基于聚类的多样本复发拷贝数变异检测算法

拷贝数变异是人类基因组中一种重要的结构变异类型.不同样本中相同区域出现的拷贝数变异称作复发拷贝数变异.研究表明,复发拷贝数变异与人类复杂疾病紧密关联.提出一种基于聚类思想的多样本复发拷贝数变异的检测算法,该算法首先提取两种与复发拷贝数变异密切相关的特征:即多样本中每个位点的拷贝数变异比率和拷贝数变异幅度均值,然后利用聚...     

再生骨料取代率对地聚物混凝土尺寸效应的影响

目的 研究不同再生骨料取代率条件下的地聚物再生骨料混凝土抗压强度的尺寸效应,验证地聚物再生骨料混凝土的尺寸效应是否和普通水泥混凝土一致.方法 设计0、25％、50％、75％和100％的5种不同再生骨料取代率以及100 mm、150 mm和200 mm3种边长的地聚物再生骨料混凝土立方体试块,测试其抗压强度,计算抗压强度...     

云计算环境中面向大数据的改进密度峰值聚类算法

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。     

基于迁移学习的双层单目标优化算法

提出一种基于迁移学习的双层优化算法(BLOA-TF)来求解双层单目标优化问题(BLSOPs),该算法融合了机器学习领域的迁移学习思想．首先,通过聚类算法挑选出有代表的个体进行下层优化,将获得的下层优化信息使用归档集记录;然后,将归档集记录的下层优化信息迁移给其他相近未经下层优化的个体,以此加速整个优化过程,并有效减少计算开销;最后,将所提出的算法与通常基于嵌套的双层优化算法在12个标准测试问题上进行比较,实验结果证明了所提算法用于处理双层单目标优化问题的有效性．     

Ta/NiFe/Cu/NiFe/FeMn/Ta自旋阀多层膜中Cu的层间偏聚及其对磁性的影响

实验结果表明Ta/NiFe/FeMn/Ta多层膜的交换耦合场H^ex要大于Ta/NiFe/Cu/NiFe/FeMn/Ta自旋阀多层膜中的H^ex. 为了寻找其原因, 用X射线光电子能谱(XPS)研究了Ta(12 nm)/NiFe(7 nm), Ta(12 nm)/NiFe(7 nm)/Cu(4 nm)和Ta(12 nm)/NiFe(7 nm)/Cu(3 nm)/NiFe(5 nm) 3种样品, 研究结果表明前两种样品表面无任何来自下层的元素偏聚, 但在第3种样品最上层的NiFe表面上, 探测到从下层偏聚上来的Cu原子. 认为: Cu在NiFe/FeMn层间的存在是Ta/NiFe/Cu/NiFe/FeMn/Ta自旋阀多层膜的H^ex低于Ta/NiFe/FeMn/Ta多层膜H^ex的一个重要原因.     

电荷掺杂和C1掺杂聚吡咯、聚呋喃、聚噻吩的导电性理论研究

利用Gaussian 03程序包中的密度泛函理论在B3LYP/6-31G(d)水平下,对未掺杂、电荷掺杂和C1掺杂的聚吡咯、聚呋喃、聚噻吩进行几何全优化,并对它们的几何结构、自旋密度、自然键轨道(NBO)、前线轨道能进行了理论分析.结果表明,电荷掺杂能使聚合物键长趋于平均化,其极子分布几乎遍及了整个分子链而C1原子掺杂对聚合物的影响主要集中在与C1原子相邻的C原子上,极子分布局域在C1原子附近的大约7个碳原子上,掺杂能够明显增强仃电子共轭性,降低能隙,从而增强导电性.     

链霉菌辅酶Q9生物合成基因sdsA的鉴定

聚异戊二烯焦磷酸合成酶基因在4个不同种的链霉菌(Streptomyces coelicolor A3(2), Streptomyces maritimus, Streptomyces mycarofaciens ATCC 21454和Streptomyces sp.Tü4128)中分别被克隆.测序结果显示:4个聚异戊二烯焦磷酸合成酶基因均编码336个氨基酸的肽链,4条肽链之间的序列有97%的同源性.将4个不同的聚异戊二烯焦磷酸合成酶基因分别导入大肠杆菌中进行异源表达,有辅酶Q9产生.将4个基因分别导入八聚异戊二烯焦磷酸合成酶(IspB)缺陷的大肠杆菌KO229(ΔispB)中证明它们有替代ispB基因的功能,并且在大肠杆菌中合成辅酶Q9.     

硅氢反应合成有机硅蜡

在铂络合物催化剂的作用下,以高碳数烯烃化合物和含氢硅油为原料,利用硅氢加成反应合成有机硅蜡。研究了原料配比、催化剂用量、反应时间、反应温度对Si-H键转化率和产物运动粘度的影响。确定最佳反应条件为：烯键与硅氢健摩尔比n（C—C）：n（Si—H）-1．12：1、铂催化剂用量3．2μg／g、反应温度130℃、反应时间8h。并对合成产物的分子结构进行了红外、核磁表征,结果表明长链烷基已被接枝到聚硅氧烷主链中。     

控制合成变化粒径的SiOx纳米粒子

文章采用聚丙烯酰胺水凝胶为模板,以Na2SiO3作为SiOx的硅源,通过控制聚丙烯酰胺水凝胶模板中Na2SiO3溶液的浓度,合成了可变粒径的SiOx粒子,其粒径范围分别为220～250 nm、160～190 nm和10～20 nm;并通过场发射扫描电镜(FSEM)、透射电镜(TEM)、X射线光电子能谱(XPS)及红外光谱(IR)等对所制备的SiOx纳米粒子的形貌和成分进行表征.     

基于Relief算法的特征学习聚类

聚类作为数据挖掘常用工具之一,是按照事物间的相似性进行的一种无监督分类．然而传统的聚类方法较少考虑特征权值．为此,通过研究、分析Relief算法及其在聚类应用中存在的问题,提出了一种基于Relief算法的特征评价函数,并将此函数运用到特征学习聚类中,以解决特征权值取值不当对聚类产生的负面影响．