基于概率密度的自适应k近邻缺失值填充方法

基于k近邻的缺失值填充方法通常使用样本间的距离来度量样本的相似性,在计算距离时,没有区分样本各属性的权重,即所有属性对距离的贡献是一样的。然而,在非均匀分布的不平衡数据集中,样本的异质性往往体现在取值不常见的属性上,即样本之间的相似性受属性取值概率影响,此时用传统的距离公式来度量相似性是不够准确的。因此,文章针对非均匀分布的不平衡数据集提出了一种自适应k近邻缺失值填充方法(AkNNI):首先,引入属性的概率密度,动态调整各个属性的重要性,凸显稀疏值与缩小频繁值在距离计算上的贡献,从而更好地表达样本的异质性以及捕捉样本之间的相似性;然后,针对高缺失率下数据集中完备样本稀少的情况,综合考虑了样本的相似性和完整性,设计了新的k近邻的选择流程。实验选取了6个非均匀分布数据集,对比了AkNNI方法与其他5种经典填充方法的填充效果,验证了填充后的数据集在k近邻分类器的分类效果,深入探索了3种评估指标的相互关系。实验结果表明AkNNI方法具有更高的填充准确度和分类准确度:在6种缺失值填充算法中,AkNNI方法在各个数据集上取得的平均RMSE最低、平均皮尔逊相关系数最高以及平均分类准确率最高。同时,在高缺失率下,AkNNI方法在各个数据集上仍能保持较低的RMSE、较高的皮尔逊相关系数和较高的分类准确度。

基于多胺代谢相关基因的胃癌分子亚型鉴定和预后模型

目的:胃癌是一种具有异质性的高度侵袭性恶性肿瘤,这使得预后的预测变得困难。本研究旨在探讨多胺代谢与胃癌预后的关系,并建立基于多胺代谢相关基因(polyamine-related gene,PMRG)的预后模型。方法:从癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库和基因表达综合(Gene Expression Omnibus,GEO)数据库中下载胃癌患者的临床病理信息和基因表达数据,并根据PMRG的表达模式将其划分为2类不同的分子分型(PMRG cluster A和PMRG cluster B)。依据分子分型之间的差异基因,基于LASSO(least absolute shrinkage and selection operator)回归和多因素COX回归分析建立风险预后模型,并评估患者预后、受试者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、免疫细胞浸润、肿瘤微环境、微卫星不稳定性等。应用肿瘤免疫单细胞中心2数据库从单细胞水平分析模型基因的表达模式。通过人类蛋白图谱数据库验证模型基因的蛋白表达情况。结果:在PMRG表达的2个分型中,PMRG cluster B型的生存结果好于PMRG cluster A型(P<0.05),PMRG cluster B型的中位生存期为7.81年,PMRG cluster A型的中位生存期为4.93年。筛选了7个特征基因[ZW10相互作用着丝粒蛋白(ZW10 interacting kinetochore protein,ZWINT)、醛脱氢酶1家族成员A3(aldehyde dehydrogenase 1 family member A3,ALDH1A3)、RNA结合蛋白2(RNA binding protein with multiple splicing 2,RBPMS2)、酮酸脱氢酶激酶4(pyruvate dehydrogenase kinase 4,PDK4)、黑色素瘤相关抗原-A3(melanoma antigen family A3,MAGEA3)、溶质载体家族27成员2(solute carrier family 27 member 2,SLC27A2)和细胞分裂周期相关7(cell division cycle associated 7,CDCA7)]构建风险预后模型,并进行了验证。ROC曲线评估显示:模型整体预测性能良好,1、3和5年的曲线下面积分别为0.642、0.680和0.701。免疫浸润分析结果表明:高风险患者主要浸润的免疫细胞类型为静息肥大细胞、单核细胞、初始B细胞、M2巨噬细胞、静息树突状细胞和静息CD4+记忆性T细胞。肿瘤微环境分析结果表明:高风险患者基质评分和ESTIMATE评分较高,说明高风险患者有较高程度的肿瘤细胞浸润。单细胞转录患者测序分析结果显示:ZWINT、PDK4、SLC27A2、CDCA7基因主要在小凹细胞中表达,ALDH1A3基因主要在成纤维细胞中表达。人类蛋白图谱(Human Protein Atlas,HPA)数据库表明在蛋白水平上,ALDH1A3在正常组织中表达强于胃癌组织,PDK4在胃癌组织中的阳性表达强于正常胃组织。结论:本研究探讨了PMRG的表达模式及其与肿瘤特征的关系,鉴定了2个分子亚型,并为预测胃癌患者的预后提供了一种新的模型。新的预后模型可为胃癌患者的临床预后预测和治疗提供新的参考。

