简介:摘要机器学习已经广泛的应用于众多疾病的辅助诊断中,分类集成学习通过构建多个学习器来完成特定学习任务,再通过特定的策略将他们结合起来。阿尔茨海默症由于其病因和疾病发展经历了较为漫长的过程。本研究使用对早期、晚期轻度认知障碍、阿尔茨海默症及正常老年人进行分组特征提取。优化使用可以提高分辨率的PCA-FLDA集成分类器对前期提取的数据进行分类集成,最大限度的降低了前期特征提取中不同分类方式对空间划分的依赖性。
简介:基于网络药理学研究补气中药人参、黄芪的主要活性成分、靶点及作用于心脑疾病的分子机制。通过中药整合药理学平台(TCMIP),筛选出人参和黄芪的成分、靶标信息,进行相关的GO基因功能和KEGG通路富集分析,构建核心靶标网络图和“中药成分关键药靶通路”图。从人参、黄芪药对中筛选得到160个药物间共同靶标,463条药物疾病核心靶标信息,其中62条共同靶标、131条潜在药物靶标、25条已知疾病靶标,主要涉及在线粒体能量产生、转化及氧化代谢等多条生物学过程信号通路。阐释了人参、黄芪功效及应用的异同点,并从成分靶点疾病角度初步揭示了人参、黄芪治疗心脑疾病具有补气功效共同作用机制,为深入研究中药功效的作用机制提供了示范和参考。
简介:摘要根据南疆西部17个国家气象观测站1961-2016年55a大风逐日观测资料,利用线性趋势分析、回归分析等方法对南疆西部的大风天气特征进行统计分析。再选取1980—2016年出现大风的天气过程,利用NCEP/NCAR逐日四次再分析资料(分辨率1°×1°),对南疆西部产生大风的天气形势、环流特征、物理量场进行归纳总结。结果表明,南疆西部大风日数整体上呈减少趋势,并通过0.05显著性检验,按年代际变化来看,80年代以后平原及山区大风日数明显减少,按季节变化来看,春夏季为大风高发期,按月际变化来看,5月、6月大风出现概率最大。根据影响系统的不同将500hPa环流分为西伯利亚低槽类、巴湖低(涡)槽和中亚低(涡)槽类三种形势。
简介:基于社群经济高速发展的时代背景下,首次将离散型Hopfield神经网络应用到社群经济影响因素问题上。首先建立社群经济因素体系,通过ISM方法得出各因素间的层次结构关系。然后利用离散型Hopfield神经网络构建自媒体价值评估模型,通过MATLAB设计一个不断提高的理想评价指标来区分同一等级中的不同样本,最后,通过算例得出价值最高的自媒体。结果表明:注重提高特色化社群活动、用户参与决策、平台共享、社群文化构建这4要素更有利于提高自媒体价值,并提出了相应的对策建议,为企业及自媒体人提供借鉴价值。
简介:摘要采用酸催化溶胶-凝胶法制备了沸石负载的TiO2臭氧催化剂,考察了制备条件对负载型TiO2催化剂的晶相和形貌的影响。结果表明,采用沸石为载体时,TiO2以纳米颗粒的形态分散在载体表面,反应溶液的PH值直接导致了形成的TiO2晶相,研究结果表明氢离子浓度0.1mol/L~0.82mol/L,形成的晶相为金红石。同时酸的种类及、无水乙醇的加量入对晶相形成关系不大。