枯草芽孢杆菌XF-1的碳水化合物活性酶类(CAZymes)蛋白预测与遗传关系分析

枯草芽孢杆菌XF-1对多种植物病原菌具有较好的抑制作用,是农业生产上非常重要的生防菌之一.碳水化合物活性酶类蛋白(CAZymes)作为植物病原真菌、细菌中重要的蛋白,在其生长和发育过程中发挥着重要作用.基于前期获得的枯草芽孢杆菌XF-1中104个分泌蛋白基本序列信息,利用CAT预测程序对该菌中的CAZymes蛋白进行预测分析,明确其含有CAZymes蛋白的数量是58个,上述蛋白可以分为主要类别和复合类别两大类,前者包括26个GHs、21个CBMs以及2个CEs、3个PLs、2个GTs;后者则包括4个复合蛋白类型GH/CBM.该研究有效地实现了枯草芽孢杆菌XF-1中CAZymes的预测,为进一步开展其功能研究打下坚实的理论基础.     

基于控制变量估计的高超声速再入滑翔目标轨迹预测算法

以高超声速再入滑翔目标为研究对象,在对目标机动控制变量进行建模分析的基础上提出了一种轨迹预测算法。首先,基于动力学建模构建了目标跟踪模型,利用气动参数对目标状态向量进行扩维并推导了对应的运动模型。其次,构造了适用于轨迹预测的目标机动控制变量,在不同机动模式下分析了控制变量的变化规律,基于控制变量设计了对应运动方程以及轨迹预测模型。最后,仿真生成了两条轨迹并对所提算法进行了仿真验证,分析了算法性能。仿真结果表明所提轨迹预测算法能够取得较好的预测效果。     

基于深度学习的节假日高速公路交通流预测方法

准确的预测节假日期间高速公路交通流量,能够为节假日高速公路应急管理提供重要的数据基础。利用深度学习的理论框架建立了LSTM-SVR 预测模型,利用BP 神经网络对样本数据进行处理,再将LSTM 捕获的数据特征输入SVR 回归层中实现交通流预测。选取“ 十一” 黄金周前后时段,利用位于丽江市的交调站流量监测数据对LSTM-SVR 模型进行验证,并将LSTM-SVR 模型与其它模型预测效果进行对比。发现LSTM-SVR 模型在节假日不同时段、天气、流量状态下的高速公路交通流预测中有较好的适用性。     

两阶段非线性Wiener过程退化建模与可靠性分析

基于性能退化数据对产品进行可靠性分析一直是可靠性工程领域研究的热点与难点。针对多阶段退化过程中存在的非线性规律,同时考虑变点位置位于测试时刻之间的一般情形且各试样变点存在个体差异性的实际情况,提出了基于Wiener过程的两阶段非线性退化模型,给出了模型参数极大似然估计方法,建立了可靠性分析和寿命预测方法。最后通过高压脉冲电容器实例的对比分析,验证了所提方法的合理性与有效性。结果表明,与多阶段线性Wiener过程方法相比,所提方法能够更加准确地描述退化过程的非线性时变特征,进而得到更为合理的寿命评估结果。     

由粗到精和特征筛选的精确回归预测方法及其在二语习得中的应用

针对数据分布不均匀且因素多而容易造成预测不精确的问题,提出一种结合由粗到精与特征筛选的精确回归预测方法.首先,由于数据分布不均匀且预测区间大,直接预测难以精确地拟合,提出一种由粗到精的预测方法,并使用决策树进行粗分类,预测目标所在的子区间,然后在子区间内实现精确的回归预测.其次,如果数据量少且特征因素多会引起过拟合,而且部分冗余特征会影响模型的预测精度,因此,提出一种基于特征筛选的回归预测方法以提高预测精度.在大学生的英语成绩与其人格因素数据集上进行相关实验,结果证明了由粗到精和特征筛选方法与传统回归模型相比精度更高且稳定性更好.通过提出的人格因素与英语成绩回归预测模型,可以制定合理的培养方案弥补学生人格因素中的短板,提升学生的自身竞争能力,从而更好地推动中国的英语教育.     

Curcin和curcin C与腺嘌呤互作位点的比较分析

麻疯树核糖体失活蛋白curcin和curcin C均具有抗肿瘤活性,但后者的活性水平显著高于前者,为了探索造成这一差异的结构基础,本文采用在线的同源建模预测软件SWISSMODEL,对两种麻疯树核糖体失活蛋白curcin、curcin C的三维结构模型进行预测,采用SYBYL对预测模型进行能量最小化优化,采用PROCHECK、VERIFY 3D和ERRAT软件对优化前后的模型进行质量评估,随后采用AutoDock软件将预测的模型与腺嘌呤进行分子对接分析.结果显示,两种蛋白采用与Ricin A类似的方式与腺嘌呤相互作用,但在相互作用的氨基酸残基种类、数量以及形成的氢键和疏水相互作用上还是存在差异,其中,curcin C与腺嘌呤具有最强的结合能力,curcin则最低.     

模糊建模与控制的神经网络方法及其仿真研究

本文提出了一种复杂系统模糊建模及控制的神经网络方法。利用改进的ｐｉ－ｓｉｇｍａ 网络，对模糊规则的结论参数和隶属函数进行在线修正，实现模糊规则的自组织。这种方法被用于降水量预报和机器人解耦控制，取得了满意的仿真结果。为增强神经网络仿真算法的快速性，本文采用了一种基于向量的数据结构，并用标识阵指示神经元的连接状态，以实现有效的内存运算。     

基于区域叠合有限元技术预测三维编织复合材料弹性性能

本文基于区域叠合有限元技术预测三维四向编织复合材料弹性性能。在该方法中,分别建立相互独立的纤维增强相有限元模型和复合材料整体区域(包括所有增强相和基体相所占几何空间)有限元模型,两相模型在空间叠合组成复合材料模型,运用节点自由度耦合技术使两相模型满足变形协调关系,通过对两相模型赋予适当的材料属性以使所建复合材料模型具有与实际复合材料等效的力学特性。该方法较传统方法显著缩短了建模时间,降低了建模难度。区域叠合法的数值模拟结果与传统方法预测结果一致。本文的研究为进一步研究编织复合材料非线性宏观力学特性和渐进损伤过程模拟奠定基础。     

碳酸盐岩缝洞型储层地球物理响应特征及预测方法研究

针对碳酸盐岩缝洞型储层非均质性强、预测难度大的特点, 综合利用岩芯、成像测井和地震等资料, 对渤海湾盆地Z地区下古生界奥陶系碳酸盐岩潜山油藏进行储层地球物理响应特征分析和预测方法研究。提出基于裂缝响应属性的储层预测方法, 在分频、振幅、相干、波阻抗等多种地震属性分析方法的试验基础上, 有针对性地采用改进后的基于线性图像增强的本征值相干预测方法, 预测出该区下古生界奥陶系潜山缝洞储层发育带和下一步井位部署主要潜力区。指出Z地区主要发育北东向、北西向和近南北向裂缝, 缝洞发育区主要分布在Z9井区、Z37井区、Z21井区和Z13井区。预测结果与已有钻井资料吻合程度较高, 取得良好的效果。该方法对同类碳酸盐岩缝洞型油藏的研究具有较好的指导意义。