PI-强LU富足半群

通过对C-L^U-富足半群的刻画,给出了PI-强L^U富足半群的结构定理。     

[Zn(Pybox)Br2]配合物的合成, 晶体结构及催化性质研究

合成了一种锌的配位化合物(Dm-Pybox)ZnBr2(1),(Dm-pybox为2,6-二[4',4'-二甲基噁唑啉]吡啶),通过核磁,元素分析,红外和X-射线单晶衍射表征确定其结构.对于配合物C15 H19 N3 O2 ZnBr2,Mr(分子量)=498.52,单斜晶系,空间群为P21/c,a=10.2422(19)?,b=16.141(3)?,c=11.513(2)?,β=99.128(2),V=1879.2(6)?3,Z=4,F(000)=984,μ=5.570mm-1,ρc=1.762g/cm3,最终的R1=0.0584(I>2σ(I))和wR2=0.1773(所有数据).配合物1可以在水溶剂和室温条件下高效催化二茂铁甲醛与活泼亚甲基化合物Knoevenagel缩合反应.     

A Method for Time-Series Location Data Publication Based on Differential Privacy

In the age of information sharing, logistics information sharing also faces the risk of privacy leakage. In regard to the privacy leakage of time-series location information in the field of logistics, this paper proposes a method based on differential privacy for time-series location data publication. Firstly, it constructs public region of interest(PROI) related to time by using clustering optimal algorithm. And it adopts the method of the centroid point to ensure the public interest point(PIP) representing the location of the public interest zone. Secondly, according to the PIP, we can construct location search tree(LST) that is a commonly used index structure of spatial data, in order to ensure the inherent relation among location data. Thirdly, we add Laplace noise to the node of LST, which means fewer times to add Laplace noise on the original data set and ensures the data availability. Finally, experiments show that this method not only ensures the security of sequential location data publishing, but also has better data availability than the general differential privacy method, which achieves a good balance between the security and availability of data.     

紫色球杆菌视紫红质光谱特性的机器学习研究

近年来，机器学习等人工智能技术被应用于蛋白质工程，其在蛋白质结构、功能预测、催化活性等研究中具有独特优势。在未知蛋白质结构的情况下，将蛋白质序列和功能特性与机器学习相结合，基于序列-活性关系（innovative sequence-activity relationship，ISAR）算法，将蛋白质氨基酸序列数字化，用快速傅里叶变换（fast four transform，FFT）进行预处理，再进行偏最小二乘回归建模，可在数据集较少情况下拟合得到最佳模型。通过机器学习对紫色球杆菌视紫红质（gloeobacter violaceus rhodopsin，GR）的突变体蛋白质氨基酸序列与光谱最大吸收波长进行建模，获得了最佳模型。用最佳索引LEVM760106建模得到的确定系数R² 为0.944，均方误差E为11.64。用小波变换进行的预处理，其R² 虽也约为0.944，但E大于11.64，不及FFT进行的预处理。方法较好地解决了蛋白质序列与功能特性之间的数学建模问题，在蛋白质工程中可为预测更优的突变体提供支持。     

高温作用后砂岩物理力学性质阈值温度的确定——基于机器学习算法

通过采用机器学习算法，提出了高温作用后砂岩物理力学性质变化的阈值温度的确定方法。基于Python语言，利用K-Means、SVM算法，实现了对样本数据的分类和聚类，确定了阈值温度区间，验证了二分类法的合理性和准确性.结果表明，砂岩样本的阈值温度区间为400~600 ℃，阈值温度上下砂岩的物理力学性质存在显著差异，体现为阈值温度区间以下的岩样物理力学性质较为分散，而阈值温度区间以上的岩样物理力学性质较为集中.     

基于串空间模型的认证测试方法

串空间模型认证测试方法是定理证明安全协议分析法中最具有代表性的一类.利用串空间模型理论对Needham-Schroeder(N-S)公钥协议中中间人攻击问题进行形式化分析与设计,并对其进行证明.与原有技术相比,该方法更为形式化,协议分析人员可以很方便地进行手动分析,并且更有利于协议分析自动化工具的实现.     

QEPAS系统中石英音叉模态仿真计算与研究

对石英音叉增强型光声光谱(QEPAS)系统中常用的石英音叉进行了有限元模态计算，获得石英音叉前6阶振型与模态频率，认知了第4阶对称摆动振型为有效振动，利用单因素法分析了石英音叉的音臂长度l₁、音臂宽度w₁、音臂厚度t、音臂切角θ、音臂圆孔直径d及音臂圆孔高度h对低阶有效共振频率(Fre)的影响，敏感度依次为： l₁> w₁>d>θ>t>h，考虑实际设计情形，筛选出了l₁，w₁，d与h四个石英音叉设计变量，采用Box-Behnken实验设计方案与RSM(response surface methodology)方法，以Fre为函数目标，建立l₁，w₁，d与h的二次回归响应面模型，得到了参数之间的交互作用，利用Design-Expert软件对响应面模型进行设计参数反求，结果表明，在15 000 Hz≤Fre≤25 000 Hz计算区域内误差较小，基本满足QEPAS系统的计算需求，所提出的研究与设计方法具有一定通用性，可为QEPAS系统中石英音叉结构参数设计提供参考。