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991.
基于多个软件的预测结果,提出了一种融合方法(ComPromoter)提高真核生物基因启动子的预测精度.ComPromoter以ProKey、FirstEF和Eponine等软件对启动子的预测结果为基础,融合了可用于启动子识别的多个特征(包括ProKey预测结果中真阳性和假阳性的出现频率随投票距离以及预测分值变化的统计特征),并利用支持向量机构建了启动子预测模型.在人类ENCODE区域测试数据集上测试的结果显示,ComPromoter的Pearson相关系数CC值高于所融合的单个启动子预测软件. 相似文献
992.
一种高衍射效率的偏振全息记录介质的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
本文研究了一种偶氮染料——明胶体系的偏振全息记录材料的特性,它具有实时记录,可重复使用,衍射效率高(>30%),保存期长,所需阀值激光功率低等特点.此外还研究了衍射效率与偏振状态的关系,给出了详细的研究结果. 相似文献
993.
利用FEM软件ANSYS对德国GSI的FAIR项目的超导二极铁的超导线进行了失超模拟.该模拟形象地给出导线的失超过程,通过APDL编程可以得到失超传播速度,失超时导体的端电压随时间的变化.文章还进一步研究了导线的最小失超传播区域MPZ,失超段初始温度和电流对失超传播速度的影响. 相似文献
994.
995.
996.
997.
998.
首先给出了Jam es-S te in估计优于岭估计的充分条件,随后在P itm an准则下给出了Jam es-S te in估计优于最小二乘估计的简短证明. 相似文献
999.
精确的甲烷分子实验光谱参数在大气科学和天文探测等领域有着广泛的应用,特别是谱线的展宽系数及其温度依赖系数对于甲烷分子浓度廓线的研究尤为重要。精密的实验测量是获得准确谱线参数的重要手段。采用实验测量获取谱线参数时,需要在已知实验条件(浓度,温度,总压力,吸收光程以及气体分子种类的混合比等)的情况下,多次扫描同一波段范围得到多组实验室吸收光谱,然后利用基于非线性最小二乘法的拟合程序处理这些光谱,反演获得所需要的光谱参数。然而,一般常用的单光谱拟合程序处理实验光谱既费时又容易引起拟合过程中的误差传递。针对此问题,采用最小二乘拟合技术和Levenberg-Marquardt迭代算法编写了一款适用于处理由可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS)所获得的吸收光谱的多光谱拟合程序。该程序可同时处理多张实验光谱,并基于全局拟合方法获得一套光谱参数。详细介绍了该程序的原理、使用方法及数据处理过程。利用多光谱拟合程序中的Voigt线型处理了2 958~2 959 cm-1波数内甲烷(12CH4)分子6条跃迁谱线的实验光谱,获得了296.0,251.0,223.0,198.0和173.0 K共5组温度下12CH4分子6条谱线的空气展宽系数。与之前文献报道的该波段内采用单光谱拟合程序得到的相应数据对比结果表明:获得的各温度下的空气展宽系数与参考文献中相应数据差值的百分比处在-4.97%~1.58%之间,两者数据整体符合较好,并且在30组对比数据中,有4组由单光谱拟合程序得到的空气展宽系数的误差值小于由多光谱拟合程序得到的相应数值,有2组数据显示由两种方法获得的误差值相等,其余24组由多光谱拟合程序获得的数据拟合误差小于由单光谱拟合程序获得的相应数值,表明多光谱拟合程序具有良好的可靠性,适用于气体分子吸收光谱的处理。 相似文献
1000.
CH4气体的精准检测对防止矿井瓦斯爆炸,确保安全生产至关重要。目前基于可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS)存在因温度变化导致气体浓度测量误差较大。探究了基于TDLAS的CH4气体检测系统与温度补偿方法,分析温度对CH4气体吸收谱线的影响,通过算法补偿模型消除环境温度对CH4气体检测的影响。依据TDLAS技术原理及相关理论,对系统发射单元、吸收池、信号接收单元、数据处理单元进行设计,搭建了基于TDLAS技术的CH4气体浓度检测系统,实验检测了不同环境温度(10~50 ℃)时0.04%CH4气体浓度,分析温度变化对CH4气体在波长为1.653 μm处吸收谱线强度和半宽度的影响。为消除温度对CH4气体检测的影响并提高补偿效果,采用粒子群优化算法(PSO)优化BP神经网络(BPNN)的最佳权值和阈值,建立CH4气体的PSO-BP温度补偿模型,克服了BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点。结果表明:(1)基于TDLAS的CH4气体检测浓度随环境温度升高而下降,整个实验温度内相对误差范围为4.25%~12.13%,不同环境温度下CH4气体检测浓度与温度之间的关系可用一元三次多项式表示;(2)CH4气体的吸收强度和半宽度随着温度的升高而下降,与温度变化之间的关系为单调递减函数,温度对CH4气体吸收谱线强度的相对变化率大于吸收谱线半宽度的相对变化率,CH4气体吸收谱线的强度更容易受温度变化的影响;(3)BP神经网络和PSO-BP模型测试样本的绝对平均误差(MAE)分别为12.88%和1.81%,平均绝对百分比误差(MAPE)分别为2.3%和0.3%,均方根误差(RMSE)分别为15.96%和2.69%,相关系数R2分别为0.980 6和0.999 6。通过建立PSO-BP温度补偿模型,补偿效果大部分分布在±1.0%的误差范围内,MAE,MAPE,RMSE和R2等评价指标均大幅度提升,对提高TDLAS技术在矿井CH4的精准检测具有一定的参考意义。 相似文献