K型小麦保持系遗传多样性的系统聚类分析

为了给K型小麦雄性不育系、保持系的选育及杂种组合选配提供依据,对25份K型小麦保持系品种的7个主要农艺性状进行了遗传多样性、相关性和聚类分析。结果表明,25份K型小麦保持系品种的7个主要农艺性状都表现出较大的变异性,变异系数从低到高依次为株高(7.12%)、千粒质量(7.49%)、每穗粒数(9.12%)、穗长(9.61%)、单株粒数(16.69%)、单株穗数(18.37%)、单株粒质量(20.61%)。相关性分析结果表明,3对性状达到了极显著正相关,分别为单株粒数与单株粒质量(相关系数r=0.732)、单株穗数与单株粒数(r=0.577)、单株粒质量与单株穗数(r=0.522);4对性状呈显著正相关,分别是千粒质量与单株粒质量(r=0.371)、穗长与每穗粒数(r=0.278)、株高与穗长(r=0.269)、穗长与单株粒数(r=0.211);2对性状呈显著负相关,分别为株高与每穗粒数(r=-0.214)、每穗粒数与单株穗数(r=-0.399)。聚类分析结果显示,25份K型小麦保持系品种的遗传距离变化范围为1.15~26.25。在遗传距离12.50处,将供试品种划分为5个类群:Ⅰ类群共有17个品种,第Ⅰ类群在遗传距离7.50处,分为3个亚类;第Ⅱ类群有1个品种,为石H09-7075,单株粒质量为8.59 g,低于其他类群;第Ⅲ类群1个品种为浚2016,株高为50.67 cm,低于其他类群;第Ⅳ类群5个品种,包括衡4568、山农0911、周麦16等,单株穗数为9.27个,多于其他类群;第Ⅴ类群为衡5011,株高为70.52 cm,高于其他类群。

基于K-Means^(++)和Elman神经网络的低压台区线损计算方法

为了解决低压台区线损计算在理论上因线路复杂、用户众多以及数据获取困难等带来计算难度与精度不足的问题,提出了一种结合改进K-Means^(++)算法与Elman神经网络的创新计算方法。深入分析了低压台区线损的决定因素,并依据相关性分析构建了线损的关键特征指标集。采纳主成分分析方法实施数据降维,简化数据结构。通过改进的K-Means^(++)算法对数据集进行有效聚类,优化模型训练过程。同时,整合粒子群优化算法进一步提升Elman神经网络的性能。通过对实际数据进行仿真验证,结果证实所提出的方法在训练效率和计算精度方面表现优异。

基于K-Means聚类和Boosting算法的配电网线损计算方法

传统线损计算方法所需电气参数较多且计算过程烦琐,导致配电网线损计算结果精度较低,因此提出了一种基于K-Means聚类和Boosting算法的配电网线损计算方法。先采用K-Means聚类算法挖掘配电网的线路负荷有功电量、线路负荷无功电量、线路长度及线路负载率等电气特征指标,再将电气特征指标作为Boosting算法线损预测模型的输入数据,经过模型训练完成配电网线损的预测计算。实验结果表明,该设计方法的线损计算值与真实值之间的误差仅为4.27%,具有较高的配电网线损计算精度。

基于K-Line技术的汽车ABS在线检测

为了获取汽车防抱制动系统实时运行参数和故障状态,加速系统开发和调试过程,对系统实现快速诊断和测试,开发了其在线检测设备。选用Infineon公司的闪存型高速微控制器XC164CS作为控制核心,数据传输基于K-Line技术,满足ISO-9141传输协议要求,可实现在线数据流通讯、故障代码操作、元件动态测试,并讨论了在线测试中的软件防干扰措施。使用SM卡作为关键执行程序的存储介质,给出了SM卡的存取方法,实现了数据传输引擎的自动调用策略。该检测设备已经在防抱制动系统的实车道路实验中得到实际应用和充分验证。

