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本發(fā)明公開(kāi)了一種基于函數(shù)依賴(lài)的數(shù)據(jù)清洗方法，其特征在于， 包括：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，以將其不同類(lèi)型的屬性全部轉(zhuǎn)換為 數(shù)值型屬性；對(duì)于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后的原始數(shù)據(jù)，提取其屬性的自依賴(lài)函數(shù) 特征；對(duì)于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后的原始數(shù)據(jù)，提取其屬性之間的互依賴(lài)函數(shù)； 根據(jù)自依賴(lài)函數(shù)特征和互依賴(lài)函數(shù)確定需要進(jìn)行清洗及待清洗的屬性 及樣本，并根據(jù)該屬性及樣本形成相關(guān)清洗決策依據(jù)，判斷待清洗的 屬性對(duì)象是采用自依賴(lài)函數(shù)清洗還是采用互依賴(lài)函數(shù)進(jìn)行清洗，若采 用自依賴(lài)函數(shù)清洗，則將不符合條件的樣本根據(jù)自依賴(lài)函數(shù)確定的多 項(xiàng)式進(jìn)行校準(zhǔn)修復(fù)，并加上白噪聲作為隨機(jī)擾動(dòng)。本發(fā)明能夠解決大 數(shù)據(jù)中“臟數(shù)據(jù)”問(wèn)題，為后續(xù)的大數(shù)據(jù)分析挖掘提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。

本發(fā)明公開(kāi)了一種注意力焦點(diǎn)測(cè)量方法，對(duì)測(cè)試對(duì)象的頭部偏 移數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)測(cè)量，根據(jù)測(cè)量數(shù)據(jù)估算測(cè)試對(duì)象的注意力焦點(diǎn)所在 位置；通過(guò)異常判別及聚類(lèi)消除部分測(cè)試對(duì)象注意力分散導(dǎo)致的群體 注意力測(cè)量誤差；將本發(fā)明提供的這種注意力焦點(diǎn)測(cè)量方法應(yīng)用于教 室環(huán)境中監(jiān)測(cè)課堂情況，可為了解學(xué)生上課狀態(tài)提供了可靠而直觀的 數(shù)據(jù)，對(duì)于當(dāng)前課堂教學(xué)中學(xué)生學(xué)習(xí)情況的監(jiān)測(cè)具有較高的價(jià)值。

熒光顯微成像是分子生物學(xué)研究的主要手段，然而由于激發(fā)光的高光子通量和光毒性，成像總次數(shù)受限，因而目前還未能全面揭露細(xì)胞內(nèi)部細(xì)胞器的相互作用及動(dòng)態(tài)過(guò)程。活細(xì)胞的高分辨長(zhǎng)時(shí)程成像目前仍然是生物學(xué)研究中的巨大挑戰(zhàn)，由于軸向掃描速度的限制，三維熒光成像需要更大的激發(fā)光子通量，而光漂白效應(yīng)則極大限制了三維成像的總時(shí)長(zhǎng)。同時(shí)，由于熒光光譜較寬，成像過(guò)程中通道數(shù)目受限，熒光成像一般僅能同時(shí)標(biāo)記有限種類(lèi)的分子。而電鏡等輔助成像手段雖可觀察多種細(xì)胞器，但僅能提供靜態(tài)快照作為輔助。光學(xué)衍射層析顯微成像具有光通量低，光毒性小的特點(diǎn)，可有效解決熒光成像遇到的問(wèn)題。光學(xué)衍射層析成像系統(tǒng)中，先前的工作缺少熒光成像作為輔助，衍射層析圖像中的多數(shù)結(jié)構(gòu)缺乏標(biāo)定，僅能進(jìn)行形態(tài)學(xué)分析。傳統(tǒng)光學(xué)衍射層析成像中，也僅對(duì)脂滴、染色體和線粒體進(jìn)行了結(jié)合寬場(chǎng)熒光成像的鑒別標(biāo)定。 北大研究團(tuán)隊(duì)提出一種結(jié)合光學(xué)衍射層析顯微成像和結(jié)構(gòu)光照明超分辨熒光成像的雙模態(tài)顯微成像方法，用超分辨熒光成像輔助光學(xué)衍射層析進(jìn)行共定位成像。在雙模態(tài)成像系統(tǒng)中，光學(xué)衍射層析成像具有優(yōu)異的分辨能力，且無(wú)光毒性的限制，因而可以長(zhǎng)時(shí)間、全面地記錄細(xì)胞內(nèi)各種細(xì)胞器間的三維相互作用動(dòng)態(tài)；熒光成像模態(tài)可提供分子層面的化學(xué)特異性分辨能力，因此成為鑒別無(wú)標(biāo)記成像模態(tài)成像結(jié)果的重要依據(jù)。利用光學(xué)衍射層析-結(jié)構(gòu)光照明熒光雙模態(tài)成像系統(tǒng)，可開(kāi)展一系列的活細(xì)胞成像研究，并應(yīng)用于病理診斷、藥理分析、耐藥性研究等。