基于“两模块+四阶段”的桥梁抗震课程教学创新与实践

在分析桥梁抗震课程教学痛点问题的基础上,遵循“学生中心、成果导向、持续改进”的教学理念,结合雨课堂与微信公众平台实现“两模块”教学,强调课前驱动、课中促进、课后反思、课外拓展的“四阶段”过程化学习,构建了“两模块+四阶段”的教学创新模式。结果表明,基于“两模块+四阶段”课程教学创新模式解决了教学痛点问题,提升了教学质量和人才培养质量。

黄淮海宜机收籽粒玉米品种典型农艺性状筛选

通过分析参加2016—2017年黄淮海小麦—玉米双机收籽粒试验的不同类型参试玉米品种农艺性状,筛选宜机收籽粒玉米品种的典型农艺性状。不同类型参试玉米品种的不同类型农艺性状的多重比较分析结果表明,国审宜机收籽粒型玉米品种具有以下明显特征:早吐丝、早成熟和生育期短,雄穗分枝数量中等,半松散、半紧凑株型,果穗茎秆角度为30°~45°,株高260~280 cm,花丝以青色为主,穗位高110 cm左右,最高不能超过120 cm,穗长较短,13~15 cm,穗粗5 cm左右,穗粒重130 g左右,千粒重相对较小,产量较高;收获时籽粒含水量低、籽粒破损率低和籽粒损失量小的特点。相关性分析及通径分析结果表明,不同参试玉米品种的株高、穗位高、穗粗、穗行数相互之间呈极显著正相关,穗粒重与吐丝期、成熟期和生育期之间存在显著正相关性,吐丝期、成熟期与生育期之间呈显著或极显著正相关;出苗期、生育期和穗粒重对收获期籽粒含水量具有显著或极显著正效应,而穗行数具有显著负效应;吐丝期和生育期对籽粒损失量具有显著和极显著正效应,而株高、穗位高和穗行数对籽粒损失量具有极显著负效应,穗粗和产量具有显著负效应。综合以上结果,可将筛选黄淮海宜机收籽粒玉米品种的典型农艺性状归结为出苗期、吐丝期、生育期、雄穗分枝数、株高、穗位高、穗粗、穗行数、穗粒重和产量,可为黄淮海宜机收籽粒玉米品种培育提供参考资料。

从“同源共祖”到“同源共族”:以中华民族共有神话资源铸牢中华民族共同体意识

中华民族共有神话资源是中华民族关于祖源、族源的生命信仰和文化创造,以多民族共同口头传承和体化实践的方式,承载着中华民族同源共祖、患难与共的一体情感,描绘出中华民族崇尚统一、聚合发展的美好愿景。中华民族共有神话铸牢中华民族共同体意识,存在两条实践路径:其一,基于中华民族共有神话资源的地域性、民族性特征,通过对不同地域、民族间神话资源共享性、共通性特质的整合、升级,将多民族以祖先神话叙事形成的“归属感”转换为“同属感”,强化中华各民族一体性身份认同;其二,基于中华民族共有神话资源的广泛性、流变性特征,在多民族对中华民族共有神话资源集体创造、不断阐释的重述历程中,神话资源完成从单一民族文化到中华民族文化的意义升级,使其成为中华民族身份认同的标识物、铸牢中华民族共同体的文化根基。

南京市溧水区复合微生物肥料在小麦上的应用效果

复合微生物肥料由特定微生物与营养物质复合而成,可以提高农产品产量与品质。为了验证复合微生物肥料在小麦上的应用效果,特开展复合微生物肥料对小麦农艺性状、产量及经济效益的影响研究。结果表明:与常规施肥相比,常规施肥减肥20%+复合微生物肥料900 kg/hm^(2)可以极显著提高小麦籽粒产量,增幅38.77%;纯收益增加2464.70元/hm^(2),增幅26.29%。该研究结果可为复合微生物肥料在溧水区小麦种植上的大面积推广应用提供一定的参考和理论依据。

一种非均匀分布数据的非线性标准化方法

传统的数据标准化处理通常采用的是线性的变换方法,其在处理非均匀分布的数据集时,容易因局部区间内数据点间距过小导致后续的数据挖掘(尤其是基于距离的挖掘)结果不够精确。因此,为非均匀分布数据提出一种基于数据拟合的非线性变换标准化方法,该方法能够在不改变数据整体分布规律的前提下,依据统计找出对应的非线性变换函数,根据函数对各数据点的取值进行非线性放缩,将数据稠密的区间进行扩大的同时将数据稀疏的区间进行压缩,让挖掘的结果更加精确。实验采用BP(Back Propagation)神经网络、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、最近邻分类(K-Nearest Neighbor,KNN)3种经典分类算法结合不同的数据集进行了挖掘,结果表明,分类的错误率有不同程度的下降,同时F1度量有所提高。