基于K均值聚类算法的谐振接地系统故障区段定位方法

现有的谐振接地配电网单相接地故障定位方法存在通信依赖过度、特征分析复杂和阈值设置困难等问题,现场运行的适用性较低。本文基于深度融合智能开关在配电网中的应用,研究三相电流变化量的波形特征,提出基于K均值聚类算法的就地选段方法。该方法提取各区段数据特征量,发挥K均值聚类算法无监督学习的优点,使各检测节点只需处理本地故障信号,从而减轻通信压力。利用仿真和现场数据验证该方法的可行性,结果表明,该方法在多种故障工况下都表现出较高的可靠性,并且能够较好地适应现场环境。

基于参数优化VMD和改进K聚类判据融合的配电网故障选线方法

针对现有暂态量选线方法易受到故障相角、过渡电阻、噪声、谐波及判据阈值的影响,提出基于参数优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和改进K聚类判据融合的选线方法。首先对分解过程的3个关键性参数进行动态优化,利用信号频谱及分量特性确定VMD分解层数,并以算术优化算法求取最佳惩罚因子,剔除了工频、噪声及谐波干扰,再根据分解层数与各模态频谱确定模态中心频率以提高分解效率。其次,以优化后的VMD获取余弦相似度、高频幅值和直流能量作为互补的故障选线判据值。最后以改进K聚类算法实现多判据融合,弥补了单一判据的局限性。理论分析、仿真与实测结果表明,所提方法适用于分布式电源接入的电网,不受故障位置、故障相角及过渡电阻的影响,具有优异的抗谐波与噪声干扰性能。

INDEPENDENT AND SYNERGIC INHIBITION OF DIPYRIDAMOLE AND RADIATION ON K562-AND K562/ADM CELL LINES IN VITRO

It is first demonstrated that dipyridamole (DP) and radiation were capable of significantly inhibiting, independently and synerglcally, clonogenlc growth in the two kinds of K562 cell lines, adriamycin (ADM) -sensitive and ADM- resistant. DP or radiation alone Increased clonogenlc Inhibition rate (CIR) in the two kinds of cell lines in a dose- dependent fashion. DP potentiated radiosensitivity and radiation increased inhibition of DP in the two kinds of cell lines. K562/ ADM cell lines were higher sensitive to DP. radiation and combination of them than K562 cell lines (P<0. 01). There was stronger synergic inhibition of clonogenlc growth in the two kinds of cell lines when pretreated with DP than when posttreated with DP (P<0. 01).

术前K线倾斜角预测后纵韧带骨化症单开门术后疗效的可行性分析

目的 探讨术前K线倾斜角预测单开门椎管扩大成形术治疗后纵韧带骨化症患者临床疗效的可行性。方法 回顾性分析2019年2月至2022年1月行颈椎后路单开门椎管扩大成形术治疗的52例K线阳性后纵韧带骨化症(ossification of the posterior longitudinal ligament,OPLL)患者资料,其中男35例,女17例;年龄47~76岁,平均(61.46±7.26)岁。统计患者术前日本骨科协会(Japanese orthopedic association,JOA)评分、术后1年随访时JOA评分。颈椎中立侧位X线片测量术前矢状面参数:K线倾斜角、C_(2~7)Cobb角、C_(2~7)矢状面轴向距离(C_(2~7) sagittal vertical axis,C_(2~7) SVA)、头部重心(center gravity of head,CGH)~C_(7)矢状面轴向距离(CGH~C_(7) SVA)、T_(1)倾斜角。根据术后1年时JOA评分改善中位数分为改善优良组和改善较差组,采用单因素方差分析判断矢状位参数与疗效之间的关系,采用Pearson分析检验参数间的相关性。将有统计学差异的颈椎参数作为自变量,将JOA评分作为因变量,行Logistic回归分析影响术后JOA改善率的危险因素。结果 所有患者的术后临床症状均得到改善。OPLL患者术前JOA评分为(7.38±0.89)分,术前C_(2~7)Cobb角(14.45±8.81)°,C_(2~7)SVA(15.31±4.57)mm,CGH~C_(7) SVA(16.37±5.23)mm,T_(1)倾斜角(26.43±5.65)°、K线倾斜角(12.77±1.49)°。根据术后1年随访时JOA评分改善情况分组显示:术前K线倾斜角、C_(2~7)SVA、CGH~C_(7) SVA与术后疗效密切相关(P<0.001、P=0.013、P=0.022);术前K线倾斜角与C_(2~7)SVA、CGH~C_(7) SVA呈正相关(r=0.411、0.831,P=0.004、0.023)。上述相关性指标经Logistic回归分析显示:影响OPLL单开门术后疗效的危险因素为术前K线倾斜角和术前CGH~C_(7) SVA(OR=1.673、1.522,P=0.024、0.033)。结论 OPLL患者术后疗效与术前K线倾斜角度有关,术前K线倾斜角较大,患者术后疗效较差。K线倾斜角可作为一种新的临床指标用于颈椎后路单开门术前预测OPLL患者术后疗效。

