基于神经网络技术自动筛选Monastrol抑制剂的算法研究

带自动荧光显微镜的HCS（high content screening）系统是一种新兴的显微摄影、筛选和处理系统.HCS系统在摄影过程中会产生大量数据,人工筛选和识别费时费力.本文为了进行Monastrol抑制剂的筛选,基于前馈式神经网络技术研究了一种对HCS系统摄影的大量细胞同时进行特征提取和细胞显型识别的自动算法.在得到各个通道分离的图像后,对不同通道图像进行并行预处理,并采用神经网络和逻辑运算相结合的算法进行处理.我们将该方法运用于Monastrol抑制剂的筛选中,并将结果与人工识别结果进行分析比较.相比较前人提出的multi-phenotypic mitotic analysis（MMA）算法自动识别的正确率得以提高,可更好评估抗癌药剂效用.     

基于RSS技术构建高校图书馆信息服务新模式

文章对RSS技术及其内容的组织和发布做了详细的阐释,分析了高校图书馆采用RSS技术发布信息的九大特点,设计了图书馆信息服务流程图,并且总结了当前图书馆应用的RSS几种模式,指出了当前图书馆应用RSS信息服务模式存在的问题。     

生态民生发展的重庆实践路径及启示

生态民生是深入贯彻落实科学发展观背景下的一个新命题。重庆积极践行科学发展观,探索生态民生发展的实践路径,以森林重庆、宜居重庆、健康重庆建设为载体,以循环经济、低碳经济、民生经济发展为抓手,以城市整治、城市创建、城市人文塑造为突破口,特色鲜明、富有成效、影响深远。生态民生发展的重庆实践无论在发展理念上,还是在发展实践中,都具有典型性、示范性和代表性,启示良多。     

基于信号稀疏性的EMT流型辨识

针对电磁层析成像流型识别率低的问题,提出基于信号稀疏性的EMT流型辨识方法.在Maxwell方程组电磁感应原理基础之上,用Comsol有限元仿真软件建立了带有8个电磁线圈的仿真模型.首先建立了几种不同流型的仿真模型并测量其电压值,将测量电压归一化后作为EMT流型辨识的判别依据;然后将其表示为稀疏性组合;最后通过信号稀疏性建立的数学模型求得最优解,从而实现流型归属.实验结果表明:本文方法能对环流、核心流等进行识别,且识别率较高,是一种值得进一步研究和推广的方法.     

水平管内油滴分散流摩擦压降特性的实验研究

对水平放置的内径为40mm的钢管内的油水两相流进行了详细的实验研究。针对钢管内油水2相油滴分散流的流型进行了描述,从实验和理论2方面分别对含水率和混合流速等因素对油滴分散流摩擦阻力压降规律的影响进行细致分析。实验表明,含水率和混合流速是影响压降的主要因素,在不同流型下,同一因素对压降规律的影响也有所不同。     

基于规则的神经网络在模式分类中的应用

针对模式分类任务,提出一种基于粗糙集规则的神经网络构造方法.首先,利用粗糙集理论和遗传算法约简输入特征,在尽量保持分类能力不变的情况下降低条件属性维数,并推导出简练的分类规则集合.然后,以规则集为基础构造BP神经网络结构、确定网络层数、输入输出节点数等,并计算规则的条件属性重要度和依赖度2个参数对连接权值进行初始化.最后,通过一个实例验证了方法的有效性,结果表明该方法能有效解决传统神经网络构造难、解释难、过拟合等问题,提高了分类精度,降低了训练时间.此外,初步探讨了网络训练时对知识提炼的影响.     

可吸入颗粒污染物在下呼吸道运动和沉积规律的数值模拟

为研究受慢性阻塞性肺病影响的呼吸道内气固流动特性,建立了基于Weibel模型的5～8级三维肺部模型.气相采用标准k-ε湍流模型,颗粒相采用离散颗粒模型.三级呼吸道内模拟的气固流动特性与实验结果进行了对比验证.在呼吸强度为30,60和90 L/min条件下,模拟了稳态、非稳态吸气时第7级内侧呼吸道受慢性阻塞性肺病影响收缩...     

全光纤安防系统模式识别混合编程的实现

介绍了宽域全光纤监控预警系统及光纤扰动信号模式识别算法.利用小波包分解对信号进行分解与重构,并提取各频段内信号分量能量谱作为特征向量;应用综合考虑观测数据和确定性先验知识的BVC-RBF神经网络实现信号分类,提高了网络的泛化能力.利用Matlab引擎、动态链接库(DLL)、组件对象模型(COM)3种混合编程方法将Mat...     

江西省红色旅游景区可达性分析及空间结构优化研究

结合江西省非常丰富的红色旅游资源,采用可达性分析方法和人口数据空间化方法,定量分析和评价了江西省主要红色旅游景区的空间结构及其区域效应,从格局调整、景区优化、路网建设等方面提出了江西省红色旅游景区空间结构优化对策,从研究方法层面为红色旅游研究提供了新的思路.     

采用局部差分模型描述的彩色图像配准技术

针对光照方向、强度、色彩或摄像头参数等因素的变化导致待配准彩色图像对间存在复杂的色彩变化,从而严重影响彩色图像配准效果的问题,提出了一种对彩色变化不敏感的彩色图像配准方法.该方法首先根据彩色图像间的von Kries彩色变换模型,建立图像的彩色不变量空间,在此空间利用尺度不变量特征转换(SIFT)算法完成特征点的检测;为加快运算速度,采用2阶局部差分模型(LDP)方法对特征点进行描述,并完成彩色图像特征间的初匹配;再进一步利用RANSAC算法消除误匹配特征点对,得到最终的匹配特征点对.实验结果表明,该彩色图像配准方法与其他算法相比,可以快速、准确地获得彩色图像间的映射关系,因此更加适合存在色彩变化的彩色图像的配准.