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1.
分子构象的聚类是搜索分子动力学模拟轨迹中代表构象的主要方法。 它是分析复杂构象改变或分子间相互作用机制的关键步骤. 作为一种基于密度的聚类算法,密度峰值搜索算法因其聚类的准确度而被应用于分子聚类过程中. 但随着模拟时长的增长,密度峰值搜索算法较低的计算效率限制了其应用的可能. 本文提出K-means密度峰值搜索算法的聚类算法,它是密度峰值搜索算法在计算效率方面的一个扩展版本,用于解决密度峰值搜索算法中巨大的资源消耗问题. 在K-means密度峰值搜索算法中,首先,通过高效的聚类算法(例如K-means)进行初始聚类,得到的聚类中心被定义为具有权重的典型点. 然后,对加权的典型点通过密度峰值搜索算法实现二次聚类,并细化点为核心点、边界点、加细光晕点. 在与密度峰值搜索算法具有相似的精度的同时,计算复杂度由O(n2)降至O(n). 通过二面角,二级结构,关联图描述的分子构象,将KFDP用于多个模拟轨迹的聚类过程中. 并通过与K-means聚类算法,DBSCAN聚类算法的比较结果,验证了K-means密度峰值搜索算法的优势. 相似文献
2.
3.
4.
5.
对混凝土类材料动态压缩应变率效应研究的发展及问题进行了概述,对比不同应力状态下混凝土类材料动态压缩应变率效应的表现特征,揭示了不同加载路径下实测动态强度提高系数的显著差异。研究表明,在高应变率下,基于初始一维应力加载路径的试件将因横向惯性效应导致的侧向围压而演化至多维应力状态,传统霍普金森杆技术无法获得高应变率下基于真实一维应力路径的动态强度提高系数,在强度模型中直接应用实测数据将过高估计材料的动态强度。鉴于应变率效应的加载路径依赖性,将仅包含应变率的强度提高系数模型扩展至同时计及应变率和应力状态的多维应力状态模型,并结合Drucker-Prager准则在强度模型中给予了实现。针对具有自由和约束边界试件开展的数值霍普金森杆实验表明,多维应力状态下的应变率效应模型可以考虑应变率效应随应力状态改变的特点,从而准确预测该类材料的动态压缩强度。研究结果可为正确应用霍普金森杆技术确定脆性材料的动态压缩强度提供参考。 相似文献
6.
建立了婴幼儿果蔬米粉中17种新烟碱类杀虫剂及代谢物的高效液相色谱-串联质谱(HPLC-MS/MS)分析方法。样品经含1%(体积分数)甲酸的乙腈提取,QuEChERS净化,氮气吹干后,用含0.1%甲酸的乙腈水溶液(1∶4,体积比)定容。采用Acquity BEH C18色谱柱(2.1 mm × 100 mm,1.7 μm)分离,0.1%甲酸水溶液和乙腈作为流动相梯度洗脱,高效液相色谱-串联质谱检测。结果表明,17种目标物在对应的质量浓度范围内线性良好,相关系数(r)均大于0.995 4;方法检出限(LOD)为0.02 ~ 0.15 μg/kg,定量下限(LOQ)为0.06 ~ 0.50 μg/kg;在LOQ、2.0 μg/kg、10.0 μg/kg 3个加标水平下,17种目标物在水果米粉中的平均回收率为62.5% ~ 103%,相对标准偏差(RSD)为3.5% ~ 17%;蔬菜米粉中的平均回收率为66.4% ~ 108%,RSD为4.3% ~ 13%。该方法灵敏、准确,简便、可靠,适用于婴幼儿果蔬米粉中17种新烟碱类杀虫剂及代谢物的同时检测。 相似文献
7.
设K是一个虚二次域,O为K中的一个order.由定义,O的希尔伯特类多项式HO(x)是一个整系数的首一不可约多项式,它的复根恰为所有具有O—复乘的椭圆曲线的j—不变量.设p∈N为一个在K中惯性的素数,且p严格大于|disc(O).若Ho(x)(mod p)的Fp根的所组成的集合非空,我们证明群Pic(O[2]在该集合上有一个自由且传递的作用;因此Ho(x)(mod p)的Fp根的个数要么等于0,要么等于|Pic(O)[2]|.我们还给出了一个关于Fp根存在性的具体判别方法.类似的结果首先由Xiao等人在文献[25]中得到,后又经李等人在文献[13]广泛推广.本文结果已在李等人的工作中出现,但方法与之完全不同. 相似文献
8.
为准确进行GH159螺栓热镦后头部缺陷识别,提出了基于迁移学习的缺陷识别方法,其中,不同场景亮度下的数据集分别设置为迁移学习的源域,目标域.首先,考虑域条件分布的多簇特点,使用K-means算法对同类缺陷数据进行簇划分,确定簇中心,并基于其构造新的分布差异度量;其次,为有效提升迁移学习计算效率,使用簇中心间距离以及各簇中心与该簇样本间距离,建立新的类内差异度量;最后,以分布差异度量与类内差异度量的加权和最小化为目标,准确识别不同场景亮度下的缺陷.针对所提出方法的参数设定需求,基于反向验证理念设计伪精度,并以其最大化进行参数确定.基于收集的GH159螺栓热镦后头部缺陷数据集,开展缺陷识别分析应用,验证所提出方法的有效性. 相似文献
9.
为了实现充分且高效的消解目的,以石墨消解为样品前处理方法,用电感耦合等离子体质谱法测定出指甲样本中铬、锰、钴、镍、锌、砷、硒、钼、镉、锡、锑、铊、铅、汞等14种元素的浓度。将人体指甲样本以浓硝酸和双氧水为消解液经过石墨炉于110 ℃高温充分消解后稀释50倍,在相应的标准系列下,根据不同元素的原子质量选择相近的内标元素,计算相应元素的浓度,对此方法进行标准曲线线性、精密度、加标回收实验、质控物质的参照等方法学特性评估。人体指甲样本中14种元素的标准曲线线性良好(R2=0.999),总变异系数在0.58%~6.7%的范围内,加标回收率在80.8%~113%。使用此法检测与指甲构成成分相似的头发有证质控样品,检测结果全部在证书标准值范围内。采用的方法样本消解充分,安全性高,标准曲线相关性良好,线性范围广,检测金属元素多元,具有良好的精密度和准确度等优点。 相似文献
10.
高约束模式对改善等离子体约束有着重要意义,但目前主要依赖人工进行模式识别,其效率低、成本高,导致核聚变装置中大量的诊断数据没有得到充分分析.为了解决这个问题,本文将机器学习中的谱聚类算法应用到EAST托卡马克装置上的电子回旋辐射成像、一维诊断系统电子回旋辐射计、磁探针、软X射线和快辐射等不同诊断系统的数据上,在时域及频域上识别出了锯齿模,验证了谱聚类方法的迁移性及准确性,解决了监督学习在数据处理上迁移性差以及需要依赖大量标签数据的问题.此外,本文实现了特定模式的筛选;最后利用电子回旋辐射成像及磁探针数据发现了一种可能的新模式,为新模式探索提供了一种新思路. 相似文献