線性規(guī)劃問(wèn)題在實(shí)際生活中有著廣泛的應(yīng)用，隨著經(jīng)濟(jì)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，作為最優(yōu)化方法的一個(gè)重要分支，非線性規(guī)劃方法在經(jīng)濟(jì)、工業(yè)、國(guó)防等國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的各領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。但是在非線性規(guī)劃中，有一些理論問(wèn)題沒(méi)有解決，有些新的方法有待進(jìn)一步完善，特別在當(dāng)前大數(shù)據(jù)背景下，傳統(tǒng)的算法已經(jīng)不能適應(yīng)新的需求（如問(wèn)題的數(shù)據(jù)量龐大且?guī)в刑厥饨Y(jié)構(gòu)，Jacobian矩陣計(jì)算困難等）。因此，一方面需要對(duì)原有的算法理論進(jìn)一步完善，另一方面，需要研究在大數(shù)據(jù)背景下的優(yōu)化算法的理論和實(shí)際計(jì)算效果。 本項(xiàng)目考慮把NCP函數(shù)和濾子方法相結(jié)合，利用對(duì)偶信息，減弱收斂的條件，提高計(jì)算效果。其次，針對(duì)濾子方法、SQP方法各自的不足之處，考慮將其同其它算法結(jié)合并利用數(shù)值代數(shù)技術(shù)，如與序列線性方程組方法相結(jié)合，以減少其計(jì)算量，可以克服原約束優(yōu)化算法的一些缺點(diǎn)。最后，考慮一些帶有特殊結(jié)構(gòu)的大規(guī)模優(yōu)化問(wèn)題，如約束Jacobian計(jì)算困難或Jacobian結(jié)構(gòu)特殊，利用數(shù)值代數(shù)技術(shù)對(duì)模型降階并設(shè)計(jì)合適的優(yōu)化算法。簡(jiǎn)言之，在現(xiàn)有的濾子方法的研究結(jié)果基礎(chǔ)上，擬利用數(shù)值代數(shù)（如Krylov子空間方法）和濾子技術(shù)提出一些解決約束非線性規(guī)劃問(wèn)題的新方法，完善它們的收斂性分析和其它理論分析，提高它們的計(jì)算效果。這不僅在濾子方法等數(shù)學(xué)規(guī)劃理論與算法方面有所貢獻(xiàn)，而且在經(jīng)濟(jì)、工程、科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域也具有重要的應(yīng)用價(jià)值。 該項(xiàng)目已獲國(guó)家自然基金項(xiàng)目立項(xiàng)支持。

本發(fā)明提供一種基于廣義空間調(diào)制系統(tǒng)的自適應(yīng)調(diào)制方法，選擇最有的調(diào)制方式組合對(duì)信號(hào)進(jìn)行傳輸，能夠使星座點(diǎn)間最小歐式距離變大，在使系統(tǒng)在引入較少的反饋量和增加較小的復(fù)雜度的情況下，使系統(tǒng)的BER性能得到顯著的提高。

本發(fā)明屬于無(wú)線通信技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種用于OFDM系統(tǒng)的峰值抵消方法。本發(fā)明的方法按照時(shí)域OFDM信號(hào)樣點(diǎn)值的索引順序，通過(guò)將信號(hào)幅值和給定門(mén)限TH的比較，以及信號(hào)幅值間的比較，準(zhǔn)確找出一個(gè)超過(guò)門(mén)限的信號(hào)峰值，然后以該峰值為中心減去一個(gè)加權(quán)的長(zhǎng)度為L(zhǎng)的抵消函數(shù)，為了至少使得該峰值的幅度值等于門(mén)限值；完成一次峰值抵消后，順次尋找下一個(gè)超過(guò)門(mén)限的峰值，重復(fù)上述峰值抵消過(guò)程直至遍歷完一個(gè)OFDM符號(hào)的樣點(diǎn)。與現(xiàn)有方法相比較，改進(jìn)的方法在不損失峰均比抑制性能的情況下，能夠改善系統(tǒng)的誤碼率性能，是一種低復(fù)雜度的有效的峰均比抑制方法。

 本發(fā)明屬于無(wú)線通信技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及廣義空間調(diào)制(generalized spatial modulation，GSM)通信系統(tǒng)中的一種信號(hào)迭代檢測(cè)方法。本發(fā)明提出一種低復(fù)雜度廣義空間調(diào)制迭代檢測(cè)方法。對(duì)于所有的N種可能的激活天線組合，分別通過(guò)B?MMSE檢測(cè)得到一組候選符號(hào)，最終得到一個(gè)N元的候選集，然后進(jìn)行ML檢測(cè)，取其中歐氏距離最小的組合作為最終結(jié)果。

一種環(huán)氧樹(shù)脂的增韌改性方法，屬于環(huán)氧樹(shù)脂的增韌改性技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明提供的增韌環(huán)氧樹(shù)脂包括下述重量份的各成分：100份環(huán)氧樹(shù)脂，6～12份端羧基丁腈橡膠，2～6份端氨基聚丁二烯橡膠，30份柔性固化劑聚醚胺D230。

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