BIT综合表示模型研究

 在分析机内测试(BIT)主要设计要素组成的基础上,提出了BIT综合表示模型。建立了BIT综合表示模型的数学定义,包括BIT单元模型、BIT层次关系集合、BIT数据传送方式集合、BIT执行次序集合和BIT综合表示模型。在数学定义的基础上,进一步建立了BIT综合表示的框图模型和表格模型,这两种模型可以直接用于工程分析。最后,以某辅助导航系统为案例,进行了BIT综合表示模型的应用,给出了框图模型结果和表格模型结果,验证了该模型的可用性和有效性。     

遮挡条件下的鲁棒表情识别方法

提出了一种对面部遮挡具有鲁棒性的表情识别方法.首先,基于鲁棒主成分分析(RPCA,Robust Principal Component Analysis)对待识别人脸进行重构,并对重构人脸和待识别人脸的差值图像进行显著性检测得到面部遮挡区域;其次,将待识别人脸的遮挡区域由RPCA重构人脸的相应区域进行替换,并由权值更新的AdaBoost分类器对遮挡区域重构后的人脸进行表情识别.在BHU(Beihang University)人脸表情数据库和日本女性表情数据库上进行了各种遮挡情况下的表情识别实验,获得了比AdaBoost方法更好的识别结果,说明基于RPCA和AdaBoost的表情识别方法对多种面部遮挡具有较强的鲁棒性.     

战术无人机总体与性能参数相关性分析

按照飞行器设计的基本原理并结合无人机特点,对侦察、监视类战术无人机总体参数与性能参数进行了相关性分析,找出了两者可能存在的数学关系,得到10个经验公式和一些重要参数的取值范围,可为战术无人机的概念设计提供有用的数据和参考。     

面向机务维护模拟机知识表达方法的研究

通过分析模拟机知识的特点和训练等级要求,根据模拟机系统功能原理操作和排故过程,提出面向对象的框架规则知识表达法。介绍该表达法的设计思路,建立框架结构、规则树和堆栈转换模式。最后进行实例分析,结果表明该方法具有可行性,为模拟机开发人员提供有效的仿真依据。     

Effects of space flight exposure on cell growth,tumorigenicity and gene expression in cancer cells

It is well recognized that harsh outer space environment, consisting of microgravity and radiation, poses significant health risks for human cells. To investigate potential effects of the space environment exposure on cancer cells we examined the biological changes in Caski cells carried by the “Shen Zhou IV” spaceship. After exposure for 7 days in spaceflight, 1440 survival subclonal cell lines were established and 4 cell lines were screened. 44F10 and 17E3 were selected because of their increased cell proliferation and tumorigenesis, while 48A9 and 31F2 had slower cytological events. Experiments with cell proliferation assay, flow cytometry, soft agar assay, tumorigenesis assay and DNA microarray analysis have shown that selected cell lines presented multiple biological changes in cell morphology, cell growth, tumorigenicity and gene expression. These results suggest that space environment exposure can make significant biological impact on cancer cells and provide an entry point to find the immunological target of tumorigenesis.     

Bezdek型模糊属性C均值聚类算法

推广了属性均值聚类算法,提出了基于模糊度m的Bezdek型模糊属性C均值聚类算法(FAMC),给出了FAMC算法的迭代算法,并讨论了模糊度m对算法收敛性的影响.在标准Iris数据集与肿瘤基因芯片表达数据的模式识别实验结果,验证了该算法优于模糊C均值算法和属性均值聚类算法.      

一种改进的LLE算法在人脸表情分类的应用研究

局部线性嵌入是一种当今比较流行的流形学习算法,该算法能够实现对数据的有效降维。人脸表情有着复杂的纹理和形状特征,提取出的数据往往存在着大量的数据冗余,因此数据降维在人脸表情识别中有着重要的作用。本文针对局部线性嵌入对分布不均匀的数据不能有效降维的问题提出了改进算法,并应用在人类表情分类中,通过仿真实验分析,改进算法对人类表情图像具有良好的降维和分类效果。     

同余式 x~p≡a(modp~l)的解法

给出了判别同余式ｘＰ≡ａ（ｍｏｄｐｌ）是否有解的一个充分条件，并给出了它的一个解法     

猪IFN-α在巴斯德毕赤酵母中的分泌表达

为了获得高效抗病毒活性的猪α-干扰素蛋白,采用PCR法扩增获得猪α-干扰素基因完整的开放阅读框(ORF),构建重组表达质粒pPICZαC-IFN,电击转化毕赤酵母感受态细胞X33.挑阳性菌落诱导表达,离心取上清,SDS-PAGE和 Western-blotting分析,可见1条相对分子质量约19 400的清晰蛋白条带,与理论值相符,表明表达产物为猪α-干扰素.在Vero细胞上检测该干扰素抗VSV的活性为4.04×10~6 IU/L.