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正形置换的枚举与计数

计算机研究与发展 2006年第6期43卷 1071-1075页

作者：任金萍吕述望中国科学院研究生院

正形置换在密码算法的设计中占有很重要的地位·研究正形置换的特性、枚举、计数对于密码设计和密码分析均具有重要的意义·正形置换的理论研究已成为国内外密码学编码理论的热点问题·对正形置换的计数和枚举问题进行讨论,利用和阵给... 详细信息

正形置换在密码算法的设计中占有很重要的地位·研究正形置换的特性、枚举、计数对于密码设计和密码分析均具有重要的意义·正形置换的理论研究已成为国内外密码学编码理论的热点问题·对正形置换的计数和枚举问题进行讨论,利用和阵给出了正形置换的一个枚举方法,利用该方法可以列出所有的n阶正形置换·国内外相关文献中还未见到正形置换的枚举方法·由该枚举法得出了n阶正形置换个数nn的上界和下界,这个结果比迄今为止给出的结果都要好,是目前给出的最优上下界·

关键词：正形置换和阵枚举法计数

Antibiofilm activity of alpha-mangostin loaded nanoparticles against Streptococcus mutans

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Asian Pacific Journal of Tropical Biomedicine 2020年第7期10卷 325-332页

作者： Phuong T.M.Nguyen Minh T.H.Nguyen lien T.Quach Phuong T.M.Nguyen lam l.Nguyen Dong V.Quyen Institute of Biotechnology Vietnam Academy of Science and Technology18 Hoang Quoc Viet RoadHanoiVietnam Institute of Graduate University of Science and Technology Vietnam Academy of Science and Technology18 Hoang Quoc Viet RoadHanoiVietnam University of Science and Technology of Hanoi Vietnam Academy of Science and Technology18-Hoang Quoc Viet RoadCau GiayHanoiVietnam

Objective:To investigate the antibiofilm activity of alphamangostin(AMG)loaded nanoparticle(nano AMG)against dental caries pathogen Streptococcus ***:AMG was isolated from the peels of Garcinia mangostana *** silica gel columns and chemically analysed by high performance liquid chromatography and nuclear magnetic *** AMG was prepared using the solvent evaporation method combined with high-speed *** nanoparticles were characterized using dynamic light scattering,field emission scanning electron microscopy(FE-SEM)and Fourier transform infrared spectroscopy(FTIR).The toxicity of nano AMG in fibroblast NIH/3 T3 cell line was determined using MTT *** antibiofilm effect of nano AMG was determined through the evaluation of biofilm formation by Streptococcus mutans using a 96-well *** biomass was quantified using crystal *** viability was observed under confocal microscopy using lIVE/DEAD Bac light ***,gene expression was determined by quantitative real-time PCR and membrane permeabilization activity by measuring the uptake of o-nitrophenol-β-***:Nano AMG size was in a range of 10-50 nm with a polydispersity index ofl value of-35.2 m *** size and the incorporation of AMG in the nanoparticles were confirmed by FE-SEM and FTIR *** IC50 values of the test agents on NIH/3 T3 cells were(9.80±0.63)μg/m l for AMG and(8.70±0.81)μg/m l for nano AMG,while no toxicity was generated from excipients used to prepare *** the early stage of biofilm formation,treatment with 6.25μmol/l nano AMG caused a reduction in biofilm biomass up to 49.1%,compared to 33.4%for *** contrast,biofilms at the late stage were more resistant to the test *** 96μmol/l(=10×MIC),nano AMG reduced only 20.7%of biofilm biomass while AMG did not showany *** of gtf B and gtf C genes involved in biofilm formation were down-regulated 3.3 and 12.5 folds,res

关键词： Alpha-mangostin Nanoparticle Antibiofilm activity Streptococcus mutans

AlGORITHMS FOR ClASSIFICATION BASED ON K-nn

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ALGORITHMS FOR CLASSIFICATION BASED ON K-NN

第11届国际模糊系统协会世界大会

作者： Manuellaguía Juan l. Castro Escuela Escuela

＜正＞ In this paper we focus on methods to solve classification tasks based on distances, and introduce some variants of the basic k-nn method adding up to 3 characteristics. We study the usefulness of the proposed ε-ball, ε-ballk-nn and e-bal1-nn methods, and make an exhaustive comparison using six different distance functions and 68 data sets, including data sets from the UCI-Repository and 49 artificial data sets. The proposed methods are useful and significantly outperform k-nn frequently.

