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在大空间建筑物内的消防系统中,尤其是防火分区过大和环境干扰时,现行的探测及灭火技术将难以正常发挥效用,大空间火灾探测及灭火技术解决了高大空间的火灾探测及灭火难题。 相似文献
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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
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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:0.874 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