基于时态关系代数的工作流引擎

对于工作流系统中普遍存在的时态信息,由于后台关系数据库管理系统难以很好处理,造成工作流引擎需要进行相关的时态信息处理。提出在时态数据库平台上建立工作流管理系统的架构,并采用时态关系代数描述工作流引擎运行中涉及的时态信息,证明了该架构的优势。最后以一个例子分析该架构下的工作流执行过程。     

澄清剂对大米-莲子清酒的澄清研究

为了提高清酒的稳定性和澄清度,采用了活性炭、壳聚糖、木瓜蛋白酶3种不同的澄清剂对大米-莲子清酒的原酒进行澄清处理,检测其对清酒透明度、基本成分的影响,并进行冷热处理,验证澄清处理效果。试验结果表明:活性炭需要较高温度才有较好澄清效果,其处理后,清酒的各项理化指标有所下降,低温下会有沉淀,高温不沉淀,但高温下色泽加深,故不适合做酒的澄清剂。壳聚糖添加量0.02%,处理温度40℃,处理时间24 h;壳聚糖促进总糖、总酸含量增加,其处理的清酒在低温下有轻微的沉淀,高温不沉淀,高温下酒的色泽加深。木瓜蛋白酶0.02%,在30℃处理72 h或在60℃处理12 h,澄清效果好。木瓜蛋白酶处理导致氨基酸态氮上升,其处理的清酒,在高温和低温下都没有沉淀,色泽变化也最小,最适合清酒澄清处理。     

FP-CNNH:一种基于深度卷积神经网络的快速图像哈希算法

在大数据时代,图像检索技术在大规模数据上的应用是一个热门的研究领域。近年来,大规模图像检索系统中, 图像哈希算法 由于具备提高图像的检索效率同时减少储存空间的优点而受到广泛的关注。现有的有监督学习哈希算法存在一些问题,主流的有监督的哈希算法需要通过图像特征提取器获取人为构造的图像特征表示,这种做法带来的图像特征损失影响了哈希算法的效果,也不能较好地处理图像数据集中语义的相似性问题。随着深度学习在大规模数据上研究的兴起,一些相关研究尝试通过深度神经网络进行有监督的哈希函数学习,提升了哈希函数的效果,但这类方法需要针对数据集人为设计复杂的深度神经网络,增大了哈希函数设计的难度,而且深度神经网络的训练需要较多的数据和较长的时间,这些问题影响了基于深度学习的哈希算法在大规模数据集上的应用。针对这些问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的快速图像哈希算法,该算法通过设计优化问题的求解方法以及使用预训练的大规模深度神经网络,提高了哈希算法的效果,同时明显地缩短了复杂神经网络的训练时间。根据在不同图像数据集上的实验结果分析可知, 与现有的基准算法相比,提出的算法在哈希函数训练效果和训练时间上都具有较大的提高。     

基于低秩和稀疏矩阵分解的多源融合链接预测算法

近年来,链接预测成为社会网络和其他复杂网络链接挖掘中的热门研究领域.在链接预测问题中,经常会存在用来提高预测效果的附加数据信息源,这些数据可以用于预测网络中的链接是否存在.在所有的数据源中,最主要的数据源在链接预测中起到最重要的作用.因此,设计具备健壮性的算法用于充分利用所有数据源的信息来进行链接预测十分重要,算法还需要平衡主数据源和附加数据源的关系,使得链接预测能够获得更好的效果.同时,传统基于拓扑结构计算的无监督算法大多数通过计算网络中节点间的评分值来解决预测链接存在可能性的问题,这些方法能够获得有效的结果.在链接预测方法中,最关键的一步是构建准确的输入矩阵数据.由于许多真实世界数据集存在噪声,这导致降低了大多数链接预测模型的效果.提出了一种新的链接预测方法,通过多个数据源的融合,兼顾地利用了主数据源的信息和其他附加数据源的信息.接着,主数据源和其他附加数据源被用于构建一个低噪声且更准确的矩阵,而新的矩阵被用于作为传统无监督拓扑链接预测算法的输入.根据在多个真实世界数据上的测试结果,在多源数据集上进行对比实验,提出的基于低秩和稀疏矩阵分解的多源融合链接预测算法相对于基准算法能够获得更好的效果.     

