RLK835型织机控制器的使用效果

RLK835型织机控制器适用于1511型、1515型、GA615型等各种有梭织机.该机构采用先进的微电脑控制器,电磁方式制动,制动平稳,定位准确,体积小,安全性好,可靠性高,维护简单,能够彻底解决由于织机停车位置不当及停车机械惯性滑移造成的横档疵布,提高产品质量,是有梭织机改造的理想选择.     

一种基于HBV序列的SNP位点检测方法研究

乙型肝炎病毒（Hepatitis B Virus,HBV）感染作为严重影响人类健康的疾病之一,是导致慢性肝脏疾病、肝硬化和肝癌的主要元凶。HBV由于其自身复制的特殊性,具有高变异特性,据研究表明HBV基因变异是HBV持续感染的根本原因。为了了解HBV的基因变异情况,检测HBV序列的SNP位点即单突变位点已广泛应用于大量的研究,所检测出的SNP位点对指导临床有重要意义。但是目前关于SNP位点检测的方法多因技术难度较高,费用大等不利因素而受到制约。因此,探讨一种基于计算机的SNP位点检测方法成为一种趋势。针对HBV序列的 SNP位点的特点,提出了一种基于最优风险与预防模型的HBV序列的SNP位点检测方法。方法首次应用于HBV序列的SNP位点检测,实验结果表明：该方法不仅有效地检测出HBV序列的X基因片段和前C区基因片段中已经报道的位点,而且还发现了一些新的SNP位点。与硬件检测SNP位点不同的是,所提出的计算机方法具有操作简单和费用低的优点,而且普通实验室和医疗机构均可以承受。     

基于交叉累计剩余熵的多谱磁共振图像配准

针对传统互信息(MI)图像配准容易产生局部极值的问题,提出一种基于交叉累计剩余熵(CCRE)的多谱磁共振图像配准方法.首先,将参考和浮动图像压缩至5位和7位灰度级;然后,采用哈宁窗Sinc插值计算5位灰度图像的CCRE,并用Brent算法搜索CCRE得到预配准的变换参数;最后,从该变换参数出发,采用部分体积(PV)插值计算7位灰度图像的CCRE,用Powell算法进行优化,得到最终的变换参数.实验结果表明,该方法的鲁棒性相比直接采用PV插值的CCRE配准得到提高;配准时间比直接采用哈宁窗Sinc插值的CCRE配准节省了90%左右,且配准精度有所提高.该方法兼顾了鲁棒性、效率和精度,适合用于多谱图像配准.     

济钢炼钢炼铁污泥的综合利用

研究和实践表明，将炼钢炼铁污泥以污泥膏的形式分别用于球团和烧结生产，不仅可以消化公司内部产生的全部钢铁污泥，降低原料成本，而且有利于环保，具有极好的经济和社会效益。     

烧结配料计算新方法

根据对烧结物料及热平衡分析，提出了烧结配料计算新方法，利用新方法的计算公式，能够准确迅速地寻找烧结矿目标值下的各种烧结原料的配比量。     

基于二维检索的投影矩阵算法

传统的投影矩阵算法复杂度较高,计算效率低。为此,提出一种基于二维检索的投影矩阵算法。采用类似于矩阵中各元素位置的表示方式,分别用行和列2个维度定位一个投影矩阵的元素,行和列计算较为简单,能够同时进行,从而提高计算效率。运用GATE仿真软件进行图像重建实验,结果表明,与经典的Siddon算法相比,该算法的运算时间可提高6倍以上,并且能够保证重建图像的质量。     

基于Bi-LSTM的医学文本分词模型

中文分词(Chinese Word Segmentation,CWS)是自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)中一项重要的基础任务.由于不同领域中文词汇的特殊性以及缺乏相关领域的标记数据,面向特定领域的分词任务是近年来中文分词研究面临的挑战之一.因此,提出了一种基于双向长短时记忆...     

基于最优风险与预防模型的医疗数据挖掘算法

为有效地实现疾病的早期诊断和预防,提出一种带权重的、基于最优风险与预防模型的医疗数据挖掘算法。利用最优风险与预防模型产生和疾病相关的特征属性值项,通过带权重的风险和预防集算法确定每个特征属性值项的权重。在2个标准医疗数据集中的测试结果表明,该算法能获取医疗数据中具有代表性的特征属性值项,并且每个特征属性值项都被赋予一个权重,使其获得较好的挖掘效果。     

miRNA研究的计算机方法

MicroRNAs(miRNAs)是一类最新发现能够调控基因表达的非编码RNA,其内源长大约为21～23个核苷酸。miRNAs通过直接剪切靶基因mRNAs或者抑制翻译在后转录水平调控基因表达。一系列研究表明,他们在细胞分化、细胞生长、细胞迁移和细胞凋亡中发挥重要作用。由于miRNAs研究的实验方法耗时、耗材和效率低,所以计算机方法成为了miRNAs研究的替代方法。大部分与miRNA研究相关的计算机方法可以分为三类:miRNAs基因识别、miRNAs靶基因预测和miRNA-mRNA调控模块的预测。归纳miRNAs基因识别、miRNAs靶基因预测和miRNA-mRNA调控模块预测的原理,提供在这个领域已经提出来的特定计算机方法。     

基于动态功能连接的握力运动参数脑电识别

为了研究握力运动过程中脑功能网络(Brain Functional Network,BFN)的动态变化特征及对握力运动参数任务识别的影响,提出一种加权相位滞后指数法构建动态脑功能网络.通过对预处理的EEG时间序列按照一定的非重叠窗口截断成等长的子时间序列,按时间顺序,利用相位同步特性对所有子序列进行筛选;筛选出的有效数据段用加权相位滞后指数法估计功能连接大小,构建相应节点的脑功能网络;提取4种不同网络特征参数,对其进行串行融合获得特征向量;最后以支持向量机作为分类器进行分类.与静息态和不均匀子时段划分方法相比,所提方法的平均识别率提高到了74％.