Salinispora arenicola CNP193新颖NRPS基因簇在Streptomycetes coelicolor M512中的异源表达

异源表达海洋专性放线菌salinispora arenicola CNP193新颖NRPS基因簇。PCR扩增基因簇两端各约1 000 bp的片段,融合PCR将两片段融合,同质粒pC AP01双酶切后连接,构建基因簇捕获载体pC AP01-preP KS/NRPS,通过TAR(transformation-associated recombination)克隆技术构建基因簇捕获质粒pC AP01-PKS/NRPS,运用三亲接合转移法将pC AP01-PKS/NRPS转化streptomycetes coelicolor M512。HPLC检测对照菌株和重组菌发酵液乙酸乙酯提取物初步表明基因簇有表达产物产生。为新颖salinispora arenicola CNP193新颖NRPS基因簇的鉴定奠定基础。     

战术分组无线网分群与群管理

在分组无线电网中，网络规模的增大和节点数目的增多会引起网络性能的下降，在这种情况下要对节点进行分群。文中对分组无线电的分群算法进行了分析，并提出了一种适用于战术分组无线电的分群算法和群管理的方法。     

基于模拟退火思想的优化k-means算法

鉴于典型的基于划分的聚类算法——k-means算法中存在局部最优和算法执行速度慢等问题,提出了基于模拟退火思想的优化k!means算法.该算法将模拟退火思想用于对k-means算法的优化,是一种具有全局最优解和较高执行效率的算法.针对聚类算法典型数据集和随机产生的数据集,在不同情况下进行对比实验.实验结果表明,优化k-means算法优于基本的k-means算法。     

南瓜资源遗传多样性的SRAP分析

利用30对SRAP引物组合对南瓜属(Cucurbita)中的中国南瓜(C.moschata D.)、印度南瓜(C.maxima D.)和美洲南瓜(C.pepo L.)三个栽培种共76份南瓜资源进行了遗多样性分析.结果表明,在检测到的574条带中,有508条具有多态性,平均每对引物检测到的条带数为19.13条.UPGMA树形图显示,这些SRAP引物可将76份参试材料分为三类,它们分别与其在植物学上的印度南瓜、美洲南瓜和中国南瓜分类相符.在种内,材料间有按起源地分类的趋势,但与果形、果色等形态性状没有相关性.     

基于代价敏感SVM优化组合算法的微钙化簇识别

微钙化簇是乳腺癌一个重要的早期发现,现有的检测技术为了达到高敏感性要求,产生很多假阳性数据.根据微钙化簇特点,提出一种整体和局部相组合的分类识别策略,并根据真假阳性样本错分代价的不同,使用代价敏感SVM方法进行分类学习.在构造分类器模型过程中利用粒子群进行分类器的参数优化及特征集合的选择,以提升分类学习的泛化能力.该算法在保证高敏感性的同时,降低了过多的假阳性数据,并删除了冗余和不相关的特征.实验结果表明,基于粒子群优化的代价敏感SVM组合分类算法提高了传统方法的识别能力.     

基于人工神经网络的汉语数字语音识别系统

利用改进的有序聚类算法得到解决时间规整问题的新算法,在此基础上建立了基于人工神经网络的普通话数字语音识别系统。对基于人工神经网络的算法和基于动态时间伸缩的算法作比较识别实验,结果表明,基于人工神经网络的语音识别算法的识别性能优于传统的动态时间伸缩算法。     

同时考虑决策单元竞争与合作关系的DEA交叉效率评价方法

为解决交叉效率方法中存在的多解问题,进取型权重与仁慈型权重方法被提出,所有决策单元要么同时被视为盟友,要么同时被视为敌对方,这并不完全符合各决策单元的个人意愿.因此,提出一种竞合DEA交叉效率方法,将所有决策单元分为若干组,各个决策单元的偏好权重能最大化盟友的总效率而最小化敌对方的总效率.这种权重选择策略体现了不同决策单元的个人偏好,故可以更方便地应用于实践中.最后,通过一个算例演示了这一方法.     

过渡金属三组元碲化物研究

通过固相高温反应，合成出一系列过度金属三组元碲化物，用Ｘ射线晶体结构分析研究了这些化合物的晶体结构，这些化合物中，具有层状或准层状结构的有：ＣｒＮｂ２Ｔｅ４；Ｃｕ０．７４ＮｂＴｅ２；Ｍ＇２Ｍ２Ｔｅ４（Ｍ＇＝Ｃｏ，Ｎｉ；Ｍ＝Ｎｂ．Ｔａ）等六个化合物，具有 Ｃｈｅｖｒｅｌ相结构的有Ｍ＇０．２４Ｍｏ６Ｔｅ８（Ｍ＇＝Ｆｅ，Ｃｏ）等两个，文章介绍了这些化合物的结构特征，着重讨论了碲化物与硫、硒化物的差别以及用碲代替硫、硒原子后对第三组元金属原子插入反应的影响。     

基于主成分分析和聚类分析评价安徽省地产及全国主产区药材半夏质量

目的综合分析、比较、评价皖产半夏和全国主产区半夏质量。方法比色法、电位滴定法测定安徽及全国主产区半夏氨基酸、有机酸、多糖、蛋白质及生物碱含量,并通过聚类分析和主成分分析对半夏质量进行评价。结果不同产地半夏药材5类成分含量差异较大。结论主成分分析和聚类分析适用于半夏药材内在质量特征评价。     

聚类分析法在学生成绩评估中的应用

聚类分析是将统计方法引入到分类学中产生的一个重要分枝。按成绩对学生群体进行评估分类,是对学生因材施教、奖优汰劣的重要依据,也是在就业市场中衡量学生的砝码。用聚类分析法对学生成绩进行评估,使分类结果更加客观、全面。