基于一致性图的权重自适应多视角谱聚类算法

随着移动设备和互联网的普及,多视角数据的采集和分享变得更加容易,其可以从多个视角更准确地描述数据。目前,一些多视角聚类算法忽略了不同视角间的一致性潜在知识和不同视角的重要性。针对该问题,提出一种平衡视角间一致性信息的多视角聚类算法。首先通过调节视角权重学习视角间一致的共享相似度矩阵,提升共享矩阵的一致性,其中相关性强的视角具有的一致性信息更多,视角权重越大,在一致性学习中发挥的作用越大,而差异性大的视角其权重越小,在学习中发挥的作用越小。其次学习视角间的一致性样本嵌入以及不同视角的特征嵌入,并将特征嵌入中包含的多样性特征信息迁移到样本嵌入中,以此促进样本嵌入的一致性表达。在不同视角特征中包含多样性信息,可补充上述共享相似度矩阵学习中单一样本关系的不足。因此,采用二部图协同聚类,通过建立样本数据、样本嵌入和特征嵌入的关系图,学习样本的特征嵌入,并将其迁移到样本嵌入中。最后将图学习、谱聚类和特征嵌入学习整合到统一的框架中进行联合优化,得到最优的样本嵌入。实验结果表明,通过对样本嵌入进行K-means聚类,将该算法运行于5个真实数据集并与7种聚类算法对比,其中在3-Sources、Yale、MRSCV1数据集上的正确率均高于对比算法5%以上,验证了该算法的有效性。

用户需求视角下医疗健康类APP适老化改造内容优先序研究

[目的/意义]了解用户对医疗健康类APP适老化改造的需求,探析改造内容的优先序,从用户需求视角优化功能设计,为医疗健康类APP适老化的改造提供参考。[方法/过程]在系统梳理相关文献的基础上,运用专家调研法、访谈法等方式提炼26项需求属性,并综合运用Kano模型、混合类分析以及Better-Worse系数分析对归纳的26项需求进行分类,识别各项需求属性的所属类型。[结果/结论]医疗健康类APP适老化改造的用户需求层次分明,分为8项必备型、7项期望型、4项魅力型和7项无差异型,并对此从保障必备型供给、提升期望型质量、扩大魅力型供给和调整无差异型内容4个方面有针对性地提出了对策建议,有效对接用户需求,分层次、有重点地进行医疗健康类APP适老化改造,帮助老年群体更好地融入现代社会。

1例输入性类鼻疽的病原学诊断及溯源分析

目的对1例输入性类鼻疽患者进行病原学诊断及溯源分析,为山西省类鼻疽防控提供科学依据。方法患者血培养阳性,分离菌株鉴定为泰国伯克霍尔德菌。采用生化试验及微生物质谱仪进行菌株鉴定,核酸提取后进行全基因组测序,分析MLST型和耐药基因携带情况,同时构建系统进化树。结果此次分离株经生化试验及微生物质谱仪检测均鉴定为类鼻疽伯克霍尔德菌,MLST型为ST366,全基因测序分析与海南省3个分离株进化亲缘关系较近,同源性较高。结论此例类鼻疽病例经分子溯源分析及流行病学调查确定为海南省输入,提示医疗机构及疾控部门应加强对类鼻疽的认识,提高诊疗能力。

检测类专业虚拟仿真实训平台开发研究

本文主要探讨检测类专业虚拟仿真实训平台的开发。采用系统化分析方法,深入探讨虚拟仿真技术的重要性,并阐述了检测类专业虚拟仿真实训平台在提升学生实践能力、提供灵活学习环境及节约资源方面的优势。结合一系列平台功能需求,详细介绍了系统框架设计、虚拟环境构建以及模拟实验实现方面的创新实践,得出了该实训平台具有广泛的适用性和可持续发展性的结论。为了使平台持续优化,提出了互联网技术与在线协同学习整合、引入人工智能技术和强化平台个性化等方面的改进和发展建议。本研究旨在推动检测类专业教育教学模式改革,培养学生的实践能力以适应社会需求。

