导读:本文包含了初始密度论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:密度,算法,细胞,生物量,铜绿,生长点,距离。
初始密度论文文献综述
王卓,李晓莉,陶玲,彭亮,代梨梨[1]（2019）在《温度和初始密度比对2种微藻生长竞争的影响研究》一文中研究指出为了探究不同温度和初始密度比对舟形藻和铜绿微囊藻生长竞争的影响,该研究设计不同温度梯度(10、15、20、25、30和35℃)和舟形藻与铜绿微囊藻不同初始密度比(1∶10、1∶1、10∶1),研究不同条件对2种微藻生长竞争的影响。结果表明:(1)单种培养条件下,随温度升高,舟形藻细胞密度呈现先增后减趋势,最适生长温度为20～25℃,最大藻细胞密度为3.883×10~5个/mL;铜绿微囊藻细胞密度随温度升高而增大,35℃达到最大值(4.813×10~6个/mL)。(2)混合培养条件下,温度和初始密度比对两者生长均产生影响,舟形藻对铜绿微囊藻的竞争能力随舟形藻初始密度增大而增强,温度25℃、初始密度比10∶1处理条件下,舟形藻对铜绿微囊藻生长抑制作用最为明显。(3)根据Lotka-Volterra竞争模型推断,高温(30～35℃)条件下,铜绿微囊藻占有优势;低温(10～20℃)条件、初始密度比为1∶10的舟形藻与铜绿微囊藻稳定共存;初始密度比为1∶1和10∶1时舟形藻占有优势,且在舟形藻最适生长条件(25℃)下两者不稳定共存。(本文来源于《西北植物学报》期刊2019年09期）
李莉,王元素[2]（2019）在《白叁叶初始密度对种群动态和生产力的影响》一文中研究指出开展牧草初始密度对种群动态和生产力影响的研究,对确定合理播种量、保障种群稳定性和生产力有重要意义。本试验在温室条件下,探索白叁叶(Trifulium repens)不同初始密度对植株和生长点动态与生物量等种群特性的影响。结果表明,不同初始密度下植株都存在自疏现象,密度越高,个体死亡率越高,但是生长点数没有显着差异;植株密度对生长点数、地上生物量、总生物量等性状影响不显着,生长点数与地上生物量、地下生物量、总生物量等呈显着正相关;地上生物量、总生物量遵循产量恒定法则。这说明,具有根孽性的白叁叶牧草,植株个体间竞争随播种密度的增加而加剧,生长点在较大播种范围内保持相对稳定的数量,是影响种群生物量的重要因子。(本文来源于《草地学报》期刊2019年03期）
陈颖洁[3]（2019）在《基于密度和距离自适应确定初始聚类中心的K-Prototypes算法的研究与应用》一文中研究指出几十年来,随着科技的进步和互联网的飞速发展,带来的就是数据量的井喷式增长。为了承载这些数据,在工程层面我们经历了从单机到分布式的演变。而在逐步走向信息化的社会中,任何数据都显得弥足珍贵,所以任何能够对大数据进行分析处理的算法都具有一定的科学研究价值。聚类算法是数据处理过程中很常见的一种无监督学习算法,近些年来在算法领域也获得了很大范围的关注。但是,聚类算法分为多种类型,不同聚类算法可以处理的数据类型也不同,不同的聚类算法能够处理的数据模型也是不同的,例如,本文研究的基础算法,K-Prototypes聚类算法,就是处理混合数据类型聚类以及球形数据模型聚类的算法。K-Prototypes算法与K-Means算法和K-Modes算法有着类似的缺陷,因为K-Prototypes算发就是由这两个算法演变而来的,应该说这种K型聚类算法有着通病:首先是聚类簇数k需要人为设定(算法的参数),而大多数情况下,我们并不知道数据集应该被聚为几类;其次该类算法初始聚类中心的选择是随机的,而这将导致诸如低聚类准确性和不稳定的聚类结果之类的问题。为了改善以上问题,本文提出了一种基于样本的邻域密度和样本间的距离自适应确定初始聚类中心的策略,对算法进行改进。分析一般聚类的结果,可以发现,聚类中心都是密度较大的点,且不同簇间的聚类中心距离较远,因此可以通过找到满足这个特征的点集,来确定初始聚类中心,以达到提高聚类精度、稳定性及加快收敛速度的优化效果。对比本文提出的算法与自适应确定聚类簇数的经典聚类算法X-Means,可以证明该算法在自适应确定聚类中心方面的可用性。通过对UCI提供的Machine Learning Repository中的五个数据集上的实验证明,该算法在聚类结果的质量及稳定性上优于传统的K-Prototypes算法和模糊K-Prototypes算法。本着算法研究不能脱离实际应用的原则,本文将通过引入一个完整的“聚类分析”案例,将本文提出的基于样本的邻域密度和样本间的距离自适应确定初始聚类中心的K-Prototypes算法应用在分析不同学生进行评教问答时的特点(如某些学生习惯总是打高分,某些学生比较苛刻)与学生成绩之间的关系上,表明改进算法的可行性。通过聚类算法,我们可以更清晰的认识到样本间的相似与相异,尽可能不浪费数据告诉我们的任何一点信息,这也是众多数据分析算法研究的重要意义。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-04-01）