基于细精度关联规则挖掘的电信客户流失分析

用决策树等常规关联规则方法分析电信客户流失问题时,存在属性相关性不够精细的问题,即无法剖析属性的内在结构、内涵及隐藏的细粒度的相关规律,同时也无法满足海量电信数据分析的需求。采用细精度关联规则挖掘解决上述问题,从逻辑学角度提出用二进制编码的方法对属性进行分解,用其构造正负训练样本集,然后进行OCAT关联规则挖掘,并加入启发式规则加快收敛速度,以节省时间和内存开销。实验结果表明,基于这种方法产生的关联规则提高了细精度,同时易于实施并行计算和提高效率,能更好地满足当前电信应用需求。

复合油井水泥早强剂LL的室内研究

研制了一种复合型无氯油井水泥早强剂LL,采用复配的方法将有机酸D、醇胺类物质E和硝酸盐F按一定比例复配,利用正交试验设计以水泥石6h的抗压强度为考察指标优选试验配比。通过正交试验确定早强剂LL最佳配比为:有机酸D质量分数为1.0%(占水泥质量),醇胺类物质E质量分数为0.04%,硝酸盐F质量分数为4%。在最佳配比下,加入早强剂的质量为水泥质量的2.5%,结果表明,加入早强剂LL的水泥浆稠化时间与水泥净浆稠化时间之比为0.436,小于0.5、水泥石6h抗压强度(39℃、常压)为11.0MPa,大于4.0MPa,满足早强剂行业标准SY/T5004.4—2008的相关要求。与自制缓凝剂MAM、分散剂FASA及降失水剂AS等有良好的相容性。

一种结合OCAT逻辑方法的细粒度的关联规则数据挖掘

采用传统的关联规则方法对关系型数据集进行数据挖掘时,通常以属性为粒度求解属性之间的相关性,未能直观地剖析属性内部的规律和相关性.以细化分析粒度和提高关联规则的fine精度为目标,通过把属性"打碎",再结合基于逻辑的OCAT方法,提出一套细粒度的关联规则数据挖掘方法,同时由于该方法得到的关联规则表达形式的特殊性,使得其能提高处理大规模数据集的运算效率.最后,以一个气象数据集为实例进行实验,对结果的准确率进行了分析,并将其与传统关联规则进行对比,结果表明该方法能得到细粒度属性的关联规则,能更直观地展示属性内在的相关规律,还便于采用并行计算满足海量数据的效率需求.

复合型油井水泥早强剂LL的配伍性研究

在油气井固井作业中需要使用油井水泥外加剂来控制、改善水泥浆的流变性能和水泥的水化、凝结性能,提高水泥石的综合性能,保证固井质量。大量的实践表明,保证固井质量的关键之一是固井水泥浆的良好性能。而固井水泥浆的良好性能取决于水泥浆和水泥浆外加剂的性能。主要研究自制复合型油井水泥早强剂LL与实验室自制油井水泥缓凝剂MAM,分散剂FASA,降失水剂AS的配伍性规律。按照中国石油天然气行业标准SY/T5504.4-2008,SY/T5504.1-2005,SY/T5504.3-2008和SY/T5504.2-2005,测试水泥浆性能,最后进行早强水泥浆体系性能测试,通过配方1抚顺G级油井水泥+2.5%早强剂LL和配方2抚顺G级水泥+2.5%早强剂LL+1.0%缓凝剂MAM+0.5%分散剂FASA+1.0%降失水剂AS的水泥浆性能比较,结果表明,早强剂LL分别加入缓凝剂MAM,分散剂FASA,降失水剂AS后水泥浆性能均能达到相关行业标准,配伍性良好,并且早强水泥浆体系性能稳定,测得的稠化时间略有加长,初始稠度较低,抗压强度降低,能够满足固井的各项指标的要求。

多属性模糊度量在可用性评估中的研究

在分析人机交互产品可用性的问题上,针对可用性评估的多维属性特征,提出了基于度量属性权重的模糊度量算子,并以过程推导和证明的方式给出了对评估实验数据进行分析的定理和公式,最后得到了代表整体满意度的效用值的计算方法.