跳跃跟踪SSA交叉迭代AP聚类算法

针对传统近邻传播聚类算法以数据点对之间的相似度作为输入度量,由于需要预设偏向参数p和阻尼系数λ,算法精度无法精确控制的问题,提出了一种跳跃跟踪麻雀搜索算法优化的交叉迭代近邻传播聚类方法.首先,针对麻雀搜索算法中发现者和加入者位置更新不足的问题,设计了一种跳跃跟踪优化策略,通过考虑偏好阻尼因子的跳跃策略设计大步长更新发现者,增加麻雀搜索算法的全局勘探能力和寻优速度,加入者设计动态小步长跟踪领头雀更新位置,同时,利用自适应种群划分机制更新发现者和加入者的比重,增加算法的后期局部开发能力和寻优速度;其次,设计基于扰动因子的Tent映射,在此基础上增加3个参数,使映射分布范围增大,并避免了陷入小周期点和不稳周期点;最后,引入轮廓系数作为评价函数,跳跃跟踪麻雀搜索算法自动寻找较优的p和λ,代替手动输入参数,并融合基于扰动因子的Tent映射优化近邻传播算法,交叉迭代确定最优簇数.使用多种算法聚类University of California Irvine数据集的10种公共数据集,仿真结果表明,本文提出的聚类算法与经典近邻传播算法、基于差分改进的仿射传播聚类算法、基于麻雀搜索算法优化的近邻传播聚类算法和进化近邻传播算法相比具有更优的搜索效率以及聚类精度.对国家信息数据进行了聚类分析,提出的方法更加准确有效合理,具有较好的应用价值.

平邑甜茶高位嫁接丽嘎拉苹果树冠层内枝类结构和果实品质、产量的分布

【目的】掌握以平邑甜茶为砧木,采用高位嫁接方式的丽嘎拉苹果树冠层内枝类结构、果实产量和品质的分布特点,为辽宁寒地苹果园建设中应用该种栽培模式,提升果品质量、优化栽培措施提供参考。【方法】以丽嘎拉/GM256/平邑甜茶、丽嘎拉/平邑甜茶(高接)和丽嘎拉/平邑甜茶(低接)苹果树为试材,按照冠层分格的方法,将试验树从地面到顶部分成4个冠层,比较不同冠层高度内枝类结构、果实产量和品质的分布差异。【结果】丽嘎拉/平邑甜茶(高接)苹果树高、冠径、覆盖率生长速度高于丽嘎拉/GM256/平邑甜茶,丽嘎拉/平邑甜茶(高接)树体外观表现为“小脚”现象,而丽嘎拉/GM256/平邑甜茶表现为“大脚”现象。丽嘎拉/平邑甜茶(高接)苹果树枝量、短枝比例高于丽嘎拉/平邑甜茶(低接)和丽嘎拉/GM256/平邑甜茶。丽嘎拉/平邑甜茶(高接)、丽嘎拉/平邑甜茶(低接)和丽嘎拉/GM256/平邑甜茶枝量分布集中区域为冠层高度>2.00~3.00 m、>3.00 m和>1.00~2.00 m,占全树枝量比例的43.51%、45.37%和47.96%。相同冠层高度内,丽嘎拉/平邑甜茶(高接)果实单果质量、果形指数、硬度、可滴定酸含量、色差L和a值高于丽嘎拉/GM256/平邑甜茶。随着冠层高度的增加,丽嘎拉/平邑甜茶(高接)、丽嘎拉/平邑甜茶(低接)和丽嘎拉/GM256/平邑甜茶果实硬度、可滴定酸含量呈现下降趋势,而固酸比和色差值(L、a、b)呈现上升趋势。丽嘎拉/平邑甜茶(高接)和丽嘎拉/平邑甜茶(低接)果实产量主要分布在冠层高度>2.00 m的空间区域,占全树产量的69.79%和75.55%,而丽嘎拉/GM256/平邑甜茶为>1.00~3.00 m,占比全树产量的74.59%。【结论】以平邑甜茶为砧木,采用高位嫁接的丽嘎拉苹果树枝条数量多、短枝比例高、外观色泽好,树体枝量和果实产量分布集中区域为冠层高度>2.00~3.00 m,该冠层生产的苹果单果质量大、果形指数适中、可溶性固形物含量高。

基于机器学习的茶树DNA聚类算法

为了研究茶树基因序列的聚类问题,设计一种基于累计方差贡献率进行改进的核主成分分析(KPCA)与k均值(k-means)++聚类算法相结合的降维聚类算法(KPCA-k-means++)。将基因库数据集筛选分组后,利用k-mers算法提取基因数据的数据特征,根据累计方差贡献率的占比大于85%的标准确定降维主元个数对KPCA进行降维改进并采用k-means++算法对降维后数据聚类,通过CH(Calinski-Harabaze Index)指标和响应时间分析聚类结果。结果表明:在单独聚类、KPCA聚类、改进PCA聚类、改进KPCA聚类4种处理方式中,改进KPCA-k-means++算法在不同处理方式和不同样本数的对比下,CH指标均为最高,与未改进时相比平均高出33%。在响应时间方面,改进KPCA-k-means++算法与同样改进PCA-k-means++算法在不同聚类数和样本数的对比下响应时间均较短。改进KPCA-k-means++算法能够保证对于茶树的基因序列的聚类准确率和聚类速度,表现出极好的聚类稳定性。

