基于模糊谱聚类的不确定蛋白质相互作用网络功能模块挖掘

针对谱聚类融合模糊C-means（FCM）聚类的蛋白质相互作用（PPI）网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题，提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘（FSC-FM）方法。首先，构建一个不确定PPI网络模型，使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度，克服假阳性对实验结果的影响；第二，利用基于边聚集系数流行距离（FEC）策略改进谱聚类中的相似度计算，解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题，进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理，降低数据的维数，提高聚类的准确率；第三，设计基于密度的概率中心选取策略（DPCS）解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题，并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类，提高聚类的执行效率以及灵敏度；最后，采用改进的边期望稠密度（EED）对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知，FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物（DCU）算法相比，F-measure值提高了27.92%，执行效率提高了27.92%；与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法（CDUN）、演化算法（EA）、医学基因或蛋白质预测算法（MGPPA）相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明，在不确定PPI网络中，FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。     

高性能多孔Fe/N共掺杂碳纳米管电催化剂研究

开发高性能、低成本的氧还原催化剂是降低燃料电池成本的关键之一。过渡金属-氮-碳材料具有催化活性高、成本低、环境友好等优点，被认为具有广阔的应用前景。该文提出了一种简单的聚多巴胺改性碳纳米管的方法，在碳纳米管（CNTs）表面包覆聚多巴胺（PDA），通过高温裂解CNTs@PDA和FeCl₃复合物制备多孔CNTs@Fe/N/C电催化剂。用TEM、BET、Raman和XPS对制备的催化剂的形貌和组成进行了表征。电化学结果表明，CNTs@40% Fe/N/C催化剂的半波电位高达0.881 V，接近于商业化Pt/C催化剂。此外，CNTs@40% Fe/N/C催化剂亦具备优异的抗甲醇干扰性及稳定性，是一种有良好实际应用前景的燃料电池非贵金属氧还原电催化剂。     

基于模糊优势关系的粗糙聚类定性组合算法

为对包含数值和名词属性的混合数据集进行定性组合聚类分析,提出一种基于模糊优势关系的粗糙聚类定性组合算法f-QRD。根据混合数据集的不同属性分别进行聚类并计算类簇之间的模糊优势关系,为避免组合后的类簇碎片过多,对模糊优势关系差值较小的类簇进行合并处理。实验结果表明,与QRD算法相比,f-QRD算法能够有效减少类簇数目并提高聚类准确率。     

粒子群属性聚类的位置隐私保护

针对基于位置服务中连续查询情况下，用户自身属性信息很容易被攻击者获取，并通过关联获得用户位置隐私的情况，提出了一种利用粒子群聚类加速相似属性用户寻找，并由相似属性匿名实现用户位置泛化的隐私保护方法。该方法利用位置隐私保护中常用的可信中心服务器，通过对发送到中心服务器中的查询信息进行粒子群属性聚类，在聚类的过程中加速相似属性用户的寻找过程，由相似属性用户完成位置泛化，以此实现位置隐私保护。实验结果证明，这种基于粒子群属性聚类的隐私保护方法具有高于同类算法的隐私保护能力，以及更快的计算处理速度。     

抗泥型聚羧酸减水剂之泥土影响规律与抗泥机理分析

日益突出的砂石含泥量问题对聚羧酸减水剂的功能造成严重影响,进而影响混凝土和易性、混凝土强度以及耐久性。本文主要阐述了泥土对聚羧酸减水剂性能的影响规律、缓解泥土对聚羧酸减水剂不良影响的措施和抗泥型聚羧酸减水剂的抗泥机理,以及对未来发展的展望。     

"预聚束器-斩波器"结构对慢正电子束流束团化的影响模拟

慢正电子湮没寿命谱测量是一种灵敏度高且可以无损探测材料微观缺陷的重要分析方法,束流束团化系统是实现该技术的核心部件,主要用来产生满足寿命测量时间分辨的束团并提供正电子产生的时间信号。本文选用Parmela程序,基于"预聚束器-斩波器"束团化系统,模拟计算了不同束流参数对150 ps(半高宽)束团化结果的影响并与"斩波器-预聚束器"束团化系统的计算结果做了对比,结果表明:提高束流能量、降低束流能散以及缩小束斑尺寸有利于提高束团化效率。数据显示:当束流能量≥500 eV、能散≤5 eV、束斑≤12 mm,"预聚束-斩波器"束团化系统的正电子利用率≥20%、聚束效率≥85%;且在相同束流参数下,"预聚束器-斩波器"束团化系统的正电子利用率要优于"斩波器-预聚束器"。