草鱼NEDD4结合蛋白基因1原核表达条件的优化及纯化

通过PCR方法克隆草鱼(Ctenopharyngodon idellus)NEDD4结合蛋白基因1(简称CiN4BP1)的开放阅读框(ORF)序列,将扩增产物与pET-32a(+)表达载体相连接,构建原核表达载体pET-N4BP1,对重组质粒进行酶切和测序鉴定,然后将其导入大肠杆菌BL21(DE3),经异丙基-β-D-硫代半乳糖苷(IPTG)诱导,检测该蛋白表达情况。SDS-PAGE分析表明,在温度为37℃,IPTG浓度为0.06 mmol/L,诱导时间为4 h时,N4BP1重组融合蛋白的表达量最高,蛋白分子质量为40.2 ku,与软件预测值大小相符,该蛋白主要以包涵体形式表达。利用His Trap HP亲和柱纯化目的蛋白;Western blot分析表明,N4BP1融合蛋白能与鼠抗His-tag单克隆抗体发生特异性反应,说明该表达的蛋白为目的蛋白。     

基于BP神经网络的变形三体船布局优化研究

针对以DTMB5415为基础船型提出的高速可变形三体船,以CFD软件计算结果为样本值,利用BP神经网络方法对三体船静水阻力进行多次训练,在保证精度的基础上模拟预测了多组不同航速、不同布局下的单位排水量阻力值,从而得出了随航速变化下该船型可调节的适航布局。BP神经网络法较之传统CFD计算不仅能极大的缩短计算时间,而且能快速可靠的搜索到任意航速下能耗最小的布局,打破了CFD方法必须通过限定布局和航速求得阻力值来进行比较的固有模式,真正实现了三体船"可变形"的优势,工程适用性强,为计算机辅助三体船布局优化研究提供了一种新思路。     

基于IGA算法的电阻率神经网络反演成像研究

为满足地球物理资料反演解释的高精度、快速、稳定的要求,本文结合免疫遗传算法寻优速度快和BP神经网络反演不依赖初始模型等优点,设计了一种将BP神经网络和免疫遗传算法进行有机结合的全局优化反演策略,并将该策略成功地应用于二维高密度电法数据反演.利用免疫遗传算法(Immune Genetic Algorithm,简称IGA)对神经网络的反演参数进行同步优化,提高了电阻率反演的精度.仿真和实验结果验证设计的全局优化反演策略取得了较好的效果,通过与线性反演方法和BP法以及遗传神经网络法等反演方法进行比较,得出该方法具有反演精度更高,反演时间更短等显著优势的结论.     

北部湾海底沉积物稀土元素与影响因子关系的BP神经网络定量分析

海底沉积物中稀土元素的分布特征受多种影响因子的影响,很难定量分析。北部湾沉积物稀土元素(∑REE)与物源、水动力、沉积物粒度和黏土矿物百分比等关系定性分析显示,本区∑REE的物源主要由陆源岩石控制,弱水动力和细颗粒度都对应较高含量的∑REE。结合北部湾海底沉积物的位置、砾石含量、砂含量、粉砂含量、黏土含量和黏土矿物含量训练出来的BP神经网络在控制变量的情况下定量分析各影响因子与∑REE的关系,获得单个影响因子与∑REE的关系曲线。这些关系曲线揭示了北部湾沉积物中稀土元素与各影响因子的联系,所获结果与定性分析结果基本一致,该方法能够通过自主学习,自动判断并定量计算,有助于识别每一个因子对稀土元素含量影响的大小,是如何控制∑REE的分布,从而根据曲线的变化规律结合实际情况去推断区域的环境变化及地质演变,对稀土元素的富集和分散分析提供有益的理论指导。     

干旱区土壤盐渍化灾害预警——以渭-库绿洲为例

针对中国西北干旱区普遍存在的土壤盐渍化,以渭干河-库车河绿洲TM影像数据,建立BP神经网络结合Adaboost算法的土壤盐渍化预警度评价模型。首先,根据研究区实际情况设置该模型的4个预警指标（地下水埋深、海拔、盐分指数、归一化干旱指数）,分别提取其连续表面信息,结合BP神经网络作为弱预测器进行预测,将通过不同训练集得到的弱预测器结果结合成强预测器。在利用该模型训练样本时,依据各评价因子对分类结果的贡献率调整其权重,预测的结果能客观反映每个评价因子对该地区土壤盐渍化的贡献程度。结果表明,研究区警情总体情况较严重,绿洲北部内部耕地周围的荒地以及含水量少的区域,盐渍化危险度较高。     