模糊时态工作流网的建模和时间可能性分析

现有的工作流模型中很少考虑时间不确定性,以及资源和变迁的有效时间约束问题。为此,通过对模糊时间Petri网的各个元素中引入时间约束,提出了一种工作流模型,即模糊时态工作流网,给出了该工作流网中各种时态元素的计算方法,并讨论了利用该网对工作流中的时态现象进行时间建模和时间可能性分析的方法。最后,用一个实例解释了这些方法的使用。模糊时态工作流网可以对带有时间不确定性和时间约束的工作流模型中的时态信息进行建模,并对一些典型的时间约束进行时间可能性分析。     

扩展青霉菌侵染采后刺伤苹果的特性研究

目的:了解刺伤导致青霉菌侵染苹果的特性和评估伤口抗病性。方法:苹果刺伤后不同时间在伤口远近部位接种青霉菌。用过氧化氢(H2O2)诱导细胞死亡,用伤液诱导抗病性。检测病斑大小、腐烂率、木质素、总多酚含量,提取伤液进行青霉菌抑制试验。结果:迟接种青霉菌比早接种腐烂率低。刺伤虽能诱导伤口局部和远处产生抗病性,但远处的抗病性不强。H2O2诱导组织死亡,即使没有青霉菌侵染,也会导致伤口水浸状。如果接种青霉菌,就会显著加快腐烂。刺伤后木质素含量持续上升,总多酚含量高于对照。伤液虽不能抑制青霉菌,但浸涂伤液可以显著提高抗病能力。结论:如果防止伤口周边细胞死亡,推迟青霉菌接触时间,将有利于防止青霉菌侵染。     

基于低秩和局部约束矩阵估计的链接预测方法

在大数据时代,互联网社会网络和其他复杂网络中的链接预测问题研究成为热门领域。链接预测相关的方法已被广泛地应用于社会网络关系挖掘、个性化推荐和生物制药等领域。在链接预测问题中,通常使用相似性矩阵来表示网络中任意节点之间存在链接的可能性,因此相似性矩阵的计算是链接预测中至关重要的一步。近年来的研究中,大多数方法是基于已知网络中数据的分析,通过网络潜在结构设计机器学习算法构造相似性矩阵。在全局低秩的网络结构假设下,结合网络中节点特征的局部约束,提出了一种基于数据的链接预测优化算法,并针对复杂网络数据链接预测问题设计了可扩展的分治方法,便于分布式环境中对大规模数据进行求解。通过在多个真实数据集上的实验和结果分析,基于低秩结构和局部约束矩阵估计的链接预测分治方法能够取得较好的效果,并对复杂的网络结构数据具有较强的可扩展性。     

一种基于FP-树的时态关联规则的分区挖掘方法

随着各种形式的数据的迅速增长，业务数据中的时态信息挖掘问题受到人们普遍关注。该文提出了一种带有效时间区间的时态关联规则，给出了一种基于FP-树的挖掘方法。该方法利用分区挖掘的思想，以分区为单位表示项集的有效时间区间，并为每个分区构建FP-树，大大简化了对某个项集在其有效时间区间中的出现次数的计算，从而更有效地计算时态置信度。最后用一个例子对该方法的执行过程进行了阐述。     

一种工作流模型的时间性能评估方法

在对模糊时态工作流网引入选择概率函数的基础上,提出了扩展模糊时态工作流网的工作流模型,给出其中的时态元素计算方法,以及分解扩展模糊时态工作流网的算法,并讨论了基于该分解算法的时间性能评估方法.最后,通过一个实例阐明了如何使用该时间性能评估方法.