检索结果-南通市图书馆

番荔枝开花调控转录因子基因AsLEAFY的克隆与表达分析

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园艺学报 2015年第8期42卷 1467-1476页

作者：刘锴栋黄素娜姜艳黎海利袁长春刘金祥陈燕岭南师范学院生命科学与技术学院广东湛江524048 浙江省中药研究所有限公司杭州310023

利用同源克隆和RACE-PCR获得番荔枝LEAFY基因的全长cDNA序列,命名为AsLEAFY,Gen Bank登录号为KP866145。序列分析表明,克隆获得的番荔枝AsLEAFY基因长为1 236 bp,编码411个氨基酸,该氨基酸序列含有5′-N端脯氨酸富集区和中央酸性区,具有... 详细信息

利用同源克隆和RACE-PCR获得番荔枝LEAFY基因的全长cDNA序列,命名为AsLEAFY,Gen Bank登录号为KP866145。序列分析表明,克隆获得的番荔枝AsLEAFY基因长为1 236 bp,编码411个氨基酸,该氨基酸序列含有5′-N端脯氨酸富集区和中央酸性区,具有LEAFY(FLO)家族的典型结构特征。同源分析表明,该氨基酸序列与多种木本植物LEAFY类蛋白的同源性较高。进化树分析表明AsLEAFY与木本植物的亲缘关系高于草本植物。实时定量PCR结果表明,AsLEAFY在番荔枝花发育的整个过程中都有表达,在初期的花芽中表达量最高,在不同组织器官中表达量存在差异,在枝条去叶后的腋芽中的表达量最高。推测该基因在番荔枝花器官形成初期发挥重要作用。

关键词：番荔枝 LEAFY 花发育表达模式

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演化神经网络学习方法及其应用

石油地球物理勘探 2001年第2期36卷 193-197,219页

作者：彭真明安鸿伟张淑芹龙雨风张兴焰成都理工学院信息工程与地球物理系中原油田分公司勘探开发研究院

在基于梯度下降原理的ＢＰ网络学习过程中，权值的获取方法是采用某个确定的权值变化规则，然后在训练中逐步调整，最终得到一个较好的权值分布。但它往往会因非线性多极值目标函数而陷于局部最优解。本文采用全局寻优的遗传算法（ＧＡ... 详细信息

在基于梯度下降原理的ＢＰ网络学习过程中，权值的获取方法是采用某个确定的权值变化规则，然后在训练中逐步调整，最终得到一个较好的权值分布。但它往往会因非线性多极值目标函数而陷于局部最优解。本文采用全局寻优的遗传算法（ＧＡ）和基于梯度下降的局部寻优反传算法（ＢＰ）相结合来训练网络，使网络的连接权在不断迭代过程中自适应演化。通过在ＮＨ地区利用井旁道地震特征参数外推重建井底以下声波曲线的实践，表明这种演化学习方法可以克服传统方法的不足，而且还能避免训练中的“伪学习”现象，提高网络的推广预测能力。

关键词： bp网络遗传算法演化训练地震参数声波曲线重建地震勘探

孔隙对碳/环氧层压板层间剪切强度影响的神经网络预测(英文)

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材料工程 2009年第S2期37卷 402-407页

作者：朱洪艳李地红张东兴吴宝昌陈玉勇哈尔滨工业大学材料科学与工程系哈尔滨150001 哈尔滨飞机工业集团有限公司哈尔滨150060

采用一种新的方法研究了孔隙(孔隙率、孔隙形状和尺寸)对复合材料层压板[(±45)4/(0,90)/(±45)2]S,[(±45)/(0,90)2/(±45)]S和[(±45)/04/(0,90)/02]S的层间剪切强度影响的非线性关系。建立了了一个四层前馈型bp网络神经网络。采用真... 详细信息

采用一种新的方法研究了孔隙(孔隙率、孔隙形状和尺寸)对复合材料层压板[(±45)4/(0,90)/(±45)2]S,[(±45)/(0,90)2/(±45)]S和[(±45)/04/(0,90)/02]S的层间剪切强度影响的非线性关系。建立了了一个四层前馈型bp网络神经网络。采用真空袋和热压罐技术制备了含不同孔隙率的复合材料层压板。神经网络的算法为Levenberg-Marquardt算法。研究结果表明:Levenberg-Marquardt算法的预测能力较高,即,92%的B(决定系数)值大于0.9。而且,神经网络的结构会影响不同孔隙率的环氧树脂基复合材料的层间剪切强度的预测结果。

关键词：神经网络孔隙率孔隙尺寸孔隙形状层间剪切强度

RPROP神经网络在非侵入式负荷分解中的应用

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电力系统保护与控制 2016年第7期44卷 55-61页