PAH concentrations in Coquina (Donax spp.) on a sandy beach shoreline impacted by a marine oil spill

The BP MC252 well failure in the Gulf of Mexico, April 2010 caused concern for crude oil and polycyclic aromatic hydrocarbon (PAHs) exposure along the sandy beaches of the Florida Panhandle. We began collections of Coquina clams (Donax spp.) from the surf zone of Florida Panhandle beaches to monitor PAH contamination to compliment analysis of surf zone sand samples. These clams had higher levels of PAHs relative to ambient sand, and this allowed us to continue to monitor PAH levels after sand concentrations fell below limits of detection. PAH levels in the Coquina tissues were highly variable, perhaps indicative of the heterogeneous distribution of oil and tar on the beaches and exposure to tar particles. Overall, PAH levels decreased continuously in both sand and Coquina tissues, reaching limits of detection within one and two years respectively after oil landed on Florida Panhandle beaches. Our work suggests these surf zone molluscs may be used to monitor pollutant exposure along high energy sandy beach shorelines.     

基于BP神经网络的北京夏季日最大电力负荷预测方法

利用2006~2017年北京夏季（6~8月）逐日最大电力负荷和同期气象资料,分析最大电力负荷与各种气象因子的相关性,基于BP（Back Propagation）神经网络算法,建立了两种夏季日最大电力负荷预测模型并对比。结果表明:北京夏季周末基础负荷远小于工作日,剔除时应加以区分;气象因子对气象负荷的影响具有累积效应,累积2 d时两者的相关性最强;结合实际,根据自变量的不同分别建立了两种日最大电力负荷预测模型;经实际预测检验,两种预测模型均取得了较好的预测效果,能够满足电力部门的实际需求,其中自变量中加入前一日气象负荷的模型效果更优。     

主分量分析在热带气旋强度客观预报中的试用

为了解主分量因子分析在热带气旋强度客观预报中的应用效能,在NCEP再分析资料、T106L19模式产品和热带气旋历史观测资料基础上,采用主分量因子分析技术,结合多元线性回归和BP型人工神经网络,开展了西北太平洋热带气旋的强度客观预报技术研究试验。试验包含完全预报法原理下的预报因子有无主分量分析、线性与非线性预报方法建模等方面的比较。结果表明,预报因子的主分量分析通过降低线性回归和BP人工神经网络模型的维数,提高因子间独立性,可减小模型强度预报平均绝对误差,提高模型实际预报能力。     

南京江北地区9490～4840 a BP环境演变的地层记录研究

来自^14C、δ^13C、粒度和地球化学元素的分析表明,南京江北地区在5120a BP、6240a BP、4840a BP和8914a BP是气候相对暖湿期,而8523a BP和6520a BP可能对应的是相对干冷的气候。该区在9490～4840a BP期间沉积速率具有明显不均一性,9490～8730a BP期间沉积速率为56mm／100a,8695～8566a BP期间为62mm／100a,而8523～4840a BP期间沉积速率仅为8mm／100a,上述现象可能与9490～8566a BP期间该区经历过海侵和地壳沉降加快有关。由于在第5～7层中未发现海相有孔虫,可以肯定该区海拔高于7m的地带在9490～4840a BP期间未受海侵影响。     

基于BP-DEMATEL模型的农产品虚拟水流动影响因素分析

虚拟水已经成为水资源和水安全研究领域的热点之一. 如何预测和调控虚拟水流动格局成为实施具有中国特色虚拟水战略的重要前提, 识别虚拟水流动格局的关键影响因素显得尤为重要. 通过估算2008-2010年区际间主要农产品虚拟水流量关系矩阵表明, 我国主要农产品的虚拟水流动趋势仍然是由贫水的北方流向富水的南方地区. 为定量研究虚拟水流动格局的影响因素, 采用影响因素识别领域常用的决策与试验评价实验室法(DEMATEL), 并引入可代替专家打分求得直接关联矩阵的BP神经网络法, 构建BP-DEMATEL模型, 从人口、 农业资源、 农业生态环境、 经济、 技术及交通和物流6个方面对我国主要农产品虚拟水流动格局的影响因素进行分析. 结果表明: 人口、 农业资源和技术是最主要影响因素; 化肥施用量为强驱动型因素, 第一产业增加值占地区生产总值的比重为强特征型因素. 为使虚拟水流动格局持续稳定, 提出优化调整人口结构、 强化惠农政策, 转变农业发展方式、 发展循环农业, 提高农业技术水平、 发展高效农业等对策和建议.