面向同源蛋白质探测的一种新型混合深度学习模型

根据蛋白质氨基酸链探测其同源蛋白质,进而预测蛋白质的功能,是生物信息学研究领域的一个重要挑战,也是众多生物医学研究领域的基础研究内容,有着重要的科研价值和广泛的应用需求。其研究难点在于:(1)如何学习对同源蛋白质预测有效、有用的蛋白质特征信息;(2)如何更好地运用蛋白质特征信息,实现同源蛋白质的探测与识别。为了解决同源蛋白质探测与识别研究中的关键难点,本文提出一种基于混合深度学习架构的同源蛋白质探测与识别模型(HDLM-PHP)。通过采用统一的"管道式"深度学习架构,将蛋白质特征学习和探测识别统一为一个整体,提高同源蛋白质探测与识别的效能。采用多组并行的深度卷积神经网络,学习蛋白质的各种属性信息,以期获得丰富的待检测蛋白质和靶蛋白质的高级相关性特征,并通过全连接方式使用多层RBM结构融合和精炼这些相关性特征为全局相关性特征。通过统一的深度网络连接方式,以探测和识别任务为导向,学习到对于同源蛋白质预测最有效、最全面的蛋白质特征信息。在标准数据集SCOPe上,对所提模型进行性能与效率评测,结果表明:本文提出的模型能有效地学习到符合任务导向的蛋白质特征数据,提升同源蛋白质探测与识别的准确度和召回率,优于现有的模型和算法。     

打捆机捆丝剪切刀的有限元分析

随着科技的发展，打捆包装机械在工业当中应用的越来越多，所研究的是针对线材、管材以及棒材进行打捆的这类包装机械（简称打捆机）的剪切刀。阐述了剪切刀在剪切过程中的受力情况以及对其进行有限元分析，为设计打捆机的剪切刀提供了理论依据。     

基于联想一体机构建OPAC检索机的研究与实现

联想一体机以其网络同传、硬盘保护等功能,以及美观、节约空间等优势广泛应用于图书馆领域。OPAC检索机是高校图书馆面向读者的主要窗口,通过构建基于联想一体机的图书馆OPAC检索机,运用组策略管理、注册表管理以及BIOS管理等计算机技术,形成了一套完整的检索机安全配置方案,经过一学期的运行,证明了此方案是切实可行的,实现了OPAC检索机的无人值守与零维护。     

An effective estimation of distribution algorithm for parallel litho machine scheduling with reticle constraints

In order to improve the scheduling efficiency of photolithography, bottleneck process of wafer fabrications in the semiconductor industry, an effective estimation of distribution algorithm is pro-posed for scheduling problems of parallel litho machines with reticle constraints, where multiple reti-cles are available for each reticle type.First, the scheduling problem domain of parallel litho ma-chines is described with reticle constraints and mathematical programming formulations are put for-ward with the objective of minimizing total weighted completion time.Second, estimation of distribu-tion algorithm is developed with a decoding scheme specially designed to deal with the reticle con-straints.Third, an insert-based local search with the first move strategy is introduced to enhance the local exploitation ability of the algorithm.Finally, simulation experiments and analysis demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.     

基于小波变换和支持向量机的心电信号ST段分类

摘要: 为完成ECG(Electrocardiogram)信号特征点提取, 并对ST 段分类, 提出了一种基于离散小波变换和支持向量机的ST 分类算法。首先对信号进行预处理, 完成噪声消除, QRS 波群检测和提取特征值; 然后计算ST段平均值、曲线面积和标准差, 并结合使用SVM(Support Vector Machine)对ST段进行分类。Matlab 仿真结果表
明, 小波去噪效果明显,ST 段未出现失真现象, 特征点提取完整。经MIT鄄BIT 数据库验证, 分类结果显示交叉验证准确率平均值为80. 70%, 训练准确率平均值为91. 83%, 测试准确率平均值为74. 28%。     

产生式与判别式分类方法比较研究

分类是数据挖掘领域研究的热点,产生式与判别式是数据挖掘中两种不同的分类模型。产生式模型具有通用性、灵活性及清晰的分层结构,学习得到的模型很容易满足模型解释要求;判别式模型没有明显的对系统中变量的基本分布建模的企图,仅仅对输入到输出之间映射的最优化感兴趣,可以提供更好的分类性能。从准确率、建模时间及渐进误差等方面对产生式与判别式分类方法进行了分析与比较,为研究人员在分类模型的选择上提供了参考。     

机掘工作面综合防尘技术研究与应用

本文从转载点喷雾、掘进机内外喷雾、水炮弹、除尘器四个方面阐述了在机掘工作面所采用的综合防尘技术,在实际生产中应用后,煤尘得到了有效的控制,达到了理想的防尘效果。     

T611型卧式镗床精化改造分析

国产60—70年代的T611型卧式镗床大多因原结构性能和多年使用的原因，有必要进行精化改造。本文分析了T611型卧式镗床存在的一些弊端，并从数显改造等方面有针对性的介绍了一些精化改造的措施和方法，同时分析了改造后所具有的性能特点。     

食品包装机械的自动控制

食品包装机械自动化有利于提高设备的生产率，满足人们日益增长的生活需求，保证食品包装的一致性和安全性. 指出要实现食品包装机械自动化，需要考虑包括控制器、传感器、伺服驱动技术、人机交互界面及网络技术等问题；同时从食品包装机械自动化的发展趋势看，要加强对设备的数控化，设备信息的一体化及设备故障诊断的智能化等方面的研究.     

一种参数自调整风电功率预测模型

为了提高风电功率预测精度,提出一种参数自调整风电功率预测模型.通过加权递推最小二乘(SWWRLS)方法建立预测模型,侧重当前数据对预测结果的影响,排除了历史数据对预测结果的干扰.模型通过加权递推的方法节省了存储空间,并且提高了模型对外界环境数据变化的自适应性.最后,分别采用支持向量机(SVM)方法、卡尔曼滤波(KF)方法和本文SWWRLS方法,以辽宁省某风电场的真实历史数据进行风电功率预测对比实验,实验结果表明,本文方法建立的模型具有较高的预测精度.