用于T细胞表位预测的分类器集成方法*

T细胞表位预测技术对于减少实验合成重叠肽,理解T细胞介导的免疫特异性和研制亚单位多肽及基因疫苗均有重要意义.为弥补已有基于机器学习方法的T细胞表位预测模型的可理解性的不足并进一步提高模型的预测精度,首先通过肽的预处理构建出了存储等长肽段的决策表,而后提出了基于粗糙集的分类器集成算法.该算法不但综合利用了基于信息熵的属性约简完备算法和其他属性约简算法的优势,而且将T细胞表位预测领域中的锚点知识融入到了属性值约简过程中.最后利用该算法来预测MHC Ⅱ类分子HLA-DR4(B1·0401)的结合肽,首次提取出了预测精度高且能帮助专家理解MHC分子与抗原肽的结合机理的产生式规则,为下一步的分子建模工作奠定了基础.     

一种基于遗传模拟退火算法和RSSI的无线传感器网络定位算法

提出了一种基于遗传退火算法和RSSI的无线传感器网络的节点定位算法。首先利用RSSI测距技术收集网络中节点间的通信讯息和距离估计,并优选信标节点;其次通过将定位问题视为一种优化问题,采用遗传退火算法优化未知节点的定位结果。仿真实验结果表明,所提出的定位算法有较高的定位精度。     

基于主题关联联想的Web知识发现

提出了一种新的面向主题的关联挖掘和联想算法，并提出了主题关联联想概念以及挖掘主题的间接关联关系。实验表明，该算法能有效地实现Web主题知识的自动获取和自学习。     

基于粗糙集-神经网络的入侵检测方法研究

提出了一种融合粗糙集与神经网络的入侵检测方法。首先用粗糙集约简属性、简化神经网络设计,然后通过神经网络进行入侵检测。实验结果表明该方法优于其他同类方法。     

基于模块化神经网络的轴承故障判断方法

提出了一种用于滚动轴承类故障识别的混合模块化神经网络方法．该方法将用于检测故障的过滤网络模块与用于分类的网络模块相组合．首先将不同故障类别轴承的振动信号形成的特征向量经过滤模块，用改进的BP算法判断有无故障，然后经分类网络模块确定其所属故障类型．分类模块中的网络结构则通过对每类故障独立训练形成．实验结果证明，与单一神经网络学习及判断结果相比较，本文提出的方法准确率更高，实用性更强．     

硝酸高铈铵的热分解动力学研究

采用热重分析、差热分析及X射线衍射等技术研究了硝酸高铈铵的热分解过程 ,特别是用差热分析仪测试了不同升温速率下硝酸高铈铵在静止的空气气氛中的差热曲线 ,结合Kissinger法和Coats -Redfern法研究硝酸高铈铵的热分解动力学 ,计算了两个主要的反应阶段的表观活化能为 1 4 4 .61 ,1 2 4 .31kJ·mol- 1 ,并确定了反应级数、频率因子、速率常数 ,推导出每个反应阶段的动力学方程 ,控制反应过程的步骤分别为随机成核和随后生长 ,符合Arrami Erofeer方程。     

税务局发票管理系统的设计

介绍基层税务局发票管理（增值税专用发票,普通发票）计算机网络系统的设计思想、系统功能、开发与运行中的几个问题。     

采用块间关系的彩色图像水印方法

提出一种空间域彩色图像的盲水印方法。该方法首先对YUV彩色空间中图像的亮度分量Y进行4×4分块,按每两个相邻图像块为一组对其分组。然后从挑选的图像块组中利用相邻图像块的亮度均值间的大小关系来实现水印的嵌入。而水印的提取是通过判别相邻两个图像块亮度均值间的大小关系来完成。该方法具有其实现简单、计算代价小和速度快的特点,同时实验结果表明在对抗诸如JPEG压缩、旋转、缩放、锐化和低通滤波等攻击有比其他几种方法有更好的性能和鲁棒性。     

基于MVC架构的数据挖掘平台的设计与实现

为了增强数据挖掘软件各功能模块的可扩展性和复用性,分析了现有数据挖掘工具的优缺点,并综合考虑数据挖掘过程的实际特点,提出了一个基于MVC架构的数据挖掘平台设计方案.在此基础上,利用Eclipse plug-in,RCP,GEF等技术,实现了一个数据挖掘平台原型系统.该平台遵循CRISP-DM过程标准,在软件架构上实现了低耦合、高复用,为用户提供了一个友好、灵活、易重用、可扩展的数据挖掘应用环境.     

模块化免疫神经网络的模型研究

本文讨论了免疫网络I和神经网络N的相互作用,利用神经网络的聚类特性,提出了一种新的安全模型——模块化免疫神经网络模型,并对其中的信号进行了有效的分类和相应的处理,同时根椐模型中两大网络的作用机理,给出了它们之间的作用算法,最终形成了一个动态平衡的、自适应的、分布式的网络模型.