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基于学习的多属性基数估计

基于学习的多属性基数估计

作者：洪晓宇华东师范大学

学位级别：硕士

数据库中的优化器会在多个查询计划中选择代价最低的计划执行。基数估计在底层查询计划的成本中有着不可忽视的重要性。在现代数据库系统中,大多使用谓词独立性等假设来提供基数估计值,虽然基于直方图等传统方法可以提供快速的估计,但... 详细信息

数据库中的优化器会在多个查询计划中选择代价最低的计划执行。基数估计在底层查询计划的成本中有着不可忽视的重要性。在现代数据库系统中,大多使用谓词独立性等假设来提供基数估计值,虽然基于直方图等传统方法可以提供快速的估计,但由它们得到的估计值并不准确,这可能会诱导优化器选择次优的查询计划。基于此,本文提出了一个机器学习方案,将机器学习模型应用在基数估计问题上,以改进数据库中的基数估计不准确问题。本文首先实现了面向基数估计的工作负载生成,之后提出了一个改进型多属性基数估计模型,最后进行了与其他方法的对比实验,并给出一个基数估计模型与现代数据库进行集成的流程。具体内容如下:(1)实现了一个适用于基数估计问题的多样性工作负载。不同于按规则产生的其他工作负载,面向基数估计的工作负载抛开了谓词独立性等假设,对单表中的多列属性分别进行联合,具有广泛的分布及相关性,并符合生产使用。每一个工作负载都是由查询选择块联合构成,其中查询块由其查询中心和范围大小所控制。(2)提出了一个改进型多属性基数估计算法。该模型通过训练数据学习复杂的回归函数,将树状集成和神经网络进行迭代训练并加以结合,以改进特征提取功能以及回归能力。考虑到优化器对低延迟的要求,利用轻量级模型进行快速学习并实现高精度预测,同时以毫秒为单位生成估计值。(3)采用改进型模型与传统数据库及其他基于学习方法的模型进行对比实验和动态实验。将描述估计基数值与真实基数值之间的差距作为实验的准确性度量。除此之外还分析了My SQL数据库优化器结构并提出了一个与现代数据库集成的应用场景,以结合实际优化器进行计划选择。本文实验结果表明改进型多属性基数估计模型在相同数据集与工作负载中表现最为突出,达到了最高的精确度,且即使在较短的更新时间下也能达到较低的误差值,这为后续的应用实践提供了重要的保障。

关键词：基数估计机器学习优化器数据库系统谓词选择性

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悬挂式隧道消防机器人结构设计及运动学分析

现代信息科技 2023年第15期7卷 162-165页

作者：洪晓宇北京市海淀区消防救援支队北京100080

针对隧道内发生火灾时消防人员无法快速进入内部实施救援的问题,设计一种新型悬挂式隧道消防机器人,并对所设计的机器人进行了运动学仿真和关键部位的有限元分析。采用红外成像技术,结合温度传感器以及烟雾传感器,可实现火点自动探测及... 详细信息

针对隧道内发生火灾时消防人员无法快速进入内部实施救援的问题,设计一种新型悬挂式隧道消防机器人,并对所设计的机器人进行了运动学仿真和关键部位的有限元分析。采用红外成像技术,结合温度传感器以及烟雾传感器,可实现火点自动探测及火源自动捕捉。通过无线通信技术将内部信息向外界实时传输,为消防人员快速制定消防策略提供了有力的依据。此外,该机器人设置有消防水炮,能及时对火点进行有效控制,防止火情进一步扩大,提高了灭火效率,可有效保护消防人员和受灾群众的生命财产安全。

关键词：消防机器人结构设计运动学分析

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蛋白质亚细胞定位预测研究与应用

蛋白质亚细胞定位预测研究与应用

作者：洪晓宇南京农业大学

学位级别：硕士

蛋白质亚细胞定位预测在识别未知功能的蛋白质序列,确定基因组标注,药物靶标发现中都有重要的意义和作用。伴随计算机和生物技术的蓬勃发展,由高通量实验积累的生物数据按几何数增加,传统的生物学实验方法已经难以满足科研需求,因此本... 详细信息

