模糊综合评判法及其在人才选拔中的应用

将模糊数学的理论方法应用于学生能力的综合评判中,提出了一种人才能力量化的评判方法.通过实例说明该方法的可行性,为人才招聘与人才选拔提供一种新的方法.     

PLC电梯模型设计的几点思考

从实践的角度出发,对基于PLC控制的电梯实物模型的硬件和软件设计进行可行性的改进。采用模块化和多分支选择结构等设计方法,使系统的硬件设计更适合实践性环节的需要,软件设计更具有灵活性、更易于扩展。     

层次分析法在线性回归方程中的应用

为了减小在构造线性回归方程过程中的计算量,增加所选择线性回归方程的准确性,文章在分析评价各种常见构造线性回归方程方法的基础上,引入一种新的构造方法——层次分析法。该方法能结合自身特点,有效利用问题的背景知识和相关专家的经验,准确方便地确定满足条件的线性回归方程。结果证明该方法有简单、准确、易行的特点。     

陶瓷产品三维互动装饰设计定制服务平台

在个性化定制已经成为一种时尚和潮流的今天,个性化定制实现了企业品牌品质和文化的升级。大数据引领的新经济时代,如果企业能及时获取并满足不同消费者的个性化需求,便会在新经济中掌握主动权。以通过网络获取用户对陶瓷产品的个性化定制需求为例,将陶瓷产品各组成配件进行数字化处理并存储于云服务器,借助Web3D技术,实现在线自由3D组合设计陶瓷产品,同时调用云端装饰图案库资源或在线自主设计装饰图案来对陶瓷产品进行图案装饰,并且建立图案资源与器形之间关联度的数学模型,以辅助普通用户提高陶瓷产品设计作品的美感。在线交互式装饰图案设计是利用Fabric.js在Canvas元素上提供的互动对象模型来实现装饰图案的生成和编辑,图案编辑中应用卷积操作实现了图像滤镜处理变换。通过建立设计图案画布与陶瓷三维模型之间的映射关系,生成具有较强真实感的陶瓷产品三维模型虚拟展示。研究成果可用于陶瓷产品在线三维交互式定制和展示宣传,在满足消费者对陶瓷产品个性化定制需求的同时,还可以为当前陶瓷市场创造一种崭新的营销方式,从而实现销量的增长。     

一种基于多中继选择的分布式空时分组编码方案

协作分集可以抵抗无线信道的多径衰落,结合空时分组编码可以更加有效地提高系统性能。传统的空时编码协作通信是选择所有正确译码的Relay进行协作转发,当Relay个数大于空时编码矩阵天线数时,系统无法获得额外增益,同时将消耗大量能量。给出了一种多中继选择方案(MOR),提出了一种基于MOR终端选择的分布式空时分组编码协作方案。在给定STBC编码矩阵条件下,依据信道状况信息选择多个合适的中继终端参与分布式空时分组编码协作通信。新的协作方案通过简单的协议可获得传统方案的分集复用折中,同时节省系统能量。仿真结果表明,新的协作方案具有良好的分集复用性能并验证了其有效性。     

Prediction of sites under adaptive evolution in flavin-containing monooxygenases: Selection pattern revisited

Flavin-containing monooxygenase (FMO), like cytochrome P450 (CYP), is a monooxygenase that uses the reducing equivalents of NADPH to reduce one atom of molecular oxygen to water, while the other atom is used to oxidize the substrate. Recently, it was shown that some CYP isoforms have been subject to positive selection. However, it is unknown whether the highly conserved phase I detoxification enzyme, FMO, has undergone similar positive Darwinian selection. We used maximum-likelihood models of codon substitution, evolutionary fingerprinting, and cross species comparison to investigate the occurrence of adaptive evolution in FMO sequences. We used recent genomic data from a range of species, including vertebrates and invertebrates. We present the evidence for the occurrence of adaptive evolution in mammalian FMO 3, 4, 5, and fugu FMOs but not in mammalian FMO 1, FMO 2, frog FMOs, other fish FMOs and invertebrate FMOs. The sites under adaptive evolution were significantly associated with the insertion domain in mammalian FMO 5. We identified specific amino acid sites in FMOs 3–5 that are likely targets for selection based on the patterns of parallel amino acid change. The most likely role of adaptive evolution is the repair of mutations that permitted optimal NADP+ binding and improved catalytic efficiency. The occurrence of positive selection during the evolution of phase I detoxification enzymes such as FMOs 3–5 and fugu FMO suggests the occurrence of both high selection pressure acting on species within their unique habitats and significant changes in intensity and direction (forms of xenobiotics and drugs) resulting from changes in microhabitat and food.     

基于VaR约束不允许卖空的均值-方差投资组合优化

提出基于风险价值(VaR)约束且不允许卖空的均值-方差投资组合模型,结合序列二次规划方法和不等式组的旋转算法,计算出不同最低收益率所对应的最优投资策略。采用实例验证了上述算法的有效性,并证明在一定条件下,引入VaR约束条件可以降低投资风险。     

基于遗传算法优化机器学习模型的地下水潜在性预测

传统机器学习模型在地下水潜在性预测中,未考虑最优因子组合,会对地下水潜在性制图产生不利影响。为此,提出了遗传算法优化支持向量机的地下水潜在性预测方法。以云南省彝良县为研究区,从地形、水文、土壤、地质等方面选取了共15个影响因子;考虑模型性能和影响因子的作用,利用遗传优化算法筛选了包含11个影响因子的最优因子组合;然后使用支持向量机方法构建了地下水潜在性预测模型;最后计算了因子优化前后的模型准确度和受试者工作特性曲线下面积（area under curve,AUC）,并绘制了模型的受试者工作特性（receiver operating characteristic,ROC）曲线和地下水潜在性预测图。结果表明：因子优化前模型的准确度为0.774,验证集AUC为0.789,因子优化后模型的准确度为0.777,验证集AUC为0.806,分别提高了0.003和0.017。可见,所提方法的准确性、可靠性优于传统的支持向量机法,其结果可以为区域水文地质调查和地下水资源管理与规划提供科学参考。     

基于模糊粗糙集的层次分类增量特征选择

随着大数据时代的到来,数据的类标签数量急剧增加,对现有的分类任务带来了严峻的挑战。为了解决这个问题,人们通常将标签组织成层次结构,使用结构中所包含的信息来对任务进行学习。考虑样本的不断增加,使用模糊粗糙集信息熵设计了一种面向层次分类的增量特征选择算法。考虑兄弟策略,将现有的λ条件熵推广到了层次分类的情形,设计了一种非增量的层次分类特征选择算法,设计了λ增量条件熵,基于此设计了增量版本的特征选择算法。在实验中,采用了包括非增量版本在内的7种不同的特征选择算法在5个层次数据集上与增量算法进行比较,实验结果验证了2种算法的有效性,并且所设计的增量算法能在不影响性能的情况下加快特征选择的进程。     

基于ReliefF-NOSCA-AdakNN的肌肉疲劳识别技术研究

针对竞技体育训练中的肌肉疲劳监测问题,提出了一种基于ReliefF-NOSCA-AdakNN（RNA）的表面肌电信号（sEMG）特征提取和分类算法. 该算法结合了特征和类别之间的相关性分析和启发式搜索算法,对高维特征进行了有效的筛选和分类. 将RNA算法应用于经过滤波处理的肱二头肌肌电信号数据,对不同疲劳状态进行了识别和分类. 实验结果表明,提出的RNA算法在平均分类准确率和标准差方面分别达到了83.88%和0.012 7,均显著优于传统单一算法,体现了较好的分类性能.