关键词： Machine learning Classification Tasks Case-based Reasoning Similarity Distance Measures

来源： cnki会议评论

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一种基于神经网络的混沌控制方法

系统工程与电子技术 2001年第5期23卷 11-14,161页

作者：康波吕炳朝陈光 电子科技大学自动化系成都610054

将神经网络 (nn)与内模控制 (IMC)相结合 ,提出了一种用基于BP神经网络的内模控制进行混沌抑制的方法 ,该方法既具有内模控制的特点 ,又引入了神经网络的在线自校正机制。应用所提出的方法 ,针对Duffing振荡器的混沌控制问题进行了仿真... 详细信息

将神经网络 (nn)与内模控制 (IMC)相结合 ,提出了一种用基于BP神经网络的内模控制进行混沌抑制的方法 ,该方法既具有内模控制的特点 ,又引入了神经网络的在线自校正机制。应用所提出的方法 ,针对Duffing振荡器的混沌控制问题进行了仿真研究 ,仿真结果验证了该方法的有效性 ,同时还表明该方法具有很好的鲁棒性与自适应能力。

关键词：神经网络混沌控制自动控制

基于灰色Elman-nn模型的粮食产量预测与分析

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西北大学学报（自然科学版） 2014年第3期44卷 512-516页

作者：吕晶西北大学城市与环境学院陕西西安710069

设计灰色Elman神经网络预测模型,用于陕西地区人均粮食占有量及粮食单产量数据的预测与分析。根据神经网络能有效修正灰色预测模型的思路,设计灰色Elman神经网络预测模型。在对陕西地区人均粮食占有量及粮食单产量数据进行分析的基础上... 详细信息

设计灰色Elman神经网络预测模型,用于陕西地区人均粮食占有量及粮食单产量数据的预测与分析。根据神经网络能有效修正灰色预测模型的思路,设计灰色Elman神经网络预测模型。在对陕西地区人均粮食占有量及粮食单产量数据进行分析的基础上,建立灰色GM(1,1)模型,并利用Elman神经网络对粮食单产量数据预测模型进行残差修正。所设计的Elman-nn组合模型效果及预测精度优于单一的灰色预测模型。组合预测模型可用于农业及粮食产量领域的预测,为政府制定、实施农业经济政策提供科学依据。

关键词：灰色系统粮食产量预测 GM(1,1)模型 Elman神经网络

Temperature and structure measurements of heavy-ion-heated diamond using in situ X-ray diagnostics

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Matter and Radiation at Extremes 2024年第4期9卷 80-89页

作者： J.lutgert P.Hesselbach M.Schorner V.Bagnoud R.Belikov P.Drechsel B.Heuser O.SHumphries P.Katrik B.lindqvist C.Qu R.Redmer D.Riley G.Schaumann S.Schumacher A.Tauschwitz D.Varentsov K.Weyrich X.Yu B.Zielbauer Zs.Major P.Neumayer D.Kraus Institut fur Physik Universitat RostockAlbert-Einstein-Str.2318059 RostockGermany GSI Helmholtzzentrum fur Schwerionenforschung Planckstr.164291 DarmstadtGermany Institut für Angewandte Physik Goethe-Universität Frankfurt am MainMax-von-Laue-Str.160438 Frankfurt am MainGermany Institut fur Geowissenschaften Goethe-Universitat Frankfurt am MainAltenhoferallee 160438 Frankfurt am MainGermany Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf Bautzner Landstr.40001328 DresdenGermany European XFEl GmbH Holzkoppel 422869 SchenefeldGermany Centre for Plasma Physics School of Mathematics and PhysicsQueen’s University BelfastUniversity RoadBelfast BT71NNUnited Kingdom Institut für Kernphysik Technische Universität DarmstadtSchlossgartenstr.964289 DarmstadtGermany State Key laboratory of Nuclear Physics and Technology Institute of Heavy Ion PhysicsPeking UniversityBeijing 100871China Helmholtz Institut Jena Frobelstieg 307743 JenaGermany