农学类专业学生创新创业能力培养模式研究

创新创业教育旨在培养学生的创业意识、创新精神、创新创业能力,是服务于创新型国家建设的重大战略举措。乡村振兴战略的背景下,抓好创新创业教育,培养富有创新精神和实践能力的卓越农林人才是党和国家赋予全国涉农院校的重要使命。近年来,涉农院校的创新创业教育取得了一定的成效,但仍然存在创新创业教育与专业教育结合度不够、对创新创业教育认识不足、师资队伍建设不健全、创新创业实践活动重视不到位、创新创业教育环境氛围不强等问题。为此,涉农院校必须紧紧围绕新时代农学类专业人才培养目标,从课上课下同向而行、育人队伍协同联动、线上线下同步育人3个方面,不断优化和完善人才培养体系,进而推动农学类专业学生创新创业能力培养模式创新。

农业机器人采摘目标识别技术研究——基于FCM模糊聚类算法

介绍了FCM(Fuzzy C-Means)模糊聚类算法的原理,采用权重分配的方法对该算法进行了改进,通过建立模糊的相似矩阵,对目标对象的特征聚类图进行分析,并引入隶属度矩阵对FCM算法进行优化,以加快算法的迭代速度。实验结果表明:农业机器人采用该方法对农作物轮廓分割识别度较高,算法计算效率较快,验证了其可靠性,该方法可用于目标农作物的分割和目标识别。

1例类鼻疽脓毒症患者的全程个体化药学监护

目的为类鼻疽脓毒症(MS)抗菌药物治疗方案的调整、不良反应的识别和个体化药学监护提供参考。方法临床药师利用血药浓度和基因检测全程参与1例MS患者强化期和根除期治疗过程。通过测定β-内酰胺类和复方磺胺甲噁唑(TMP/SMZ)血药浓度并计算其药代动力学与药效学(PK/PD)参数,结合文献对MS抗菌药物治疗方案进行调整;同时通过高通量测序检测药物相关基因多态性,对药物不良反应的发生原因进行分析并进行处理。结果临床药师利用血药浓度和基因检测手段,提出了亚胺培南西司他丁钠(IMP)给药剂量调整建议,分析了多种药物不良反应的发生原因;通过测定β-内酰胺类药物和TMP/SMZ血药浓度计算PK/PD靶标,通过查询指南和文献为临床医生解释类鼻疽患者脓毒症期和非脓毒症期状态下的达标情况;利用血药浓度和基因检测分析MS患者神经毒性与IMP cmin的相关性,并发现肾毒性与TMP/SMZ的cmax无关,而与患者饮水量相关。经全程抗菌药物治疗后,患者病情好转出院,不良反应得到有效处理。结论临床药师基于抗菌药物血药浓度和基因检测结果解读情况协助临床医生制定MS治疗方案,并为患者提供全程用药监护,提高了临床药物治疗的安全性和有效性。

基于K-means聚类和特征空间增强的噪声标签深度学习算法

深度学习中神经网络的性能依赖于高质量的样本,然而噪声标签会降低网络的分类准确率。为降低噪声标签对网络性能的影响,噪声标签学习算法被提出。该算法首先将训练样本集划分成干净样本集和噪声样本集,然后使用半监督学习算法对噪声样本集赋予伪标签。然而,错误的伪标签以及训练样本数量不足的问题仍然限制着噪声标签学习算法性能的提升。为解决上述问题,提出基于K-means聚类和特征空间增强的噪声标签深度学习算法。首先,该算法利用K-means聚类算法对干净样本集进行标签聚类,并根据噪声样本集与聚类中心的距离大小筛选出难以分类的噪声样本,以提高训练样本的质量;其次,使用mixup算法扩充干净样本集和噪声样本集,以增加训练样本的数量;最后,采用特征空间增强算法抑制mixup算法新生成的噪声样本,从而提高网络的分类准确率。并在CIFAR10、CIFAR100、MNIST和ANIMAL-10共4个数据集上试验验证了该算法的有效性。

