权值、阈值进行优化。以某氨糖生产企业发酵过程中的数据为基础,建立基于RF-GA-BP算法的预测模型。结果表明：该模型对发酵生产过程中N-乙酰氨基葡萄糖含量具有良好的预测能力,所提出的模型兼顾了高精度与快收敛的需求,测试样本预测平均误差低于7%,优于GA-BP模型与传统BP模型。     

一种动态匹配特征子波拾取地震同相轴的技术

在传统的地震资料解释或速度分析等过程中,通常都是依靠人工识别与拾取,不但工作量大,而且效率非常低.因此,工业界开始使用各种算法来进行地震同相轴的自动识别与拾取,但是这些算法存在较多的缺陷,精度不高.地震剖面可视为由地震子波与反射系数褶积构成,子波以及噪音的存在对剖面的自动拾取带来一定困难.通过对地震子波进行特征抽取,并...     

硫酸中放氧电极的分形维数和电催化性能

采用热分解法，电沉积法制备了MnO2和PbO2半导体电催化剂，测定了各电极的电化学动力学参数（a，b，io）．电极表面形貌通过扫描电镜进行了表征，同时用图形软件处理得到分形图片，依据计算机图形在计算机的存储格式，利用公式DB（F）=logNδ（F）／-logδ，用计算机语言编写程序计算了电极维数．结果表明：电极维数越大，电极的活性越高，催化性能越好．分形维数可以表征电催化剂的电催化性能．     

飞机动态RCS计算方法的修正与改进

飞机动态雷达散射截面(RCS)的分析能够为飞机隐身设计和测试评估提供重要理论支撑。针对现有动态RCS计算方法只能适用于有限角域的不足,对飞机本体系中雷达方位角的定义进行了修正,扩大了现有方法的适用范围。提出了一种新型的动态RCS计算方法,解决了现有方法中雷达视线角与飞机RCS值无法建立一一映射关系的问题,使用飞机本体坐标系与雷达照射坐标系的欧拉旋转角表征飞机的动态RCS值,相比传统方法具有更高的准确性。最后,仿真验证了当飞机处于机动状态时,新型的动态RCS计算方法得出的结果与现有方法相比有显著差异,其有效提高了动态RCS计算的准确性。     

经济学知识网格的构建

通过对相关工作的研究,结合经济学知识网格的实践,设计和实现了一个ESWP平台来辅助开发者以半自动方式构建知识网格.该平台包括三个主要的功能模块:本体构建模块、语义标注模块和进化管理模块.它们分别采用基于角色的用户管理和多版本机制来支持多用户协同的本体开发;采用支持向量机(SVM)和一组标注规则来支持文档级标注和词汇级标注;采用边标注边进化的方法来支持资源的进化管理.目前该平台已成功地应用于一个经济学知识网格原型———经济学学科知识检索系统.     

Laser photolysis of indolinospirobenzopyran bearing crown ether moity

The photochromic reaction of the indolinospirobenzopyran possessing a monoaza-benzo-15-C-5 at the 1′-position with or without alkali-metal cation as studied using nanosecond laser photolysis technique. Supported by the National Natural Science Foundation of China and the Special Funds of the State Education Committee for Doctorate Scientific Research Wu Xinyan: born in March, 1971, Ph. D. graduate student     

李政道的"准自传"

《李政道文选(科学与人文)》是一部文集,是李政道先生回忆和叙述其科学人生与人文追求的文章结集。但在我看来,它更是一部非传统意义上的不完全自传,是我们了解李政道先生本人风貌及其毕生工作的一个重要窗口。李政道先生成就斐然且深受世人尊敬,     

Quantum-inspired evolutionary tuning of SVM parameters

The most commonly used parameters selection method for support vector machines （SVM） is cross-validation, which needs a long- time complicated calculation. In this paper, a novel regularization parameter and a kernel parameter tuning approach of SVM are presented based on quantum-inspired evolutionary algorithm （QEA）. QEA with quantum chromosome and quantum mutation has better global search capacity. The parameters of least squares support vector machines （LS-SVM） can be adjusted using quantum-inspired evo- lutionary optimization. Classification and function estimation are studied using LS-SVM with wavelet kernel and Gaussian kernel. The simulation results show that the proposed approach can effectively tune the parameters of LS-SVM, and the improved LS-SVM with wavelet kernel can provide better precision.     

混合化合物联合毒性研究进展

化合物在实际环境中往往以混合物的形式联合存在。本文以混合物联合毒性的研究进展为主线,简要介绍了污染物联合毒性的定性研究,重点概述了混合物联合毒性的定量研究,并总结了各定性定量方法的优缺点。发现对于反应机制不同、可能产生协同或拮抗作用的反应型混合体系的定量结构-活性关系(QSAR)的研究并不多见,指出需要加强混合物联合作用的定量研究,特别是要加强反应型混合体系的QSAR模型研究。     

Supporting various top-k queries over uncertain datasets

There have been many researches and semantics in answering top-k queries on uncertain data in various applications. However, most of these semantics must consume much of their time in computing position probability. Our approach to support various top-k queries is based on position probability distribution （PPD） sharing. In this paper, a PPD-tree structure and several basic operations on it are proposed to support various top-k queries. In addition, we proposed an approximation method to improve the efficiency of PPD generation. We also verify the effectiveness and efficiency of our approach by both theoretical analysis and experiments.