基于近红外光谱和K线图的烟丝总糖实时监测方法

【背景和目的】针对传统生产过程监控中对特定化学成分的变化趋势往往无法实时获取和判断的问题,提出一种基于金融领域中K线图计算和趋势判断的质量监控方法。【方法】通过颜色趋势和长短均线策略实现对批次内、批次间结果的比对分析并预测未来批次走势,并与常用的误差棒图和箱线图进行对比分析。【结果】牌号A和B的烟丝总糖趋势判断准确率最高分别为75.00%和84.62%,采用K线图能判断批次前期、后期的物料化学成分变化。【结论】该方法具有较好的直观性和时效性,对同类产品的其他生产指标监控具有良好的拓展应用价值。

基于k-means聚类和LSTM的供电台区线损预测

为了准确把握供电台区线损变化趋势,提出一种基于k-means聚类和LSTM网络的混合预测算法。以贵州省某供电台区线路为例,将此模型的预测效果与BP模型、RF模型、SVM模型以及未聚类的LSTM模型进行比较。结果表明,基于k-means聚类和LSTM网络的线损预测模型适用于具有时序性的台区线损数据,克服了传统预测方法在精度提升方面的局限性,对于供电台区线损数据挖掘具有重要的理论价值。

基于Stacking集成模型的台区线损率预测方法研究

针对现有线损率预测方法预测精度较低的问题,提出了一种将Stacking集成学习模型与改进的k-均值聚类方法相结合用于预测台区的线损率。通过聚类方法进行数据聚类,再通过Stacking集成学习模型对台区线损率进行预测。Stacking集成学习模型由XGBoost模型、梯度决策树模型和支持向量机模型构成。与传统预测方法进行对比分析试验验证可行性。结果表明,与传统的线损率预测方法相比,所提出的线损率预测方法具有更好的预测效果,更高的预测精度和拟合效果。该研究为实现电网双碳目标提供了一定的参考。

基于K均值聚类算法的输电线路风偏计算及分析

针对蒙东地区风偏故障导致线路走廊事故频发的现状,本文基于K均值聚类算法对宁城地区历年风力数据进行季节性分类聚合,根据聚类结果对宁天Ⅱ线220kV输电线路的输电走廊按季节逐个进行风偏计算,划分输电线路巡视风险等级,利用数据驱动的方法刻画整条线路杆塔的四季水平风偏距离特点,获得其季节性风偏特征。所提方法可为线路巡视工作提供数据支持,提高作业人员线路巡视的工作效率。

基于F-K和Kirchhoff法的隧道衬砌双层钢筋偏移成像研究

针对隧道衬砌结构钢筋数量缺失与布置间距不合理等质量问题,基于探地雷达正演模拟试验,对隧道衬砌双层正对钢筋进行探测研究,分别采用F-K法和Kirchhoff法对钢筋检测图像进行偏移归位处理,探究钢筋回波信号偏移归位效果,比较两种偏移方法的优劣。结果表明:理想无噪声条件下,F-K法和Kirchhoff法能获取相同的偏移速度,并使衬砌双层钢筋回波信号准确归位,但由F-K偏移法得到的偏移图像信息熵更小,偏移效果更精确。含噪声情况下,F-K偏移法具有更强的抗噪性,能获取稳定有效的偏移速度,偏移处理后钢筋信号能量集中且易于识别。

