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1.
2.
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。 相似文献
3.
以焦炉上升管内壁结焦炭层块为研究对象,采用X射线荧光光谱仪(XRF)、X射线衍射仪(XRD)、傅里叶红外光谱仪(FTIR)和激光共聚焦拉曼光谱仪(Raman)对结焦炭层的元素组成,以及各结焦炭层的矿物组成、组成结构和分子结构进行测试。分析从结焦炭层块外表面向内表面过渡的各结焦炭层的差异性,揭示焦炉上升管内壁结焦机理。结果表明焦炉上升管内粉尘中Fe,S和Cr极易催化荒煤气中蒽、萘等稠环芳烃化合物成炭,在焦炉上升管内壁形成炭颗粒沉积,为焦油凝结挂壁提供载体,在荒煤气温度降至结焦温度时易结焦积碳。结焦炭层均含有芳香层结构,随着结焦炭层从外表面向内表面过渡,各结焦炭层的面层间距(d002)逐渐降低、层片直径(La)先降低后增加、层片堆砌高度(Lc)和芳香层数(N)先稳定后增加。结焦炭层石墨化过程是由结焦炭层内表面向外表面进行,主要包括其片层外缘的羧基和部分C-O结构的降解剥离,从而形成高度规整的共轭结构。结焦炭层块中C元素是以结晶碳与无定型碳的混合物形式存在。以上研究为解决焦炉上升管内壁结焦及腐蚀问题,提高换热器换热效率,有效回收焦炉荒煤气显热,降低焦化企业能耗提供实验基础和理论依据。 相似文献
4.
5.
6.
用Java实现网上结构图实验仿真 总被引:2,自引:0,他引:2
基于线性系统仿真的连接矩阵方法,用Java语言开发面向结构图的实验仿真程序,以Applet小应用程序的形式插入网页中运行,实现了信号与系统网上实验教学中的结构图实验仿真。经试用,程序在浏览器中运行正常,可以完成一般线性系统仿真,与以MATLAB,LABView等程序开发的实验仿真程序相比,该程序运行环境简单,几乎所有常用的Web浏览器都支持Java运行,不需另行安装相应组件。对于线性系统结构图,实现了所见即所得的图形化编程环境,具有较好的人机交互性。 相似文献
7.
8.
在计算机视觉理论基础上发展起来的视觉检测(vision inspection)技术具有非接触、速度快、精度适中、可实现在线等优点,已广泛地应用于工业产品的在线检测。在计算机视觉检测技术中CCD摄像机是一个最关键的器件,其参数是否准确决定了检测的精度。所以,摄像机标定是视觉检测技术中最基本的也是最重要的一步。在比较其他标定方法的基础上,为了解决传统标定方法对螺纹图像测量系统所带来的一系列问题,采用了一种新的图像测量系统的标定方法——网格式平行线标定方法,该方法运用了CCD亚像素细分技术及调焦技术,可直接得到纵横2个方向的像素,经过理论分析及实验结果均表明,采用该方法具有标定简单、精度高、重复性好等优点,是一种较好的螺纹图像测量系统标定方法。 相似文献
9.
10.
设 $\varphi$ 是单位园盘 $D$ 到自身的解析映射, $X$ 是 $D$ 上解析函数的 Banach 空间, 对 $f\in X$, 定义复合算子$C_\varphi $ : $C_\varphi (f)=f\circ \varphi$. 我们利用从 ${\cal B}^0$到 $E(p,q)$ 和 $E_0(p,q)$ 空间的复合算子研究了空间 $E(p,q)$ 和 $E_0(p,q)$, 给出了一个新的特征. 相似文献