采动岩层整体移动“类双曲线”理论模型及验证——从二维“类双曲线”到三维“类双曲面”模型

煤炭开采会引起上覆岩层自下而上变形、破断及移动,并导致地表沉陷等问题,其本质是一个力学过程,故亟需发展基于岩层破断力学机理的移动理论模型。首先简要回顾了国内外岩层移动理论模型,然后重点介绍了本团队近年来在岩层整体移动理论模型方面的研究进展。基于不同层位岩层的破断形态的力学分析和相似模拟试验结果,提出了采动覆岩整体移动“类双曲线”模型,其顶点大约位于上覆岩层主关键层的层位。进而建立了岩层移动内外“类双曲线”整体模型,给出了采动覆岩内外整体移动表达式及物理意义参数体系。针对不同覆岩和煤层赋存条件,分析了岩层整体移动“类双曲线”模型的演化规律。在此基础上,进一步将二维“类双曲线”拓展到三维“类双曲面”模型,建立了采动覆岩全空间“类双曲面”立体移动模型,该模型包含“类单叶”和“类双叶”双曲面。该理论模型是在我国很多前辈及学者的研究基础上,从系统科学的角度考虑岩层的整体移动规律,初步形成了采动覆岩整体移动“类双曲线(面)”理论模型框架,希望能为我国煤炭科学开采提供理论指导。

以“肾占位”起病的类鼻疽脓毒症合并噬血细胞综合征1例

类鼻疽病是由类鼻疽伯克霍尔德菌感染所致的传染性疾病,其临床表现多样,常反复发作及合并脓毒症,且易误诊误治,故病死率较高。本文分析1例类鼻疽脓毒症合并噬血细胞综合征的病例,并结合国内外文献对该病的临床特点、诊治思路等进一步总结,以期降低该病的误诊误治,提升患者存活率。

大数据环境下信息管理类专业学生数据分析能力提升策略研究

随着信息技术的迅速发展和大数据时代的来临,大数据在当今社会各个领域扮演着越来越重要的角色。信息管理类专业学生的数据分析能力对于应对商业和管理领域日益复杂的挑战至关重要。然而,目前这些学生在数据分析能力方面存在一些问题,如缺乏实际操作经验,缺乏数据收集和整理的能力,以及统计学和数学基础薄弱等。为了提升学生的数据分析能力,文章提出优化课程设置,引入数据挖掘和机器学习等专业课程,增加实践项目和实习机会,提供数据分析工具应用培训和软件支持,以及加强师资队伍建设等策略。这些策略有助于学生提高数据分析技能,增强其在就业市场中的竞争力,为信息管理类专业学生在大数据环境下的职业发展提供有力支持。

结合聚类边界采样的主动学习

主动学习是一种机器学习方法,需要选择最有价值的样本进行标注。目前,主动学习在应用时面临着一些挑战,其依赖分类器的先验假设,这容易导致分类器性能意外下降,同时需要一定规模的样本作为启动条件。聚类可以降低问题规模,是主动学习的一种有效手段。为此,结合密度聚类边界采样,开展主动学习方法的研究。针对容易产生分类错误的聚类边界区域,通过计算样本密度,提出一种密度峰值聚类边界点采样方法;在此基础上,给出密度熵的定义,并利用密度熵对聚类边界区域进行启发式搜索,提出一种基于聚类边界采样的主动学习方法。试验结果表明,与文献中的5种主动学习算法相比,该算法能够以更少标记量获得同等甚至更高的分类性能,是一种有效的主动学习算法;在标记不足,无标签样本总量20%的情况下,算法在Accuracy、F-score等指标上取得较好的结果。

基于组合相似度动态聚类和词熵的网络话题在线检测

[研究目的]为实现网络热点话题的在线检测,提升增量式聚类算法的聚类效果,提出了基于组合相似度的动态聚类算法,同时通过计算词熵实现主题词提取和演化跟踪。[研究方法]通过CIFG-BiLSTM-CRF模型实现文本的命名实体识别,计算文本与话题的实体相似度,再取文本词向量与话题中心余弦相似度的最大值作为词向量相似度,二者结合判断文本所属话题。在聚类过程中利用时间窗口策略实现话题中心和成员文本的动态更新。同时,计算文本词熵,生成话题的词熵和列表,实现话题主题词提取和演化跟踪。实验以新冠疫情新闻为数据实现话题在线检测,并展示了话题主题词的演化和跟踪过程。[研究结论]实验表明,与传统相似度计算方法相比,组合相似度能够获得更好的聚类效果,聚类过程中提取出的话题主题词也正确地反映了原始数据的热点话题内容。