蛋白质亚细胞定位预测在识别未知功能的蛋白质序列,确定基因组标注,药物靶标发现中都有重要的意义和作用。伴随计算机和生物技术的蓬勃发展,由高通量实验积累的生物数据按几何数增加,传统的生物学实验方法已经难以满足科研需求,因此本文采用机器学习的方法来对蛋白质亚细胞进行定位预测研究。以往的研究证明将不同的特征提取方法和不同的预测算法进行组合应用到不同的标准数据集上会产生迥异的预测结果。为了得到最优的预测组合,分两步进行研究:(1)为了找到最优的序列特征提取算法,通过主成分分析法(PrincipalComponent Analysis,PCA)对基于基因本体(Gene Ontology,GO)的序列特征进行压缩,提出PCAGO特征。选取多个单一特征和基于GO的组合特征提取方法进行对比实验。实验结果显示PCAGO特征结合伪氨基酸组成法(Pseudo-amino acid composition,PseAAC)提取的序列特征在单标记数据集上的预测准确率普遍较高。为了找到最优的预测组合,将基于GO的最优组合特征作为输入,分别送入支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、BP神经网络和K近邻(K-NearestNeighbor,KNN)三个分类预测算法进行亚细胞定位。综合实验结果可以看出将SVM预测算法和PCAGO+PseAAC的组合特征提取方法结合的预测模型在单标记数据集上表现出了最明显的优势。随着蛋白质组学研究的深入,实验发现许多蛋白质并不是只处在一个亚细胞上,即证实了多位点蛋白质(Multi-location Protein)的存在。由于多位点蛋白质发现时间短,数据积累不足,技术限制等因素,使用机器学习方法对多位点蛋白质亚细胞进行定位预测研究的时间并不长。为了提高蛋白质亚细胞多点定位预测的准确率,本文提出了一种改进的多目标学习径向基神经网络算法(RBF Neural Networks for Multi-Label Learning,ML-RBF),即CL-RBF算法。具体改进方向如下所示:(2)ML-RBF采用传统的K-means方法计算隐层中心,在隐层中心个数选取上,K-means表现出了较大的随机性和不可靠性。本文通过引入轮廓系数(Silhouette Coefficient)优化隐层中心个数。以往对隐层中心的优化只着眼于单个标记内,从而忽略了标记间隐层中心的相互影响。本文提出当同属两个不同标记的样本数量较少时,不同标记间的隐层中心距离也应尽可能大。遵循此原则,对不同标记间的隐层中心距离小于某一阈值的情况,隐层中心需要重新调整。为了消除ML-RBF训练过程中引起的误差,结合多位点蛋白质的特点,采用自适应地梯度下降算法调整ML-RBF参数。为了提高预测结果的准确性,提出一种基于聚类优化的结果集调整策略,依据测试样本与标记L的隐层中心和不属于标记L的样本生成的聚类中心的欧式距离差,调整预测结果。最后,为了考察CL-RBF在蛋白质亚细胞多点定位预测中的性能,选取其他四种多目标学习算法进行对比试验,综合考虑不同评价指标,我们发现CL-RBF在四个多标记数据集上的表现最佳。此外,为了使研究成果便于观察和使用,本文基于SVM算法和改进的ML-RBF算法编写了两个蛋白质亚细胞定位预测系统。

关键词：亚细胞定位蛋白质序列特征主成分分析法径向基神经网络

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茂金属催化剂及其聚烯烃的开发

合成树脂及塑料 1996年第4期13卷 1-5页

作者：陈伟景振华洪晓宇崔春明中国石化石油化工科学研究院北京100083

报导了中国石油化工总公司石油化工科学研究院近两年茂金属催化剂及其催化烯烃聚合技术的研究进展。间规选择性复合型茂金属催化剂技术已开发成功;用其催化丙烯聚合,在国内首次得到合格的商业用间规聚丙烯;完成了限制几何构型复合型茂... 详细信息

报导了中国石油化工总公司石油化工科学研究院近两年茂金属催化剂及其催化烯烃聚合技术的研究进展。间规选择性复合型茂金属催化剂技术已开发成功;用其催化丙烯聚合,在国内首次得到合格的商业用间规聚丙烯;完成了限制几何构型复合型茂金属的合成探索,获得具有较好活性的系列催化剂;实现了茂金属催化剂的负载化,为茂金属催化剂在气相烯烃聚合工艺中的应用奠定了基础。

关键词：茂金属催化剂聚烯烃催化剂

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聚丙烯的发展及展望

石油炼制与化工 1997年第11期28卷 32-36页

作者：荣峻峰景振华洪晓宇石油化工科学研究院北京100083

从丙烯聚合催化剂、丙烯聚合工艺、丙烯均聚及共聚材料三个方面综述聚丙烯的发展及现状，展望聚丙烯的研究发展方向。由于聚丙烯具有优异的综合性能，其应用领域在不断扩展，具有广阔的发展前景。

关键词：聚丙烯催化剂聚合过程工艺发展

球形TiCl_4/MgCl_2催化剂催化丙烯聚合

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石油化工 2006年第3期35卷 231-235页

作者：费建奇黄绪耕荣峻峰洪晓宇景振华中国石油化工股份有限公司石油化工科学研究院北京100083

以乳化急冷法制备的球形MgCl2为载体，制备了球形TiCl4／MgCl2催化剂（简称催化剂），片将陔催化剂用于丙烯聚合。采用扫描电子显微镜、N2吸附法对催化剂及聚合物的形态进行了表征，考察了聚合时间、聚合温度、铝钛比、铝硅比、氧气加... 详细信息