面向可用性评估的协同工作系统建模

在开发以使用为中心的协同工作系统中,越来越要求在早期就能发现并修正可用性方面的缺陷,这就要求评估者对被评估系统的使用上下文有清晰的理解,进而要求在协同工作任务模型上得到充分的支持。然而,现有的界面模型和面向单用户的可用性评测技术却不能有效地覆盖最基础的协作原子行为和团队协作的上下文信息,于是从面向评估的角度提出了一种新的协同工作系统描述模型,在模型上应用快速评估方法中的遍历技术,通过迭代地模拟真实环境中系统的使用状况,可以实现低成本的早期可用性评估。实验表明,该方法较几种传统方法有一定的优势。

针灸法治疗黄体功能不全性不孕验案一则

高龄求孕、不良的生活方式、沉重的工作生活压力等因素导致不孕症发病率越来越高。黄体功能不全是导致不孕的重要原因,患者有优势卵泡形成,输卵管通畅,但因卵泡发育不良,内膜生长不佳而不能正常受孕。临床上运用针灸治疗该类患者,可提高激素水平、增加卵泡直径及内膜厚度等,可取得显著的疗效。

行为导向教学模式在“Linux操作系统”课程中的探讨

文章讨论了在以培养应用性人才为目标的教育中,传统教学方法在Linux操作系统课程中暴露出的问题和困难,探讨了对该课程进行改革,分析和强调以行为导向教学模式为主的教学思想和实践方法。

一种缓解分类面交错的样本点扩散方法

固定的相似性度量使得学习器无法结合先验信息揭示数据本身固有的统计规律,对于分类面交错严重的数据集,难以取得较好的学习效果。为了缓解分类面交错,提高分类准确度,将边界和样本点扩散结合起来,通过统计样本标签信息和位置信息得到边界点,以边界点为中心选取合适的控制函数对周边样本点进行扩散,使得分类面更加清晰,从而提高分类算法的精度。在多个分类面交错的数据集上,使用不同分类器验证所提方法,结果表明,其准确率有不同程度的提升。与3种经典的有监督度量学习方法进行比较,实验结果表明所提方法适合处理交错程度高的数据集,而且能有效提升SVM的性能。

认知协作遍历检查在可用性评估中的应用

在协作任务仿真模型的基础上,提出一种认知协作遍历检查技术,给出其遍历过程算法。通过第1阶段的评估对比实验,证明该可用性评估技术适用于设计早期的协同软件系统,且评估成本较低,效率较高。在第2阶段实验中增加了评估者的数量,用以分析评估者数量及其个体表现对评估结果的影响,并针对一般情况下获得最高收益代缴比的样本数量给出建议。

经肺热稀释技术对血管外肺水监测准确性研究

目的探讨经肺热稀释技术对血管外肺水(EVLW)测定的准确性。方法12只杂种犬随机分为正常组和急性肺损伤(ALI)组,每组6只,通过静脉注射油酸0.10 mL/kg制备ALI模型,然后分别肺内灌注一定量的生理盐水,采用经肺热稀释法在灌注的前后测定EVLW,观察灌注前后EVLW变化与所灌注生理盐水量之间相关性。结果正常肺组织EVLW含量为(254.5±13.0)mL,肺泡灌注前后EVLW的变化与实际肺泡灌注生理盐水量之间具有良好的相关性(r=0.993,P<0.001);ALI组EVLW含量为(483.3±11.5)mL,与正常组比较差异有统计学意义(P<0.001),ALI组肺泡灌注前后EVLW的变化与实际肺泡灌注生理盐水量之间也具有良好的相关性(r=0.980,P<0.001)。结论经肺热稀释技术对EVLW的监测具有良好的准确性。

混合PNN和RBF多神经网络模型的局域降雨类型识别及雨量预测

在深入分析南方某局域气象数据的基础上,提出构建多网络模型(概率神经网络PNN和径向基神经网络RBF混合模型)对局域地区降雨类型进行识别及雨量预测.首先构建PNN神经网络模型识别降雨类型;其次,针对大雨级别以下和大雨级别以上分别建立两个不同的RBF神经网络模型,实现对降雨量的进一步预测;最后将RBF网络预测的雨量结果逆向校正PNN网络的预测识别结果并获得降雨类型数据的雨量等级划分.本文均采用K折交叉验证方法检验模型的可靠性与稳定性.实验结果表明,模型有效提升了预测准确率及召回率,并在实际中取得较好的应用效果.

时态知识/数据模型研究及应用

时间是信息的重要属性,不仅数据有时态性,而且知识也有时态性。时态信息在信息系统中扮演着日益重要的角色,在某些系统中还起着关键性作用。将时态应用分为完全时态应用、嵌入式时态应用和混合型时态应用3种模式,提出一种时态信息模型,重点讨论时态数据模型和时态知识表达模式,介绍典型时态信息系统"工资智能决策支持系统"中的知识 数据处理模型。