基于模糊谱聚类的不确定蛋白质相互作用网络功能模块挖掘

针对谱聚类融合模糊C-means（FCM）聚类的蛋白质相互作用（PPI）网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题，提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘（FSC-FM）方法。首先，构建一个不确定PPI网络模型，使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度，克服假阳性对实验结果的影响；第二，利用基于边聚集系数流行距离（FEC）策略改进谱聚类中的相似度计算，解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题，进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理，降低数据的维数，提高聚类的准确率；第三，设计基于密度的概率中心选取策略（DPCS）解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题，并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类，提高聚类的执行效率以及灵敏度；最后，采用改进的边期望稠密度（EED）对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知，FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物（DCU）算法相比，F-measure值提高了27.92%，执行效率提高了27.92%；与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法（CDUN）、演化算法（EA）、医学基因或蛋白质预测算法（MGPPA）相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明，在不确定PPI网络中，FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。     

NIPAAm-DADMAC共聚凝胶的辐射合成及性质研究

用辐射共聚的方法合成了NIPAAm-DADMAC共聚凝胶，并对所得凝胶的性质进行了研究，结果表明，适当单体配比，交联剂（Bis)浓度和吸收剂量下可以得到无色透明，富有弹性和高吸水性的共聚凝胶，其强度随NIPAAm含量和吸收剂量的增加而强化并达到恒定值，剂量率对其影响不明显，在机械性能提高的同时，共聚物的饱和溶胀比略有下降，但仍不失为较好的吸水材料，实验结果还表明在本体系中只要含有少量的DADMAC，共聚凝胶就会失去NIPAAm特有的温度敏感性。     

常见的接地故障隐患及其防范

根据接地故障电气火灾的形成原理和特点，并结合工厂生产运行及其配电系统的实际情况，详细分析了在工厂存在着的电气火灾隐患，并提出了预防措施。     

半干旱地区多层砖房裂缝的根源

多层砖房通常会发生开裂现象，特别是北方半干旱地区，气侯干燥，年温差大，夏季日温差也较大，房屋建成一年后，甚至更短一段时间，墙体产生裂缝，裂缝的形态有斜缝，垂直裂缝，水平裂缝，八字裂缝等。它影响了建筑的功能和美观，严重的导致结构安全度降低，抗震性能差。     

基于不确定决策树分类算法在滑坡危险性预测的应用

滑坡灾害预测受多种因素影响,其中降雨等不确定因素存在难以获取数据及有效处理等难题,为提高滑坡危险性预测的准确率,根据滑坡灾害发生相关理论及决策树分类原理,提出了基于不确定决策树算法在滑坡危险性预测的方法.该方法引入不确定因子降雨,并将不确定因子和其余评价因子一起,根据不确定决策树算法理论构建出不确定决策树,建立滑坡危险性等级预测模型,并用延安市宝塔区的实例进行验证.实验结果表明,该预测方法取得了较高的总体精度和有效精度,达到了滑坡预测的精度标准,且两项预测精度均高于传统C4.5决策树方法.     

POE和成核剂协同增韧聚丙烯的研究

研究了乙烯-辛烯共聚物(POE)和β-成核剂TMB-5协同增韧聚丙烯(PP)的作用效果,通过对比相同比例的PP/POE和PP/POE/TMB-5共混物对熔体流动性、拉伸屈服强度和低温下缺口、无缺口冲击强度的影响,发现加入成核剂TMB-5确实能够协同POE增韧PP,使低温下的缺口冲击强度显著提高;SEM研究表明,POE以约2μm平均球径均匀地分散在PP连续相中;DSC和WAXD研究表明,TMB-5能够使PP的部分α晶型转变为β晶型,从而协助POE增韧PP。     

案例教学法在中职计算机教学中的运用

通过多年来的调查研究,发现案例教学法在中职计算机教学中有着极大的优点。本文将对案例教学法在中职计算机教学中的运用进行详细探讨。     

汽车淋雨测试线电气控制系统的设计

针对汽车淋雨测试线作为汽车生产过程中关键工序的环节,设计了基于SIEMENS S7-200 PLC的汽车淋雨测试线电气控制系统。对系统的控制功能、硬件配置和软件设计进行了讨论,提供了PLC模块配置图,给出了程序设计流程。系统设计合理,可靠性高,实用性强,在实际生产中运行良好。     

数据流中基于滑动窗口的最大频繁项集挖掘算法*

挖掘数据流中最大频繁项集是从数据流中获得信息的一种有效手段,是数据流挖掘研究的热点之一。结合数据流的特点,提出了一种新的基于滑动窗口的最大频繁项集挖掘算法。该算法用位图来存储数据流中流动的数据;采用直接覆盖的方法存储和更新数据流上的数据;在深度优先搜索挖掘最大频繁项集时,除采用经典的剪枝策略外,还提出了与父等价原理相对应的子等价剪枝策略;最后将挖掘结果存储在索引链表中以提高超集检测效率,进一步减少挖掘最大频繁项集的时间。理论分析和实验结果证实了该算法在时间和空间上的有效性。