作者：李如意王晓换胡美璇周洪胡文山河南许继仪表有限公司河南许昌461000 武汉大学发电控制与电网智能化技术研究所湖北武汉430072

为了解决常用家电设备投切状态辨识问题,提出一种以神经网络为辨识模型的方法,增强其快速辨识能力。首先,从负荷印记出发,针对各用电设备的稳态电流谐波特性,建立用电设备特征标签。然后,采用弹性bp(Resilient back propagation,RPROP)... 详细信息

为了解决常用家电设备投切状态辨识问题,提出一种以神经网络为辨识模型的方法,增强其快速辨识能力。首先,从负荷印记出发,针对各用电设备的稳态电流谐波特性,建立用电设备特征标签。然后,采用弹性bp(Resilient back propagation,RPROP)神经网络,将输入数据特征向输出层非线性映射,实现快速收敛至全局最优点。训练中采用多种设备组合方式,进行用电设备特征辨识。最终,以五类常用用电设备进行实验,实验结果表明该算法能够有效地识别家用设备的工作状态组合,且对功率相近、谐波具有较小差异的用电设备工作状态也具有很好的辨识能力。

关键词：非侵入式负荷分解神经网络 RPROP算法系统架构

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基于径向基神经网络的集装箱量预测模型

大连海事大学学报 2005年第1期31卷 48-50,58页

作者：沈立新陈燕刘振峰谢吉标大连海事大学交通运输管理学院辽宁大连116026 大连口岸物流网有限公司辽宁大连116026 中国石油吉林石化分公司物资装备中心吉林吉林132021

提出了一种利用RBF神经网络算法对港口集装箱量进行预测的模型,并应用此模型对上海港集装箱运量进行了仿真及示例分析,同时与bp神经网络预测方法进行了比较.结果表明,运用RBF神经网络进行预测,具有较快的运算速度和较高的精度,并有很好... 详细信息

提出了一种利用RBF神经网络算法对港口集装箱量进行预测的模型,并应用此模型对上海港集装箱运量进行了仿真及示例分析,同时与bp神经网络预测方法进行了比较.结果表明,运用RBF神经网络进行预测,具有较快的运算速度和较高的精度,并有很好的预测能力和应用价值.

关键词：径向基神经网络集装箱吞吐量预测模型

缺刻缘绿藻二酰甘油酰基转移酶2(DGAT2)的基因特性与功能鉴定

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水产学报 2013年第8期37卷 1162-1172页

作者：房逢立吴洪周志刚上海海洋大学水产与生命学院上海高校水产养殖E-研究院新奥科技发展有限公司

酰基-CoA—二酰甘油酰基转移酶(DGAT)是微藻等植物三酰甘油(TAG)合成过程中的关键酶。为了解析缺刻缘绿藻TAG合成代谢的途径,在该藻转录组测序数据库中,通过同源搜索,发现了1个编码DGAT2的cDNA全长序列。该序列长1 997 bp,其中5’-非翻... 详细信息

酰基-CoA—二酰甘油酰基转移酶(DGAT)是微藻等植物三酰甘油(TAG)合成过程中的关键酶。为了解析缺刻缘绿藻TAG合成代谢的途径,在该藻转录组测序数据库中,通过同源搜索,发现了1个编码DGAT2的cDNA全长序列。该序列长1 997 bp,其中5’-非翻译区(UTR)长44 bp,3’-UTR长897 bp,开放阅读框(ORF)长1 056 bp,编码1个含有351个氨基酸的蛋白质,预测的分子量为39.43 ku,等电点为9.46。基于缺刻缘绿藻和其他物种相应的DGAT基因编码蛋白序列所构建的Neighbor-Joining(NJ)系统进化树,结果表明该基因与DGAT2聚成一支,显著不同于DGAT1和DGAT3。氨基酸序列比对发现,该基因编码产物含有DGAT2所具有的HPHG这4个氨基酸所组成的高度保守特征序列。因此,将该基因命名为MiDGAT2。将它的cDNA与其DNA序列进行比较后发现,MiDGAT2含有6个内含子,其剪接位点均符合"GT-AG"规则。为进一步了解其功能,利用反转录PCR克隆了该基因的ORF序列,然后将其亚克隆到表达载体pYES2中,成功地构建了重组表达质粒pY-MiDGAT2。通过电穿孔法将该重组质粒转入酿酒酵母TAG合成缺陷株H1246中,经筛选与序列验证得到含有重组质粒pY-MiDGAT2的酵母转化株。酵母转化株在用SC培养基并加入半乳糖诱导表达培养后,其脂类的薄层色谱分析结果表明,所转的MiDGAT2基因能使酵母转化株恢复TAG合成的能力,从而证实了MiDGAT2基因具有DGAT的功能;利用荧光染料Bodipy对酵母细胞的染色结果显示,MiDGAT2基因能使酵母转化株的细胞重现油滴,尽管重建的油滴大小明显比野生型酵母的小。

