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基于粗糙集的多分类器集成学习算法 被引量:4
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作者 胡峰 程欣怡 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第6期1610-1616,共7页
为将粗糙集理论与集成学习进行有效的结合,提高多分类器集成的分类性能,提出一种结合粗糙集的多分类器集成学习算法。根据粗糙集理论,将样本划分为正区域和边界域两部分,在此基础上进行样本抽样;抽样过程中,确保抽样的每个数据集都包括... 为将粗糙集理论与集成学习进行有效的结合,提高多分类器集成的分类性能,提出一种结合粗糙集的多分类器集成学习算法。根据粗糙集理论,将样本划分为正区域和边界域两部分,在此基础上进行样本抽样;抽样过程中,确保抽样的每个数据集都包括边界域内的所有样本。在UCI数据集上的实验结果表明,相比一些经典的集成算法,该算法在Precision、Recall等多个指标上提高了对数据分类的准确度。 展开更多
关键词 粗糙集 正区域 边界域 集成学习 分类器
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耐多种重金属细菌的筛选、鉴定和酶活测定 被引量:4
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作者 李艳楠 袁存霞 +6 位作者 张肖冲 杨瑞 何艳婷 程欣怡 刘建利 刘秉儒 李靖宇 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第10期44-52,共9页
重金属污染严重危害土壤生态环境质量。通过筛选耐多种金属离子的细菌可为复合型重金属污染地区的生态环境修复提供微生物菌种资源。该研究从腾格里沙漠生物土壤结皮中进行菌种初筛,并在重金属(W^(6+)、Mn^(2+)、As^(3+)、Ni^(2+)、Mg^(... 重金属污染严重危害土壤生态环境质量。通过筛选耐多种金属离子的细菌可为复合型重金属污染地区的生态环境修复提供微生物菌种资源。该研究从腾格里沙漠生物土壤结皮中进行菌种初筛,并在重金属(W^(6+)、Mn^(2+)、As^(3+)、Ni^(2+)、Mg^(2+))最低胁迫浓度下进行复筛。根据细菌在培养基上的生长状况,得到能够耐受5种重金属的2个菌株,16S rRNA序列比对结果表明分别为炭疽芽孢杆菌(Bacillus anthracis L3)和贝莱斯芽孢杆菌(Bacillus velezensis L11)。菌株L3和L11对Mn^(2+)、Ni^(2+)、As^(3+)、Mg^(2+)、W^(6+)5种重金属的耐受范围分别为200~2000 mg/L、10~40 mg/L、100~300 mg/L、10~800 mmoL/L、10~400 mmol/L和200~2000 mg/L、10~40 mg/L、100~200 mg/L、10~700 mmoL/L、10~180 mmol/L,且均对Pb^(2+)、Fe^(3+)、K^(+)、Na^(+)具有耐受性。在不同重金属高浓度胁迫下,扫描电镜结果表明L3菌体对不同重金属胁迫呈现出不同的形态变化。在As^(3+)的胁迫下,L11的菌体表面由粗糙变得饱满光滑,L3和L11菌体的黏附性和聚集性有所提高,可能是由于分泌了胞外聚合物。生长曲线测定结果表明2株菌的生长在不同重金属高浓度胁迫下均受到抑制,且L3和L11对Mg^(2+)的耐受性显著高于其他离子。酶活测定结果表明2株菌的MDA酶活性均与对照组无显著性差异,仅有Ni^(2+)胁迫下L3和Mn^(2+)胁迫下的L11的SOD酶活性与对照组有显著性差异。不同浓度梯度重金属胁迫条件下,株菌L3和L11对不同重金属的适应性和稳定性有差异。该研究获得的L3和L11均具有优良的修复土壤重金属污染的潜在价值,但对不同重金属的解毒机制还需深入研究。 展开更多
关键词 重金属 耐受性 芽孢杆菌 酶活性
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