K线用于选择颈椎后纵韧带骨化症手术策略的回顾性分析

目的:验证颈椎侧位X线片上C2与C7椎管中点的连线(K线)用于颈椎后纵韧带骨化症(ossification of posterior longitudinal ligament,OPLL)手术方式选择的作用。方法:2000年5月至2008年4月,我科通过后路减压手术治疗颈椎OPLL引起的脊髓病患者35例,男25例,女10例,手术时平均年龄为54.6岁(35～73岁)。根据OPLL范围相对于K线的位置,将所有患者分为两组,OPLL范围未超过K线者为K线阳性组,超过K线者为K线阴性组。记录术前及术后1年时两组患者的日本骨科学会(Japanese Orthopedic Association,JOA)评分,算出恢复率。结果:K线阳性组24例,K线阴性组11例。K线阳性组的JOA评分由术前平均8.6分提高到术后1年时的13.8分,平均提高5.2分;K线阴性组由术前的6.6分提高到术后1年时的9.8分,平均提高3.2分;K线阳性组的平均恢复率为64.2%,K线阴性组为30.8%,两组间有非常显著性差异(P<0.001)。结论:术前利用K线这一简单实用的指标能有效预测OPLL后路减压手术的疗效,从而帮助医生选择合适的手术方式。

基于K线序列相似性搜索的股票价格预测

现有K线模式主要是通过人工观察方式(即人工相似性搜索)获得的。针对现有K线模式在股票预测中预测效果一般,且部分学者否认K线模式具有预测能力的现状,采用计算机技术和数据挖掘等方法,重新对K线序列相似性搜索预测进行研究。首先,定义K线序列的相似性度量模型,包括K线序列的形态相似性和位置相似性,来解决K线序列的相似性匹配问题;接着,基于K线序列的相似性度量模型,定义K线滑动搜索算法,来解决K线序列的相似性搜索问题;最后,基于K线序列的相似性搜索结果,提出了两种股票价格预测方法:普通序列相似性搜索预测法和模式序列相似性搜索预测法。在实验中,普通序列和模式序列两种方法的预测准确率分别可以达到72.5%和77.8%。实验结果表明,K线模式具有预测能力,且K线模式较普通序列的预测效果更好;提出的两种股票预测方法,均可以较好地应用于股票预测与投资。

基于K线图理论的瓦斯异常模式诊断研究

在归纳瓦斯监测数据异常模式的同时,从K线图角度对瓦斯异常模式进行研究,得出煤与瓦斯突出时呈大阳线形态,炮后瓦斯涌出呈二、三连阳等结论。据此确立瓦斯异常K线诊断准则,运用VB.NET程序设计语言编写了瓦斯异常K线诊断程序,通过对105条不同矿井瓦斯K线异常序列进行混合诊断,诊断准确率达到93.33%,普适性较强。

绞股蓝总皂甙对小鼠S_(180)肉瘤及K_(562)细胞的抑制作用

目的 绞股蓝总皂甙 (GP)对小鼠S180 肉瘤及K562 细胞的抑制作用。方法 通过动物实验观察绞股蓝总皂甙对小鼠S180 肉瘤生长状况、肿瘤坏死面积 (TNA)与肿瘤总面积 (TTA)的比率、瘤周瘤内免疫活性细胞浸润状况及荷瘤小鼠脾脏的影响 ;通过细胞培养观察绞股蓝总皂甙对K562 细胞生长的抑制作用。结果 经重复实验证实 ,GP能显著抑制小鼠S180 肉瘤的生长 ,TNA与TTA的比率显著增加 ,瘤周尤其是瘤内淋巴细胞、巨噬细胞浸润数量明显增加 ,荷瘤小鼠脾重增加、脾白髓数目增多、体积增大。同时证实 ,GP对K562 细胞株具有明显的生长抑制作用。结论 GP的抑瘤作用主要是直接杀伤瘤细胞 。