关键词：缺刻缘绿藻酿酒酵母二酰甘油酰基转移酶(DGAT) 三酰甘油(TAG) 油滴

基于bp-SSA神经网络模型的中框塑件翘曲变形优化

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塑料工业 2024年第7期52卷 97-104页

作者：杨明侯健超刘巨保姚建锋王帅廉成林东北石油大学机械科学与工程学院黑龙江大庆163318 弘丰塑胶制品(深圳)有限公司广东深圳518117

为减小挂壁风机中框在注塑成型中的翘曲变形,运用Moldflow软件对中框进行仿真,以模具温度、熔体温度、注射时间、冷却时间、保压时间和保压压力6个工艺参数进行正交试验设计,基于试验结果建立工艺参数与翘曲变形量之间的反向传播(bp)神... 详细信息

为减小挂壁风机中框在注塑成型中的翘曲变形,运用Moldflow软件对中框进行仿真,以模具温度、熔体温度、注射时间、冷却时间、保压时间和保压压力6个工艺参数进行正交试验设计,基于试验结果建立工艺参数与翘曲变形量之间的反向传播(bp)神经网络模型,利用麻雀搜索算法(SSA)对模型进行全局参数寻优。结果表明,当模具温度为80℃、熔体温度为250℃、保压压力为82 MPa、保压时间为20 s、注射时间为3 s、冷却时间为26.25 s时翘曲变形量最小,预测翘曲变形量为2.483 mm。利用Moldflow软件对寻优得到的工艺参数进行验证,结果显示仿真计算的翘曲变形量为2.449 mm,与优化算法结果误差为1.3%,并将寻优获得的参数进行试模验证,试模翘曲结果与优化算法结果误差为2.6%,证明了优化算法的准确性,且注塑件外观无飞边缩痕等缺陷,装配效果符合预期要求。研究结果表明bp神经网络结合麻雀搜索算法优化工艺参数的技术方法具有可行性。

关键词：注塑成型翘曲变形量模流分析参数优化反向传播神经网络麻雀搜索算法

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爬虫技术在分布式能源站负荷预测中的应用

科学技术创新 2021年第4期 62-66页

作者：白红涛彭苗牛振涛董得志李镇东国家电投集团湖北分公司技术服务中心湖北武汉430063 国家电投集团湖北分公司湖北武汉430063 国家电投集团科学技术研究院有限公司北京102209

负荷预测对分布式能源站生产计划的制定起着关键性的作用。本文以湖北省某分布式能源站的负荷预测为目标,首先以日期类型、季节类型、气象等因素为影响负荷的变量,对日期类型和季节类型进行归一化处理。然后运用爬虫技术从天气预报网站... 详细信息

负荷预测对分布式能源站生产计划的制定起着关键性的作用。本文以湖北省某分布式能源站的负荷预测为目标,首先以日期类型、季节类型、气象等因素为影响负荷的变量,对日期类型和季节类型进行归一化处理。然后运用爬虫技术从天气预报网站获取气象数据,同时为保证数据的安全性,数据的内外网传递过程通过内嵌式计算机进行隔离。最后以归一化后的历史负荷数据值和影响负荷的变量作为输入变量,运用bp神经网络的方法对未来负荷值进行预测,经计算得负荷预测的精度在90%以上,可知负荷预测结果具有很好的应用价值。

关键词：分布式能源站网络爬虫 bp神经网络负荷预测

基于DBN和LSSVM的管道气体压力检测方法研究

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电子测量与仪器学报 2021年第6期35卷 198-204页

作者：邓勇蒋田赖治屹西南石油大学机电工程学院成都610500 西南油气田分公司输气管理处成都610213

针对当前管道气体压力无损检测困难的问题,结合超声波反射测压原理,提出了深度置信网络(DBN)提取超声回波幅值特征的最小二乘法支持向量机(LSSVM)管道气体压力检测方法。首先,通过DBN网络中的受限玻尔兹曼机(RBM)无监督逐层学习提取特征... 详细信息

针对当前管道气体压力无损检测困难的问题,结合超声波反射测压原理,提出了深度置信网络(DBN)提取超声回波幅值特征的最小二乘法支持向量机(LSSVM)管道气体压力检测方法。首先,通过DBN网络中的受限玻尔兹曼机(RBM)无监督逐层学习提取特征;其次,通过标签层进行有监督的误差反向传播调节优化DBN各层RBM参数;最后,将优化后DBN网络提取到的特征信号输入训练好的LSSVM完成气体压力的识别。设计相关实验得到超声波数据进行模型测试,结果表明,DBN-LSSVM压力识别模型的压力识别平均相对误差为0.6357%,低于DBN-bp模型的平均相对误差(1.8026%),能够较好地完成对管道气体的压力检测工作。

关键词：管道气体压力深度置信网络最小二乘法支持向量机