针对不同用户数据类别偏好,不同等级样本需改进属性侧重点不同,在控制样本等级权限前提下,为同等级样本给出最佳优化方案,提出一种模糊曼哈顿距离加权最优粒度选择算法.分析属性间关联,定义模糊曼哈顿距离,构建层次粒空间,根据属性重要度及距离进行加权,实现最优粒度选择.该算法在不影响分类的前提下,对不同等级样本改良给出优化意见.利用长江经济带水资源数据,验证该算法的有效性.
为了研究铁尾矿砂的高温性能,分析了铁尾矿砂和普通机制砂的矿物组成、铁尾矿砂经历不同温度作用后的表观形貌、质量损失率,检测了铁尾矿砂和普通机制砂的热稳定性,揭示了高温作用对铁尾矿砂表观形貌、质量损失、热稳定性的影响.研究结果表明:相较于普通机制砂铁尾矿砂成分复杂,除石英、长石外,铁尾矿砂中还含有黑云母、角闪石、硼铁等矿物,铁尾矿砂表面粗糙、多棱角.铁尾矿砂经历高温作用后,黑色、红褐色、白色砂粒颜色依次变为棕褐色、红棕色、黄棕色,温度为 600℃时,铁尾矿砂部分砂粒可观测到清晰的裂缝,在温度从600℃上升的过程中,裂缝宽度逐渐增大,温度为 800℃时,部分砂粒破裂,经历 1 000℃高温作用后,质量损失达到 7.4%.与普通机制砂相比,铁尾矿砂受热易分解,铁尾矿砂的热稳定性较差.
ABI3/VP1 在植物生长发育过程中起重要调节作用.该研究以模式生物拟南芥为参考,在 2 个二倍体野生花生的全基因组序列中鉴定了 ABI3/VP1 基因家族成员,并用一系列生物信息学方法对其进行了系统发育、理化性质、二级结构预测、染色体定位及启动子顺式作用元件分析.研究成功从花生基因组中鉴定出 17 个 ABI3/VP1 基因,这些基因不均匀地分布在 11 条染色体上.与拟南芥相比,花生的 ABI3/VP1 基因数量较多,可能由于两者祖先物种分歧时的基因丢失或加倍.系统发育分析表明,花生古老支中的许多基因与拟南芥有较近的亲缘关系.观察两个不同的花生种在三个亚家族中的分布,发现Adu和Aip 两种在古老支中的基因数量相同,但在中间支和现代支中,Aip 的基因数量明显小于Adu.这可能是由于地理差异或种间相关基因的差异.值得注意的是,Aip 的相关基因从中间支到现代支经历了数量变化,推测这与基因的丢失或古老基因的加倍与进化有关.花生 ABI3/VP1 基因被推测参与多个信号通路,调控花生的生长发育过程和对环境刺激的响应.研究结果为后续开展花生ABI3/VP1 基因调控脱落酸信号转导相关的研究提供了科学依据,对花生生长发育与果实成熟具有重要意义.
为了提高表面肌电信号(sEMG)对手势识别的准确率,提出了一种人工鱼群算法优化支持向量机分类器(AFSA-SVM)方法.采集了 10 位受试者手势动作的 sEMG 信号,对sEMG信号进行预处理后,进行时域信号积分肌电值(iEMG)和均方根值(RMS)的特征提取,使用特征进行分类.实验结果表明,在特征iEMG上AFSA-SVM与SVM平均分类准确率分别为 88.21%与 84.29%,AFSA-SVM提高了 3.92%;在特征RMS上 AFSA-SVM与 SVM平均分类准确率分别为 86.85 与 83.69%,AFSA-SVM提高了 3.16%.因此,AFSA-SVM相对SVM分类器的识别准确率更高,并且时域特征iEMG相对RMS更具识别度.
地下管道位置信息的真实性对管道安全检测具有决定性影响.在测量过程中由于受检测设备和管道内环境的影响,管道三维姿态测量仪会产生测量误差.针对此问题,提出一种基于平均极值包络线的地下管线去噪算法,该算法的核心思想是先提取局部极值点并采用三次B样条插值极值点形成极值包络线,再逐点平均包络线,最后通过迭代得到降噪后的曲线.实验结果表明,该算法可以保持数据原貌,有效解决数据偏移和曲线收缩等问题,对三维离散曲线去噪效果显著.用于地下管线去噪,可提高测量位置信息的真实性.