吉林省中西部地区灯下蛾类群落结构及多样性

为探明吉林省中西部地区蛾类昆虫的种类及组成,提供蛾类群落的多样性资料,本研究于2017年-2020年利用高空探照灯逐日诱集蛾类昆虫并分类,明确不同昆虫季节性种群动态,在此基础上对蛾类群落多样性进行分析。结果共采集、鉴定蛾类昆虫18科227种,优势科为夜蛾科,种数占比达到49.34%。按为害植物类别,可分为农业害虫、林业害虫、果树害虫、蔬菜害虫等。蛾类昆虫4月始见,7、8月群落丰富度最高,7月群落多样性最高,群落均匀性随时间变化不明显。明确了不同月份优势度指数较高的种类。7、8月的蛾类群落相似性高,4、10月与各月的相似性低。本研究结果可为此区域蛾类害虫的监测预警与综合治理提供基础理论依据。

基于广义Curvelet变换和相空间特征聚类的VSP波场分离方法

垂直地震剖面(Vertical Seismic Profiling,VSP)蕴含大量的地层地质信息,是连接地震反射数据与测井资料之间的桥梁.VSP数据分辨率高,资料丰富,包括上行波、下行波、转换波等多种类型的波场,常被用于地层反射界面标定、介质衰减参数反演等.其中,如何有效地分离波场是将VSP资料应用于油气勘探的关键之一.广义Curvelet变换是一种具有多尺度、多角度的相空间变换,能够进行相空间域波场特性的提取.本文聚焦于VSP波场的上下行波分离问题,提出一种基于广义Curvelet变换和相空间特征聚类方法.首先,采用广义Curvelet变换对VSP波场进行特征提取,构造融入相空间角度信息的特征数据集;然后,利用K-means聚类算法在相空间对波场特征进行分类;最后,对分类结果进行反变换,完成VSP上下行波波场的自适应分离.为了验证方法的有效性,本文将所提出的方法用于合成数据和实际VSP数据的波场分离,并与常用的基于F-K变换的波场分离方法进行对比.处理结果表明,本文方法角度分辨率高、抗噪能力强,波场分离结果的保真保幅性好,这为后续的成像与地层的特征分析提供了重要基础资料.

单原子催化剂在类芬顿水处理领域的研究进展

单原子催化剂(SACs)以其独特的结构和特性,特别是在最大限度地利用原子和提高内在催化活性方面受到了广泛的关注。近年来,基于SACs的高级氧化技术(AOPs)已成为水污染控制研究中的一个新兴领域,广泛应用于去除各种难降解有机污染物。本文分析了SACs的合成及表征方法,着重介绍了SACs在不同类芬顿催化反应中的性能及其作用机理。此外,还介绍了将SACs固定在膜状或柱状过滤器上连续流的测试,以探究SACs在类芬顿反应中实际应用的潜力。最后,对合理的SACs设计、类芬顿反应机理探索等方向进行了展望,旨在提高SACs应用于类芬顿反应在实际废水处理中的应用潜力。

磺胺类药物水环境行为及水生生物毒性研究进展

磺胺类药物(SAs)在水环境中普遍存在,大部分SAs以母体分子或代谢产物形式排放到环境中,地表水、地下水、海水甚至饮用水中都能检测到低浓度的SAs。因SAs排放量大、环境假性持久性强等特点,其对水生态环境和人类健康构成潜在风险。针对SAs在水环境中的归趋问题,总结了SAs在水环境中吸附、迁移、转化、降解、生物富集等典型行为规律,进一步分析SAs对水生植物、水生动物及水生微生物产生的毒性效应。结果表明:SAs在水环境中行为的研究多集中在环境介质表面的吸附特性与规律,而对SAs依赖水动力条件的迁移转化和生物富集规律研究较少;SAs在环境介质表面的吸附主要以阳离子交换和分子结合的形式发生,吸附质表面的电荷密度是决定吸附量的重要因素;SAs在水环境中广泛存在,虽然浓度水平较低,但对水生生物造成的负面影响会产生潜在的生态风险,主要表现为干预水生植物的生长发育过程,造成水生动物的特征性畸形,干扰水中微生物的群落结构与功能,最终会对整个水环境及其循环造成宏观的影响。未来应加强SAs在水环境中衰减过程的浓度和贡献率研究以及对水生生物毒性标准化测试,以期深入研究SAs生态毒理学、解决SAs污染问题。