基于K-shell的超网络关键节点识别方法

将K-shell指标扩展到超网络中,避免了超网络中超度较大、但位于超网络边缘位置的节点对挖掘关键节点带来的影响.由于K-shell方法的局限性,导致节点排序结果过于粗糙.针对这一问题,结合超度和K-shell(ks)值利用欧式距离公式提出识别超网络关键节点的ksd指标,并利用蛋白复合物超网络进行验证.实验证明,ksd指...     

单样本条件下基于图像增强和Fourier频谱的人脸识别

目前有许多处理正面视觉人脸的识别方法,当有充分数量的有代表性的样本时,能取得较好的识别效果。然而当处理单样本识别问题时,现有的许多方法的识别率将明显下降或甚至不适用。为了加强单训练样本的分类信息,训练样本与其基于受扰动的奇异值的重构图组合成新样本,Fourier频谱作为人脸识别特征,在ORL人脸库上的实验结果表明了该方法的有效性。     

基于变分模态分解和神经网络的风速组合预测

风速预测在风能开发和利用中起着关键作用,然而风速序列往往存在强波动性和非平稳性的特征。为了提高风速预测的精度,文章提出变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和神经网络相结合的风速组合预测模型。首先采用变分模态分解将风速序列分解为若干不同频率的子序列;其次计算各子序列的样本熵(sample entropy, SE)以量化复杂程度,引入熵值法建立神经网络组合预测模型,对复杂度较高的分量采用神经网络组合预测模型,其余分量采用支持向量机(support vector machine, SVM)模型进行预测;最后将各分量预测结果运用BP神经网络拟合得到最终预测值。针对北京测风塔实测样本进行建模预测,验证所提出预测模型的可行性,并与6种不同风速预测组合模型开展对比分析,证明所提出的预测模型具有更好的鲁棒性和预测精度。     

缙云山亚热带森林林下常见蕨类叶与细根分解碳氮磷释放动态

凋落物分解是森林碳和养分循环的关键环节.长期以来森林凋落物分解研究主要关注森林优势树种.虽然蕨类植物是亚热带森林林下层的重要组分,占林下层大量的生物量,但其凋落物分解过程很少被关注.本研究用缙云山亚热带常绿阔叶林林下12种常见的蕨类叶和细根进行分解实验,监测分解113, 198, 386和586 d后的碳氮磷释放动态.结果表明:蕨类叶与细根初始碳含量无显著差异,但叶的初始氮磷含量均显著高于细根.多数物种叶的碳氮磷释放速率显著快于细根,且叶的碳氮磷主要表现为简单的直接释放模式,而细根的碳氮磷释放则表现出直接释放、富集-释放、富集-释放-富集、始终富集等复杂模式.氮、磷残余率随碳残余率的变化格局分别受初始氮、磷含量的影响.叶与细根间碳氮磷残余率的相关性表现出不同的格局:碳残余率在分解113, 198和386 d后均为显著正相关,但586 d后关系不显著;而磷残余率除在113 d时关系不显著外在其他时间点均显著正相关;但氮残余率在整个分解过程均无显著关系.该结果表明地上地下分解速率是否存在显著相关性与元素类型及分解时间有关.本研究结果为进一步量化蕨类植物对森林生态系统碳和养分循环的重要性提供参考.     

基于CBERS CCD数据的鹿洼煤矿塌陷区LUCC检测

本文基于多时相中巴地球资源卫星CBERS CCD数据,以鹿洼煤矿塌陷区为例,利用混合像元分解技术开展土地利用/覆盖变化LUCC检测.分别选取研究区域的2002年、2006年和2010年3个时相的CBERSCCD图像作为遥感数据源,将粒子群优化算法引入到端元提取中,基于线性光谱混合模型提取鹿洼煤矿塌陷区水体、建筑用地、农田和土壤4类地物信息,并对结果进行统计分析.LUCC检测结果表明,2002年至2010年间,鹿洼煤矿塌陷地面积逐年增加,造成大面积农田积水,导致无法进行作物耕种.最后,结合当地政府采取的塌陷地治理措施分析了土地利用变化情况.     

已知最大恒星走向分解

一个由英国、智利、德国和美国等国家天文学家组成的国际天文学家团队正在对一颗可能是已知最大的恒星进行观察。这颗恒星很可能正处于生命的最后阶段,其外层物质正在不断向外抛出。这些天文学家们联合完成、发现了对这颗巨型恒星如何将内部材料释放回星系物质以及恒星之间的物质和辐射场的重要机理。星际物质是行星系统形成的必要条件。     

白领实用肝脏排毒时间表

中医认为,肝与胆相为表里,开窍于目,肝主藏血,肝主疏泄,有贮藏和调节血液、排毒的功能。因此,人们要保护好肝脏,以免肝脏受损。那么,怎么才能有效促进肝脏排毒呢?下面为大家介绍全天候24小时的排毒时间表,希望对大家有帮助。7:00-9:00清晨起来首先就要清肝这两个小时,正好是都市白领每天起床到上班之前的时间段,在这期     

基于统计特征的人脸识别研究

奇异值特征向量是用于图像识别的有效代数特征,但直接用奇异值特征向量做匹配进行人脸识别,识别率极低。通过对人脸图像奇异值向量和其对应的左右正交特征矩阵分析,发现图像的奇异值向量与图像的灰度范围具有相关性,即最大奇异值反映了图像灰度范围的位置,其他奇异值反映了灰度范围的宽度,而且与图像奇异值向量对应的左右正交特征矩阵能够表现图像轮廓的结构信息。基此,提出基于奇异值分解（singular value distribution,SVD）的基空间人脸识别算法,并通过ORL和ORL-IC数据库进行仿真,实验结果分析证明了图像的左右正交特征矩阵能够表现图像轮廓的结构信息。     

生物质高效降解专用微生物筛选与构建技术研究

地球上每年产生的植物光合作用产物可达2000亿吨,其中超过1500亿吨是以木质纤维素为主要成分的植物生物质（Plantbiomass）,是唯一可预测的能为人类提供物质和燃料的可再生资源。但是由于木质纤维素分解难,成为限制含木质纤维素生物质利用及环境治理上的瓶颈环节,因此加快分解木质纤维素无论对生物质资源的转化利用,还是环境治理都具有重要意义。