基于邻域粗糙集和概率神经网络集成的基因表达谱分类方法*

从癌症基因表达谱分析入手,针对基因表达谱维数高、样本少的特点,提出一种用于癌症分类的基于邻域粗糙集和概率神经网络集成的分类方法.首先利用Relief算法对基因进行排序,然后利用邻域粗糙集选取分类特征基因,最后结合概率神经网络集成分类模型进行癌症分类.实验结果表明,该方法可以快速有效地选取癌症特征基因,能获得更好的分类效...     

融合标记独有属性特征的k近邻多标记分类新算法

在多标记学习系统中,每个样本同时与多个类别标记相关,却均由一个属性特征向量描述。大部分已有的多标记分类算法采用的共同策略是使用相同的属性特征集合预测所有的类别标记,但它并非最佳选择,原因在于每个标记可能与其自身独有的属性特征相关性最大。针对这一问题,提出了融合标记独有属性特征的k近邻多标记分类算法—IML-kNN。首先对多标记数据的特征向量进行预处理,分别为每类标记构造对该类标记最具有判别能力的属性特征;然后基于得到的属性特征使用改进后的ML-kNN算法进行分类。实验结果表明,IML-kNN算法在yeast和image数据集上的性能明显优于ML-kNN算法以及其他3种常用的多标记分类算法。     

一种基于样本加权的多尺度核支持向量机方法

多核学习方法是机器学习领域中的一个新的热点。核方法通过将数据映射到高维空间来增加线性分类器的计算能力,是目前解决非线性模式分析与分类问题的一种有效途径。但是在一些复杂的情况下,单个核函数构成的核学习方法并不能完全满足如数据异构或者不规则、样本规模大、样本分布不平坦等实际应用中的需求问题,因此将多个核函数进行组合以期获得更好的结果,是一种必然的发展趋势。因此提出一种基于样本加权的多尺度核支持向量机方法,通过不同尺度核函数对样本的拟合能力进行加权,从而得到基于样本加权的多尺度核支持向量机决策函数。通过在多个数据集上的实验分析可以得出所提方法对于各个数据集都获得了很高的分类准确率。     

SAG-Net：用于联合视盘和视杯分割的新型跳过注意力指导网络

学习特征图语义信息和位置信息对于在视网膜图像分割中产生理想的结果至关重要。最近,卷积神经网络在提取特征图有效信息方面已经表现出了强大的能力,然而,卷积和池化操作会过滤掉一些有用的信息。提出了一种新型跳过注意力指导网络SAG-Net来保存特征图语义和位置信息并指导扩展工作。在SAG-Net中,首先引入了跳过注意力门SAtt模块,将其用作敏感的扩展路径来传递先前特征图的语义信息和位置信息,不仅有助于消除噪声,还进一步减小了背景的负面影响。其次,通过合并图像金字塔保留上下文特征来进一步优化SAG-Net。在Drishti-GS1数据集上,联合视盘和视杯分割任务表明了SAG-Net的有效性。综合结果表明,SAG-Net优于原始的U-Net方法以及其他用于视盘和视杯分割的最新的方法。     

Microbacterium sp.XT11黄原胶内切酶在毕赤酵母中的异源表达、性质及应用

低分子质量黄原胶具有抗氧化、抑菌等特殊生物活性,在食品、农业等领域都有所应用,具有较高的市场价值.黄原胶内切酶的高效表达是酶法水解生产低分子质量黄原胶的关键因素.该研究首次在毕赤酵母GS115中表达来自Microbacterium sp.XT11的黄原胶内切酶,随后对其发酵条件进行了优化,并对重组黄原胶内切酶的酶学性质...     

高丙酮酸黄原胶发酵与流变特性研究

研究了高丙酮酸含量黄原胶的发酵液的流变学特性,发现黄原胶平均分子质量和丙酮酸含量均随发酵时间变化,并在对数生长期结束时都达到最大,此时平均分子质量为6.0×106u,丙酮酸质量分数为5.9%。黄原胶平均分子质量和丙酮酸含量对黄原胶溶液的流变学特性均有明显影响;在电解质(1%KCl)溶液中,黄原胶的丙酮酸含量越高,其粘度越大,剪切变稀性能越显著,且高丙酮酸黄原胶具有低浓度下高表观粘度的特性。     

注水电动机软启动控制器

针对注水泵电机工作电压高、容量大、启停困难的实际情况,研发了注水泵电机软启动控制器。使用该控制器后,可将电动机的启动电流由其额定值的7倍降为2倍,且启动时间可调,大大降低了注水泵电机的启动电流,增加了电机启停操作的安全系数,延长了电机的运行寿命。     

提高能效的自原协议

一、概述 1.什么是提高能源效率的自愿协议 自愿协议是政府与工业部门之间的协议,受政府的鼓励,在参加者的自身利益基础上由参加者来执行. 提高能源效率的自愿协议是指行业组织或单个企业在自愿的基础上为提高能源效率与政府签订的一种协议. 2.提高能源效率的自愿协议的发展历史 70年代石油危机以来,世界各国开始重视提高能源效率.80年代环境污染尤其是温室气体的过度排放引起了人们的高度重视.当时,国际上对于减排二氧化碳的磋商还没有形成统一明确的意见.许多欧洲国家就采用了自愿协议的方式,作为减少二氧化碳排放的国家政策.美国环保局(EPA)也于1990年提出减少建筑物温室气体排放的自愿计划.     

基于卷积神经网络的图像数据增强算法

提升卷积神经网络的泛化能力和降低过拟合的风险是深度卷积神经网络的研究重点。遮挡是影响卷积神经网络泛化能力的关键因素之一,通常希望经过复杂训练得到的模型能够对遮挡图像有良好的泛化性。为了降低模型过拟合的风险和提升模型对随机遮挡图像识别的鲁棒性,提出了激活区域处理算法,在训练过程中对某一卷积层的最大激活特征图进行处理后对输入图像进行遮挡,然后将被遮挡的新图像作为网络的新输入并继续训练模型。实验结果表明,提出的算法能够提高多种卷积神经网络模型在不同数据集上的分类性能,并且训练好的模型对随机遮挡图像的识别具有非常好的鲁棒性。     

网格计算经济中的信誉度体系结构

针对网格资源管理中计算经济模型的资源信誉度、资源提供者信誉度和服务消费者信誉 度,提出并实现了信誉度评价体系结构以及信誉度评价中的一些处理策略。详细讨论了信誉度评价 的模块组成和实现模型,对信誉度评价所需的资源使用记录进行了定义,由此对RUR(ResourceUsage Record)基本组成的扩展进行了研究。最后通过仿真实验对信誉度评估体系完成了验证,证明体系结 构的设计和实现是有效的。