一种双权重参数的RFID防碰撞Q值算法研究

标签防碰撞算法是RFID技术研究的热点,也是高强度、大规模应用的关键。在研究了EPC-C1G2标准防碰撞机制中推荐的Q值调整算法的特点后,针对其不足,提出了一种双参数的Q值调整算法——ODWQA,详细阐述了算法的思想、运算流程和关键参数确定方法。在ODWQA算法中,将单一的调整参数c分解为两个权重参数c1和c2,分别对应着碰撞和空闲两种情况,用来调控碰撞时隙和空闲时隙的个数。接着通过实验分析,确定了在不同Q值条件下权重参数c1和c2的最优取值。最后对ODWQA算法进行了仿真测试,结果表明,该算法能够有效减少碰撞时隙的个数,增大系统的吞吐率,降低标签的识别时延。     

真核生物多基因预测结果整合算法

针对独立基因预测算法可靠性较差的缺点,提出了真核生物多基因预测结果整合算法(Algorithm for integration of multiple eukaryotie gene prediction results,AIMEGPR).该算法在综合分析各种预测算法结果的基础上,首先用极大似然法估计各种预测算法的性能参数,然后利用这些性能参数计算基因证据区间上各个基因片段归属于各种基因元件类型的后验概率,最后采用动态规划法在基因证据区间上确定最优的一致基因结构.AIMEGPR既不需要人工定制整合规则,也不需要复杂的训练学习,因此AIMEGPR尤其在基因组新测序物种上进行编码基因注释时具有十分显著的优越性.实验结果表明,利用AIMEGPR算法对多基因预测结果整合可以明显提高一致基因的可靠性.     

基于梯度相位编组的树枝识别新算法

为了能够快速准确地计算出果树枝干的空间位置,提出了一种基于梯度相位编组的Hough变换树枝检测新算法。利用改进的平方梯度法计算边缘点的梯度相位角,找出梯度相位直方图中多个阈值大于T的峰值。然后将具有相近梯度相位角的边缘点归为一组。最后对每组中的边缘点采用改进的两点表决Hough变换算法找出对应的直线参数。利用梯度相位角进一步验证参数的正确性。研究结果表明,提出的梯度相位编组直线检测方法具有速度快、检测误差小和鲁棒性强的特点,能够快速准确地实现果树树枝的定位和检测,对部分被遮挡的树枝的识别效果也较好。     

农业院校计算机教育课程体系建设方案

分析了农业院校计算机基础教育现状与存在的问题,从知识结构与能力培养角度提出了在新的信息技术教育形势下农业院校计算机基础教育课程体系以及实现方案.     

国内外作物学学者期刊论文影响力研究

[目的/意义]以学术论文为研究数据,通过多维度指标分析,揭示不同科研评价体系下的学者群体论文影响力的分布特征。[方法/过程]本研究以中国、美国和欧洲三个地区作物学权威期刊上发文的部分随机抽样学者为研究对象,通过Ovid平台从三大农业数据库中检索学者的科研论文,然后分别以论文发文量、论文所属期刊的影响因子、论文的引文量、学者H指数和G指数、Altmetrics得分等为指标,全面对比中国、美国和欧洲三个学术群体论文影响力。[结果/结论 ]仅当在以期刊影响因子为指标的条件下,中国学者科研论文的影响力才高于美国和欧洲学者,而根据其余指标的统计来看,中国学者科研论文的影响力都低于美国和欧洲学者。这种现象说明,由于不同国家的评价体系对影响因子的重视程度不同,期刊影响因子不能完全代表学者论文的影响力。我国的政府部门、高校和科研机构需要进一步完善科研评价体系,并采取一系列措施,提升我国学者的学术知名度和话语权,进而真正提升学术影响力。     

基于颜色模型和纹理特征的彩色水果图像分割方法

介绍了RGB和HIS两种颜色模型,采用色调值H和色差值R-G两个特征值,通过Otsu方法自动获取阈值对自然场景下彩色水果图像进行了分割,并对实验结果进行了对比.然后,利用灰度共生矩阵分析了果实和背景的纹理特征,找到了区别果实和背景的纹理特征参数,对果实和背景颜色相似的图像进行分割.实验结果证明,纹理特征和颜色特征两者相辅相成,优势互补,对于包含复杂背景的青苹果图像分割效果比较好.     

CL-RBF：一种基于改进ML-RBF的蛋白质亚细胞多点定位预测算法

综合考虑标记内和标记间的聚类结果对多目标学习径向基神经网络算法(RBF Neural Networks for Multi-Label Learning,ML-RBF)的影响,提出CL-RBF算法并应用到蛋白质亚细胞多点定位预测中。通过引入轮廓系数(Silhouette Coefficient)对ML-RBF隐层中心的个数进行优化,并通过分析标记间聚类结果的关系,对小于某一阈值的标记间的聚类中心重新聚类,使用梯度下降算法进行参数调整,最后依据测试样本与标记L的隐层中心和不属于标记L的样本生成的聚类中心的欧式距离差调整预测结果。在10折交叉验证下,采用词袋模型(Bag of Words)和氨基酸组成法(Amino acid composition,AAC)结合的方式提取特征向量,选取另外4种多目标学习算法作对比实验,根据不同评价指标的结果,得出CL-RBF算法在4个多标记数据集上的综合性能最优的结论。本研究预测算法通过网站https://njau.applinzi.com/homepage_final.jsp实现。     

基因组规模代谢网络模型的自动化重构

对基于KEGG在线数据库、Uniprot-MetaCyc数据库,以及同源比对3种构建基因组规模代谢网络模型的方法进行了自动化研究。同时提出了基于反应式字符频度直方图的马氏距离比对算法,并应用于模型整合和模型核心反应的识别。上述自动化方法的研究均在树干毕赤酵母基因组规模代谢网络重构过程中得到运用实施,对于提高模型构建效率意义重大。     

PostgreSQL与MySQL的比较研究初探

本文介绍了PostgreSQL和MySQL这两种开放源代码数据库，对两者的标识列、字符串类型、JSP／Servlet开发中的中文处理和多平台与性能等方面进行了综合分析。研究结果对于使用这两种数据库进行设计和使用具有一定的参考价值。     

一种基于MRⅡ算法的三层二值双向联想记忆网络

传统的两层二值双向联想记忆(BAM)网络因其结构的限制存在着存储容量有限、区分小差别模式和存储非正交模式能力不足的缺陷,结构上将其扩展至三层网络是一个有效的解决思路,但是三层二值BAM网络的学习是一个难题,而三层连续型BAM网络又存在处理二值问题不方便的问题。为了解决这些问题,提出一种三层结构的二值双向联想记忆网络,创新之处是采用了二值多层前向网络的MRⅡ算法实现了三层二值BAM网络的学习。实验结果表明,基于MRⅡ算法的三层二值BAM网络极大地提高了网络的存储容量和模式区分能力,同时保留了二值网络特定的优势,具有较高的理论与实用价值。