以乳化急冷法制备的球形MgCl2为载体，制备了球形TiCl4／MgCl2催化剂（简称催化剂），片将陔催化剂用于丙烯聚合。采用扫描电子显微镜、N2吸附法对催化剂及聚合物的形态进行了表征，考察了聚合时间、聚合温度、铝钛比、铝硅比、氧气加入亘对催化剂性能的影响。实验结果表明，催化剂与聚合物均为球形，且催化剂粒径分布窄，具有较大的孔体积和孔径，所制得的聚丙烯也具有孔隙率大、孔径大等特点。较佳的聚合条件为：聚合温度70—75℃、聚合时间3h、铝与钛摩尔比为300、铝与硅摩尔比为15、氢气加入量（质量分数）2．00×10^-4；在此条件下，催化剂具有较高的催化活性，同时聚丙烯具有较高的等规度；催化剂具有良好的氢调敏感性。

关键词：氯化镁催化剂阿烯聚合聚丙烯

粘土矿物用于乙烯聚合催化剂的研究 Ⅱ.凹凸棒石粘土微球负载MgCl_2 /THF/TiCl_4制备乙烯聚合催化剂

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石油化工 2004年第1期33卷 28-32页

作者：荣峻峰景振华洪晓宇石油化工科学研究院北京100083

采用高比表面积、高孔隙率的凹凸棒石粘土微球作为MgCl2/THF/TiCl4活性组分的载体,制备了高效球形催化剂。研究了这种新型催化剂的制备规律和催化剂结构,结果表明,催化剂的聚合活性随焙烧温度的提高呈上升趋势,但过高的焙烧温度也会导... 详细信息

采用高比表面积、高孔隙率的凹凸棒石粘土微球作为MgCl2/THF/TiCl4活性组分的载体,制备了高效球形催化剂。研究了这种新型催化剂的制备规律和催化剂结构,结果表明,催化剂的聚合活性随焙烧温度的提高呈上升趋势,但过高的焙烧温度也会导致粘土晶体结构的彻底破坏而不利于活化粘土活性的提高。同时研究了该新型催化剂对乙烯均聚和乙烯-己烯共聚的反应性能。

关键词：凹凸棒石粘土粘土 MgCl2 聚乙烯聚合催化剂

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CTE-1型高效乙烯聚合催化剂的研究

石油化工 2004年第Z1期33卷 488-489页

作者：荣峻峰刘伟林伟国景振华洪晓宇石油化工科学研究院北京100083 石油化工科学研究院北京100083 石油化工科学研究院北京100083 石油化工科学研究院北京100083 石油化工科学研究院北京100083

研究开发了CTE-1型高效乙烯聚合催化剂.聚合评价显示,CTE-1型聚乙烯催化剂的活性优良,聚合反应动力学行为十分平稳,各种性能同进口催化剂相当.

关键词：双峰聚乙烯催化剂聚合活性颗粒形态

CL-RBF:一种基于改进ML-RBF的蛋白质亚细胞多点定位预测算法

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食品与生物技术学报 2020年第2期39卷 66-73页

作者：薛卫洪晓宇胡雪娇陈行健张梁南京农业大学信息科学技术学院江苏南京210095 江南大学粮食发酵工艺与技术国家工程实验室江苏无锡214122

综合考虑标记内和标记间的聚类结果对多目标学习径向基神经网络算法(RBF Neural Networks for Multi-Label Learning,ML-RBF)的影响,提出CL-RBF算法并应用到蛋白质亚细胞多点定位预测中。通过引入轮廓系数(Silhouette Coefficient)对ML-... 详细信息

综合考虑标记内和标记间的聚类结果对多目标学习径向基神经网络算法(RBF Neural Networks for Multi-Label Learning,ML-RBF)的影响,提出CL-RBF算法并应用到蛋白质亚细胞多点定位预测中。通过引入轮廓系数(Silhouette Coefficient)对ML-RBF隐层中心的个数进行优化,并通过分析标记间聚类结果的关系,对小于某一阈值的标记间的聚类中心重新聚类,使用梯度下降算法进行参数调整,最后依据测试样本与标记L的隐层中心和不属于标记L的样本生成的聚类中心的欧式距离差调整预测结果。在10折交叉验证下,采用词袋模型(Bag of Words)和氨基酸组成法(Amino acid composition,AAC)结合的方式提取特征向量,选取另外4种多目标学习算法作对比实验,根据不同评价指标的结果,得出CL-RBF算法在4个多标记数据集上的综合性能最优的结论。本研究预测算法通过网站https://***/homepage_***实现。

关键词： ML-RBF 亚细胞定位轮廓系数词袋模型