We present in situ measurements of spectrally resolved X-ray scattering and X-ray diffraction from monocrystalline diamond samples heatedwith an intense pulse of heavy *** this way,we determine the samples’heating dynamics and their microscopic and macroscopic structuralintegrity over a timespan of several *** the ratio of elastic to inelastic scattering with state-of-the-art density functionaltheory molecular dynamics simulations allows the inference of average temperatures around 1300 K,in agreement with predictions fromstopping power *** simultaneous diffraction measurements show no hints of any volumetric graphitization of the material,butdo indicate the onset of fracture in the diamond *** experiments pave the way for future studies at the Facility for Antiproton andIon Research,where a substantially increased intensity of the heavy ion beam will be available.

关键词： heated intense structure

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一种模糊-证据knn分类方法

电子学报 2012年第12期40卷 2390-2395页

作者：吕锋杜妮文成林河北师范大学物理科学与信息工程学院河北石家庄050024 杭州电子科技大学自动化学院浙江杭州310018

已有的以k-最近邻(kNearest Neighbor,knn)规则为核心的分类算法,如模糊knn(Fuzzyknn,Fknn)和证据knn(Evidentialknn,Eknn)等,存在着两个问题:无法区别出样本特征的差异以及忽略了邻居距训练样本类中心距离的不同所带来的影响.为此,本... 详细信息

已有的以k-最近邻(kNearest Neighbor,knn)规则为核心的分类算法,如模糊knn(Fuzzyknn,Fknn)和证据knn(Evidentialknn,Eknn)等,存在着两个问题:无法区别出样本特征的差异以及忽略了邻居距训练样本类中心距离的不同所带来的影响.为此,本文提出一种模糊-证据knn算法.首先,利用特征的模糊熵值确定每个特征的权重,基于加权欧氏距离选取k个邻居;然后,利用邻居的信息熵区别对待邻居并结合Fknn在表示信息和Eknn在融合决策方面的优势,采取先模糊化再融合的方法确定待分类样本的类别.本文的方法在UCI标准数据集上进行了测试,结果表明该方法优于已有算法.

关键词： k-最近邻(k-nn) 加权欧氏距离模糊熵折扣因子证据理论

Immunoprotective antigens of Eimeria maxima:identification using genetics and the immune host

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Immunoprotective antigens of Eimeria maxima:identification u...

The 15th World Veterinary Poultry Congress

作者： Darner P Blake Martin W Shirley Adrian l Smith Institute for Animal Health ComptonBerkshireRG20 7NNUK Institute for Animal Health ComptonBerkshireRG20 7NNUK Institute for Animal Health ComptonBerkshireRG20 7NNUK

＜正＞Control of the Eimeria species,causative organisms of the disease coccidiosis,has largely been based up- on chemotherapy or vaccination with live wild-type or attenuated ***,the widespread oc- currence of drug r...

关键词：

来源： cnki会议评论

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基于神经网络的状态估计方法研究

电力系统保护与控制 2018年第22期46卷 109-115页

作者：赵巍岳靳松吕天成华北电力大学电子与通信工程系河北保定071001

智能电网建设的快速推进,导致状态估计算法所处理的数据量急剧增加。串行状态估计算法求解速度慢,无法满足电力系统实时分析的要求;而并行状态估计方法需要大规模计算集群的支持,会占据大量的硬件资源并产生高能耗。为解决上述问题,提... 详细信息

智能电网建设的快速推进,导致状态估计算法所处理的数据量急剧增加。串行状态估计算法求解速度慢,无法满足电力系统实时分析的要求;而并行状态估计方法需要大规模计算集群的支持,会占据大量的硬件资源并产生高能耗。为解决上述问题,提出一种基于神经网络的状态估计方法。该方法以离线方式搭建并训练神经网络。在状态估计的实际计算中,以神经网络的前向计算代替传统算法中的迭代最小二乘拟合,从而大幅减少状态估计算法的执行时间。由于神经网络的前向计算所需时间很短,即使处理大规模电网,提出的方法仍可在单机平台上运行,从而避免使用大规模计算集群所需的能耗。同时,神经网络自身的高容错性还能有效地修正量测数据中的误差。实验结果表明,与串行方法相比,所提方法计算速度提升了约205倍。

关键词：状态估计智能电网神经网络权重初始化