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目的 在查阅大量国内外有关起垄机构的研究文献基础上,结合新型蕉园种植模式和农艺要求,设计一种蕉园起垄机抛土机构,实现蕉园起垄机械化作业。方法 对抛土起垄机构主要部件进行建模仿真,应用EDEM对抛土起垄过程进行仿真,以导向罩角度、叶轮转速、叶片宽度及叶片偏角作为试验因素,将抛撒距离和土壤集中率作为评价指标,进行单因素和正交旋转组合仿真试验,探究因素对抛土起垄机构作业性能的影响。最后利用Design-Expert数据处理软件对仿真数据进行分析,得到作业最优组合参数,并将最优参数组合来制作样机进行平台试验。结果 通过仿真试验与平台试验对比,得出最佳起垄组合参数:导向罩角度为30°,叶轮转速为275 r/min,叶片宽度为82 mm、叶片偏角为–7.5°;罩角度为62°,叶轮转速为314 r/min,叶片宽度为82 mm、叶片偏角为–7.5°,最终得到仿真结果中土壤集中度分别为73%和81%,抛撒距离为2 081.29 mm和979.2 mm,平台试验验证结果在合理区间范围内。结论 根据仿真与平台试验结果的对比,得到机构抛土效果满足蕉园的起垄要求的最佳参数组合,为“超宽窄行”蕉园起垄机械设计提供了参考依据。 相似文献
43.
近年来,基于机器学习的microRNA与复杂疾病之间的关系预测受到广泛关注。然而现存的方法大多是围绕microRNA表达谱,相似性网络,序列特征等角度开发的,忽略了转录调控信息的重要性。基于此提出了一种新的基于microRNA上下游转录调控特征数据的机器学习算法(RPDZ)去预测癌症相关microRNA的重要性。此方法首先通过手动搜索和批量处理高通量数据,计算和整合microRNA上下游的特征数据,然后利用随机森林进行有效的特征提取,最后利用深度神经网络更好地捕捉疾病与microRNA的关系,更好地预测microRNA的重要性得分。使用ROC曲线下方的面积(AUC)、F-measure值和准确度(ACC)作为评估预测性能的指标。通过五折交叉验证的实验表明所提出的算法(ACC:0.874 8,AUC:0.93,F-measure:0.870 1)相比其他三种对比方法PESM、SVM、GaussianNB可得到更好的分类识别效果。算法不仅可以有效地整合多组学特征数据识别关键的miRNA,还可以为精确和自动化的计算机辅助诊断奠定基础。 相似文献
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近年来,基于机器学习的microRNA与复杂疾病之间的关系预测受到广泛关注。然而现存的方法大多是围绕microRNA表达谱,相似性网络,序列特征等角度开发的,忽略了转录调控信息的重要性。基于此提出了一种新的基于microRNA上下游转录调控特征数据的机器学习算法(RPDZ)去预测癌症相关microRNA的重要性。此方法首先通过手动搜索和批量处理高通量数据,计算和整合microRNA上下游的特征数据,然后利用随机森林进行有效的特征提取,最后利用深度神经网络更好地捕捉疾病与microRNA的关系,更好地预测microRNA的重要性得分。使用ROC曲线下方的面积(AUC)、F-measure值和准确度(ACC)作为评估预测性能的指标。通过五折交叉验证的实验表明所提出的算法(ACC:0.8748,AUC:0.93,F-measure:0.8701)相比其他三种对比方法PESM、SVM、GaussianNB可得到更好的分类识别效果。算法不仅可以有效地整合多组学特征数据识别关键的miRNA,还可以为精确和自动化的计算机辅助诊断奠定基础。 相似文献
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为了分析新疆哈密中部地区电气化铁路牵引站密集接入引出的多谐波源叠加问题,提出了一种改进方差特性二维混合抽样蒙特卡罗法,该方法利用比例分层抽样降低传统蒙特卡罗法的方差,利用比例分层抽样与直接抽样结合的混合抽样法提高计算效率。基于MATLAB对所提方法与传统蒙特卡罗法进行了比较,并基于ETAP中搭建的哈密中部地区电网模型验证了所提方法的准确性。研究表明,所提方法可有效降低传统蒙特卡罗法的方差和相对误差,提高计算效率,适合于多谐波源叠加的分析。 相似文献
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正采用天然材料稳定和硬化土木工程材料的原理可追溯至公元前3 000年。据记载,织物和芦荟在古巴比伦就被用作土木工程材料。历经数千年,其基本原理未变,但方法和材料都发生了很大的变化。尽管在20世纪,木头、石头、混凝土甚至棉花等仍被用于公路建设,但更多的是使用合成聚合物(较常见的为塑料)。非织造布(包括热黏合纺黏垫)于20世纪 相似文献
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万家口子水电站挡水大坝是当前世界上最高碾压混凝土双曲拱坝,坝址区位于喀斯特较发育地区,地质条件复杂,大坝设计技术含量高,施工难题突出。电站建设者坚持以问题为导向,以技术为支撑,立足管理创新,技术创新,攻克了诸多重大关键技术难题,创新成果为建设世界一流大坝奠定了坚实的基础。 相似文献