PalmPhasor算法性能的理论分析

模板的安全性和隐私性是掌纹系统实际应用的关键问题,然而生物特征保护的多项指标通常相互冲突并且难以同时满足.作为解决上述冲突的一种可撤销掌纹编码算法,PalmPhasor实现了高效、安全的掌纹认证.建立了系统分析PalmPhasor性能的完整框架.为了便于具体分析,将情景分为4种情况,并且提供了支持相应分析的预备知识,包括辅助定理以及Gabor滤波掌纹图像实部和虚部分布特性.在统计学基础上建立的理论分析和实验结果均表明:即使在用户口令被盗的情况下,多方向分数级融合增强的PalmPhasor算法也可以同时有效地满足可撤销生物特征的4项指标.     

葡萄糖的测定方法与应用研究进展

葡萄糖是维持生物体生命、促进生物体生长必须的一种营养成分,葡萄糖的含量测定在发酵、制药、临床诊断等领域具有重要的作用.简要介绍了葡萄糖在生物体中的作用,并详细综述了近年来测定葡萄糖的方法及其在实际应用中的研究进展.最后,对葡萄糖测定方法的的未来发展趋势进行了展望.     

基于关联规则映射的生物信息网络多维数据挖掘算法

针对在生物信息网络中对复杂和大规模的数据集进行挖掘时所出现的算法挖掘精度低、运行速度慢、内存占用大等问题,提出一种基于关联规则映射的生物信息网络多维数据挖掘算法.该算法结合网络数据集之间的关联映射关系,从而确定网络数据集的关联规则,并引入挖掘因子和相对误差来提高算法的挖掘精度;根据多维子空间中数据集之间的关联程度进行子空间区分以及子空间内数据集区分,从而实现对不同数据集的有效挖掘.在实验中,对不同数据集数量下的算法内存占用情况、算法挖掘精度、算法运行时间进行仿真,从实验结果可以看出基于关联规则映射的挖掘算法可以有效地提高挖掘精度,在减少内存占用和提升计算速度上也具有一定的优势.     

路径聚类融合USTU的自适应多通道生物特征识别研究

针对当前生物特征识别系统中没有对模板进行定时更新的问题,提出了一种生物特征识别系统中的模板更新方法.首先描述了自升级和共升级算法;然后利用基于路径聚类的方法完成自更新和共更新性能的理论分析;最后提出了路径聚类融合非监督模板更新算法.在大型DIEE多模式数据集平台上的实验结果表明,该方法能够对生物识别系统中的模板进行有效更新,此外,通过仿真模型表明,共更新的性能优于自更新的性能.     

柴油低温流动改进剂的分子结构与降滤性能的关系研究

利用定量构效关系(QSAR)研究方法,从反映柴油结晶过程能量变化的参数中,筛选出其中对低温流动改进剂(CFI)降滤性能影响最关键的能量参数E_(inter-CFI)和E_(ads-C18(111)),并构建了描述E_(inter-CFI)、E_(ads-C18(111))与CFI降滤性能关系的方程。用同样方法筛选了对E_(inter-CFI)和E_(ads-C18(111))影响最关键的CFI分子结构特征参数,并分别构建了CFI分子结构特征参数与E_(inter-CFI)和E_(ads-C18(111))的关系方程。通过对方程的分析,详细阐述了E_(inter-CFI)和E_(ads-C18(111))影响降滤性能的内在机制,并详述了CFI分子的关键结构因素对柴油中蜡晶的生长形貌可能产生的影响,以及这些影响与降滤性能之间的关系。     

催化柴油管式液相加氢脱硫数值模拟

采用计算流体力学(CFD)软件FLUENT,以用户自定义函数(UDF)添加化学反应和反应热,对实验室带有陶瓷膜管分散器的催化柴油管式液相加氢脱硫反应器进行模拟计算,得出反应床层不同部位的硫化物含量分布和温度分布状况。从反应床层的入口到出口,催化柴油的硫化物含量逐渐下降,且下降速度趋缓。在压力6.5 MPa、混氢量0.84%(m)、空速2 h~(-1)、进口温度633 K的条件下,位于床层高度0.15 m处出现最高温度点643.8 K,径向温差最大2.1 K,表明催化柴油管式液相加氢脱硫反应器催化剂装填合适的高径比为4~6。工艺条件的模拟结果表明:随着进口温度上升、混氢量增加、空速减小脱硫率提高,与实验数据吻合程度较好,说明模拟研究过程中采用的模型和控制方程准确性较高。     

PR状态方程二元相互作用参数的拟合及对柴油中氢气溶解度的预测

通过Aspen Hysys模拟计算了温度(323~623)K和压力(4~10)MPa条件下,氢气在0~#柴油、直馏柴油、催化柴油和焦化柴油中的溶解度。计算结果对比实验数据,得到氢气在4种柴油中溶解度的平均误差分别为17.49%、11.48%、20.09%和14.00%。因二元相互作用参数与柴油性质以及温度之间存在着一定的关联,为了得到更加准确的溶解度数据,提出了计算PR状态方程中二元相互作用参数的关联式,并用Matlab进行关联式参数的拟合和氢气溶解度的计算,得到溶解度数据的平均误差分别为8.12%、7.51%、5.73%和6.10%,有效地提高了数据的准确性。因此,提出的二元相互作用参数的计算关联式可以为更加准确地预测氢气在柴油中的溶解度提供有效的方法。     

基于键盘行为数据的用户身份识别

用户击键行为作为一种生物特征,具有采集成本低、安全性高的特点。然而,现有的研究方法和实验环境都是基于实验室数据,并不适用于极度不平衡的真实数据。比如,在实验室数据上效果出色的分类算法在真实数据上却无法应用。针对此问题,提出了基于真实击键行为数据的用户识别算法。该方法将聚类算法和距离算法结合起来,通过比较新来的击键行为和历史击键行为相似度以实现用户识别。实验结果表明,该算法在100名用户的3015条真实击键记录组成的数据集上准确率达到88.22%,在投入实际应用后,随着样本集的增大算法的准确率还可以进一步提升。     

膜生物反应器膜污染的随机森林预测模型

生物反应器( MBR)工艺在现代污水处理中扮演着重要的角色,然而膜污染严重影响了MBR工艺的性能,膜污染导致的最直接的后果就是膜通量的下降,膜通量的下降直接影响MBR污水处理的效果。为了有效、快速地预测MBR膜通量,利用随机森林( RF)算法建立MBR膜通量预测模型。选取影响膜通量的主要因子作为随机森林预测模型的输入,膜通量作为输出,建立MBR膜通量影响因素和MBR膜通量之间的非线性关系。首先利用训练集在随机森林预测模型上进行训练,然后用训练好的随机森林预测模型进行膜通量预测。通过预测数据和实验数据的对比,得出该算法对膜通量有较高的预测精度;为了进一步验证该算法的有效性,建立了BP神经网络预测模型,将两者进行比较,对比结果表明随机森林预测模型具有更高的预测精度。     

生物事件触发词识别方法研究

从生物文献中抽取生物事件对于生物领域的知识挖掘起着重要的作用,而事件触发词的识别是生物事件抽取的一个关键步骤。系统分别采用词汇及其上下文特征、短语标记特征、词聚类特征以及统计的词典特征构造不同的基于词级的CRF模型,用于生物事件触发词的标记。然后针对不同的触发词类型选择对应最优的标记模型,构造了一个混合CRF模型。在BioNLP 2009 ST语料库上进行了实验评估,结果表明提出的方法取得了很好的性能,为生物事件的抽取建立了良好的基础。