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机器学习方法在植物基因组信息预测中的研究现状: 2024年; 随着高通量测序技术的飞速发展,植物基因组学研究目前已经积累了海量多组学数据。因此如何开发和改进相关处理软件工具,从而有效利用这些海量数据发掘有用的生物学信息,成为当下亟需解决的重要科学问题。其中机器学习方法凭借其显著的预测、分类、数据挖掘和集成能力,在此领域受到广泛关注。本文系统综述了不同类型机器学习方法的基本原理和流程,以及这些方法在植物基因组功能预测中的研究进展,重点总结了机器学习模型在植物分子相互作用预测、重要功能位点预测、功能注释、作物育种等方面的应用成果,并展望了该领域未来的发展方向和应用前景。本文有助于植物研究者快速了解和应用机器学习方法,从而推进植物遗传相关机制的研究和作物性状改良。; 张兆旭管思彤林一鸣苏培森黄思罗孟宪勇柳平增颜君; 关键词：蛋白质相互作用功能注释作物育种

农村基础设施对动态多维减贫效应影响的实证被引量：11: 2021年; 文章从动态多维减贫视角考察了农村基础设施对动态多维贫困的影响。结果表明:基础设施影响不同贫困维度的农村家庭长期、短期多维贫困发生率和返贫率;交通基础设施显著降低不同维度的长期多维贫困发生率,抑制较高维度的短期多维贫困发生率和较低维度的返贫率;卫生基础设施有效抑制较高维度的长期多维贫困发生率和返贫率;农业基础设施显著降低长期多维贫困发生率和返贫率。; 吕新博孟宪勇孟宪勇; 关键词：减贫效应返贫率

概率论与数理统计入门教学的实践与探索被引量：8: 2013年; 概率论与数理统计是一门重要的数学学科,它的思维方式与已学过的数学课程均不相同.所以学生感到学习困难,尤其入门,更是困难.结合教学实践,对概率统计入门教学的内容,重点知识,学生的学习情况进行了探讨,提出了可行的建议.; 孟宪勇冯巍; 关键词：古典概型

独立数与最小度和[a，b]-因子被引量：1: 2008年; 设G是一个图,a,b是整数且0≤a≤b,G的一个支撑子图F称为一个[a,b]-因子,若对任意的v∈V(G)有a≤d_F(v)≤b.在本文中,我们给出了图存在[a,b]-因子涉及到独立数和最小度的一个充分条件,推广了前人的结果.; 苏本堂何乐亮孟宪勇; 关键词：[A,B]-因子最小度独立数

低度外平面图的点强全染色: 2004年; 图G的一个k 点强全染色是指图G的正常全染色f,若任意x,y∈N[v],有f(x)≠f(y),简记为k VSTC,称xvsT(G)=min{k/G有k VSTC}为G的点强全色数。研究了低度外平面图的点强全染色,证明了对Δ(G)=3的外平面图G有4≤xvsT(G)≤5。; 巩在武孟宪勇

逆变换Monte Carlo算法及其应用: 2022年; Monte Carlo算法已成为一种流行的计算和证明方法,其核心步骤是利用计算机从确定的随机模型中抽取随机数。抽样方法包括MCMC、筛选抽样和逆变换抽样等。文献对MCMC,筛选抽样介绍较多,但对逆变换抽样相对较少,且有待改进。为便于Monte Carlo算法的学习研究,本文归纳整理了逆变换Monte Carlo法的理论基础及其实现技术,并利用R软件编程实现任意分段常数模型的逆变换采样,将此采样技术应用于一般的积分计算,大大方便了任意积分计算的计算机实现。; 孟宪勇王晶刘彭; 关键词：随机采样

3-正则Halin图的完备染色: 2015年; 研究了3-正则(或立方)Halin图的完备染色,针对非轮图的3-正则Halin图,提出了一种具体的完备染色,简单确定了非轮图(Wn)的3-正则Halin图的完备色数是6,且使得3-正则Halin图的完备染色可用计算机实现。; 孟宪勇郭建华苏本堂; 关键词：平面图完备色数 HALIN图

基于模糊聚类的沂水雪茄烟种植生态适应性评价: 2024年; 通过生态适应性评价筛选适合雪茄烟种植生产的区域,是提升雪茄原料产量与质量、促进雪茄产业发展的前提。以山东沂水雪茄庄园为例,运用生育期平均气温、昼夜气温差、生育期≥10℃活动积温、生育期相对湿度、生育期降雨量以及生育期日均日照时数等雪茄种植生产的重要气候指标,对哈瓦那、比那尔得里奥、什邡等11个国内外优质雪茄烟区进行模糊聚类并通过隶属度函数求得各地区相应的CFI值。模糊聚类结果表明,可将11个区域划分为4类,其中沂水气候条件与哈瓦那、比那尔得里奥、什邡、多米尼加、巴伊亚州等国内外优质雪茄种植地区相似,它们的气候适宜性指数CFI值依次为沂水(0.931)、哈瓦那(0.963)、比那尔德里奥(0.956)、什邡(0.944)、多米尼加(0.932)、巴伊亚州(0.892),尤其沂水与多米尼加的CFI指数最为相近。由此得出,沂水雪茄庄园具有种植优质雪茄烟的生态气候条件。; 孙飞虎柳平增孟宪勇孟宪勇张超孟宪勇; 关键词：模糊聚类气候适宜性生态适应性隶属度函数

基于主元分析的温室物联网空气温湿度传感器故障诊断被引量：1: 2024年; 针对温室物联网测控系统中空气温湿度传感器受恶劣环境影响易发生故障的问题,研究温室物联网测控系统中空气温湿度传感器的故障诊断,保障温室物联网测控系统整体工作的稳定可靠性,提出一种基于主元分析的空气温湿度传感器故障诊断方法。首先对空气温湿度传感器数据进行主元分析,通过监控平方预测误差统计量的变化实现传感器的故障检测;再针对检测出的空气温湿度传感器故障数据,利用加权后的平方预测误差统计量来计算传感器的累积贡献率,并将其作为传感器故障识别的指标,识别出现故障的空气温湿度传感器。利用空气温湿度传感器数据在不同故障条件下进行传感器故障诊断方法验证,验证结果表明:所提方法可用于温室物联网测控系统中空气温湿度传感器偏差故障和漂移故障的检测,偏差故障的检测效果要好于漂移故障,偏差故障综合检测率为100%,漂移故障综合检测率为51.25%;同时所提方法能够正确识别出故障传感器,有效提高温室物联网测控系统中空气温湿度传感器故障诊断结果的准确性。; 范卫强柳平增朱珂孟宪勇孟宪勇; 关键词：温室物联网故障诊断主元分析测控系统

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孟宪勇