初始化类中心的增量K均值法及其在新闻事件探测中的应用

传统的增量k均值法用于事件探测时存在着诸多不足。为了克服其缺陷，本文提出了一种用于事件探测的改进的增量k均值算法（IIKM）。该算法使用密度函数法进行聚类中心的初始化以便客观地选择初始聚类中心，既可以用于在线探测也可以用于回溯探测，并且执行结果受新闻语料被处理顺序的影响较小。本文对有效密度半径和特征空间维数的选择问题进行了讨论，并比较了该方法和Single—pass法及传统的K均值法的性能差异。实验结果表明本文所提出的方法是有效的。

结合K线分析颈椎后纵韧带骨化患者的颈椎活动度与手术预后的关系

目的:结合K线(颈椎侧位X线片上C_2及C_7椎管中点的连线)分析颈椎后纵韧带骨化患者的颈椎活动度与手术预后的关系。方法:对2014年4月至2017年3月行颈椎后路单开门椎管扩大成形术的42例颈椎后纵韧带骨化(cervical ossification of the posterior longitudinal ligament,OPLL)患者进行回顾性分析。根据后纵韧带骨化与K线的位置关系,患者被分为K线(+)组及K线(-)组。后纵韧带骨化病灶未超过K线称为K线(+),反之,后纵韧带骨化病灶越过K线称为K线(-)。观察术前及术后3个月JOA(Japanese Orthopedic Association)评分,并计算术后3个月JOA改善率评估患者神经功能恢复情况。通过影像学资料测量术前及术后3个月后纵韧带骨化的侵占率(occupation ratio,OOR),颈椎生理曲度(cervical lordotic angles,CLA)和颈椎前凸值(cervical lordotic value,CLV)。评估不同的K线分组中,CLV>0组和CLV≤0组之间患者的术后神经功能恢复之间的联系。结果:K线(+)组和K线(-)组患者的术前CLA分别为(14.7±9.6)°和(-6.4°±9.5)(P<0.05),术后3个月分别为(14.0±8.0)°和(-1.4±10.4)°(P<0.05);术前JOA评分分别为10.9±3.2和11.2±2.5(P>0.05),术后3个月分别为14.2±1.8和12.6±2.2(P<0.05),术后3个月JOA改善率分别为(54.7±17.6)%和(25.5±15.7)%(P<0.05)。K线(+)组中,术后3个月CLV>0组的患者29例,其术后3个月JOA改善率(52.3±17.2)%,术后3个月CLV≤0组的患者4例,其术后3个月JOA改善率为(72.2±7.8)%,术后3个月CLV≤0组患者JOA改善率明显优于术后3个月CLV>0组(P<0.05)。结论:无论患者颈椎后纵韧带骨化分类为K线(+)或K线(-),颈椎后路单开门椎管扩大成形手术都能够很好的改善患者的神经症状,尤其K线(+)组的患者,具有较好的预后效果。K线(+)组患者术后3个月CLV>0时,其JOA改善率较CLV≤0的患者差。

基于K线图的收益管理浮动价格博弈

研究价格浮动与座位存量分配控制相结合,通过价格动态调整以缩小预测误差所带来的航班收益损失。首次在收益管理系统中融入顾客与航空公司的博弈性,提出收益管理K线图研究思想,以直观反映价格波动和市场变化情况。虚拟舱位容量概念的提出,以减少旅客市场的季节性影响,将最大超售量作为虚拟舱位容量的一部分。虚拟舱位容量算法简洁易行。仿真运算结果显示,该方法通过直接获取潜在需求数据,能够提高航班座位利用率,并使航空公司不同航班在原有收益管理系统基础上分别提高2%至10%甚至更高的收益。