细胞色素c在硅基有序介孔材料SBA-15上直接电化学行为

用水热法合成了硅基有序介孔分子材料SBA-15,研究了细胞色c(Cyt c)在SBA-15修饰玻碳(GC)电极表面的直接电化学行为.结果表明,在pH 7.0磷酸缓冲溶液中(PBS),细胞色素c在SBA-15修饰电极表面表现出一对准可逆的氧化还原峰,电位差ΔE为87 mV,式电位E0′为0.275 V,峰电流的大小与循环伏安扫描速度成正比,说明细胞色素c在电极表面过程是受表面控制.固定在电极上的细胞色素c能促进过氧化氢的催化还原,显示出较高的亲和力,为过氧化氢传感器的研制提供理论依据.     

政府人才政策、人力资本与区域创新

政府人才政策是除了其财税安排以外促进区域创新的重要手段。基于理论分析,利用2005~2017年中国省级面板数据,通过逐步回归法实证分析了政府人才政策对区域创新效率和创新产出的影响。研究发现,人才政策能够直接提高区域创新效率和创新产出,同时也能通过改变区域人力资本存量和人力资本结构间接提高区域创新效率和创新产出。而且,人才政策通过改变区域人力资本存量的方式来提高区域创新效率和创新产出的效果要优于通过改变区域人力资本结构的方式。然而,人才政策对区域创新的影响存在威廉姆森空间聚集效应,人才政策力度达到一定程度后对区域创新的影响会减弱。因此,地方政府要充分了解本区域社会经济发展状况和人力资本情况,从而确定政策方向和政策力度。     

Markov Clustering-Based Placement Algorithm for Hierarchical FPGAs

Divide-and-conquer methods for FPGA placement algorithms including partition-based and cluster-based algorithms have shown the importance of good quality-runtime trade-off.This paper describes a cluster-based FPGA placement algorithm targeted to a new commercial hierarchical FPGA device.The algorithm is based on a Markov clustering algorithm that defines a sequence of stochastic matrices operating on a generating matrix from the input FPGA circuit netlist.The core of the algorithm tightly couples a Markov clustering process with a multilevel placement process.Tests show its excellent adaptability to hierarchical FPGAs.The average wirelength results produced by the algorithm are 22.3% shorter than the results produced by the current hierarchical FPGA placer.     

基于核心继承树的软件网络特征量的研究

基于继承树的思想对软件网络进行了重新定义,提出了基于核心继承树的软件网络模型,并对其特征量进行统计分析.结果发现:核心继承树内部节点在软件的功能性和结构性方面都起着重要的作用,核心继承树内部节点的核数和度之间存在着线性关系,核心继承树内部节点的聚类系数和度、核数间存在着幂率分布关系.利用继承树网络模型去发现大规模复杂软...     

一种基于聚类技术和蚁群算法的社团发现方法

如何在复杂网络中自动地发现社团,对于研究复杂网络的结构、功能和行为有着非常重要的意义。在聚类技术的基础上,提出了一种基于蚁群算法识别相似结点的方法,以优化结点的计算性能。     

A KNN-based two-step fuzzy clustering weighted algorithm for WLAN indoor positioning

Although k-nearest neighbors (KNN) is a popular fingerprint match algorithm for its simplicity and accuracy,because it is sensitive to the circumstances,a fuzzy c-means (FCM) clustering algorithm is applied to improve it.Thus,a KNN-based two-step FCM weighted (KTFW) algorithm for indoor positioning in wireless local area networks (WLAN) is presented in this paper.In KTFW algorithm,k reference points (RPs) chosen by KNN are clustered through FCM based on received signal strength (RSS) and location coordinates.The right clusters are chosen according to rules,so three sets of RPs are formed including the set of k RPs chosen by KNN and are given different weights.RPs supposed to have better contribution to positioning accuracy are given larger weights to improve the positioning accuracy.Simulation results indicate that KTFW generally outperforms KNN and its complexity is greatly reduced through providing initial clustering centers for FCM.     

无监督多尺度模糊聚类算法研究

针对模糊c均值聚类算法的一些不足之处提出了一种新的均值漂移聚类算法--无监督多尺度聚类算法.该算法不受初始化的影响,不用假定数据的聚类个数以及聚类中心的初始位置,能够利用模糊聚类的方法来获得硬的聚类划分,能够从不同的"划分尺度"揭示数据的聚类结构,并能自动的确定聚类个数.为了满足处理大数据集的需要,设计了快速无监督多尺度模糊聚类算法.通过实验证明无监督多尺度聚类算法在多数数据集上都表现良好且具有最好的总体聚类性能,并能成功揭示出数据的聚类结构.实验还证明快速无监督多尺度模糊聚类算法具有较快的速度和较高的识别精度且适用于大数据集.2个算法都取得了令人满意的实验结果.     

入侵检测的CPN改进算法的研究

结合神经网络方法,对入侵检测技术的聚类分析方法进行了研究和分析,探讨了在传统的对偶传播神经网络（Counter Propagation Networks,CPN）的基础上,引入基因表达式编程（Gene Expression Programming,GEP）对聚类进行优化,提出一种应用于入侵检测的CPN改进算法,该方法融...     

基于半监督的K-means聚类改进算法

针对原始K-means算法的一系列问题,提出一种基于半监督的K-means聚类改进算法,能够自动进行聚类,找出最优K值,并且最大限度地找出孤立点.首先根据样本集自身的特点,按照"类内尽可能相似"原则一步一步形成数据集,然后对数据集进行"去噪"与合并相似簇,最后,利用少量的标记信息指导和修正聚类结果.在UCI的多个数据集...     

聚类算法在图书馆中的应用

依据图书馆的现有信息,结合数据挖掘的流行方向,应用聚类算法分析研究读者的借阅行为,获得对图书馆管理有用的信息,提高图书馆管理工作效率和资源利用率。