黄灵,王云锋,陈光武[4]（2019）在《基于密度标准差优化初始聚类中心的k＿means改进算法》一文中研究指出传统k_means算法采用随机法选择初始聚类中心,易造成聚类结果陷入局部最优解和聚类精度低的问题,而且易受孤立点的影响。为了解决这一问题,提出了一种基于密度标准差优化初始聚类中心的改进算法。该算法先计算数据集样本的平均值和标准差,接着计算每个数据点的密度分布函数值,然后计算样本的平均密度和密度标准差,若小于密度标准差,则划分为孤立点;搜索密度分布函数值数组中的最大值,那么最大值对应的样本点即为初始聚类中心,并将以初始聚类中心为原点,以样本平均值为半径的圆内各点的密度函数值赋值为0,如此重复,直到找到k个初始聚类中心。该算法基于Python语言在PyCharm软件平台实现。实验结果表明,这种基于密度标准差优化初始聚类中心的算法消除了孤立点的影响,具有更高的准确率和更好的聚类结果。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2019年06期）
马雷,车洪艳,曹睿,陈剑虹[5]（2018）在《初始相对密度分布对Ti6A14V粉末热等静压致密化过程影响的数值模拟》一文中研究指出为研究热等静压(HIP)过程中不同初始相对密度分布对钛合金粉末致密化行为的影响,采用有限元软件(MSC.Marc)对Ti6A14V合金粉末HIP过程进行数值模拟。对比分析了粉末合金在某一时刻的流变行为,同时对不同阶段的致密化机制进行研究,分析了不同初始相对密度分布对压坯最终成形的影响。结果表明:考虑初始相对密度分布,压坯的模拟结果更加接近试验结果,其中最大相对误差在1.2%以内。通过数值模拟可对零部件的HIP工艺过程进行预测,为HIP工艺提供指导,同时为复杂零部件的热等静压近净成形(NNS-HIP)奠定基础。(本文来源于《粉末冶金工业》期刊2018年06期）
霍雪萍,张琳萍,赵向绒,刘勤社,王海芳[6]（2018）在《血管内皮细胞初始接种密度在细胞增殖和毒性检测中的重要性》一文中研究指出目的:探讨不同接种密度对药物诱导血管内皮细胞增殖及损伤作用评价的影响,阐明优化细胞初始接种密度的重要性。方法:体外培养bEND.3小鼠血管内皮细胞,按照不同密度接种96孔培养板,给予药物处理,通过倒置显微镜观察细胞形态并拍照,采用WST-1比色法检测细胞活力,评价药物的促增殖作用或H_2O_2诱导氧化损伤的程度。结果:在进行72 h细胞增殖效应评价实验中,bEND.3细胞接种量应为3000～6000/孔,细胞密度过低、间隙较大或接种密度过大,均可能影响对药物效应的评价。在建立H_2O_2诱导细胞氧化损伤模型时,内皮细胞的接种量直接影响H_2O_2对细胞的损伤程度。结论:针对实验目的选择合适的细胞初始接种密度,对于提高实验结果的准确性和稳定性十分必要。(本文来源于《生物技术通讯》期刊2018年06期）
蔡国庆,张策,李舰,赵成刚[7]（2018）在《考虑初始干密度影响的SWCC预测方法研究》一文中研究指出首先研究了3个典型的土水特征曲线模型(van Genuchten模型、Fredlund-Xing模型和Brooks-Corey模型)对不同类型土(黏土、粉土及砂土)的SWCC拟合效果。其次,为了分析各模型对SWCC的干密度相关性拟合效果,讨论了各模型的参数随土体初始孔隙比的变化规律。最后,提出了一种考虑初始干密度影响的SWCC预测方法。方法中假定同一吸力下初始孔隙比与饱和度间存在着线性对应的关系。并且利用该方法对试验结果进行了验证,证实了其合理性。(本文来源于《岩土工程学报》期刊2018年S2期）
冯勇,张学理,王嵘冰,徐红艳[8]（2018）在《融入密度和距离的K-means初始簇中心优选方法研究》一文中研究指出K-means算法随机选取初始簇中心易导致聚类不稳定、准确率低等问题.为了解决上述问题,提出融入密度和距离的K-means初始簇中心优选方法.该方法首先选取距离最远的两个样本点进行贪心策略的密度聚类,形成两个临时初始簇,接着不断选取距临时初始簇质心距离乘积最大值点进行密度聚类,直到形成K个临时初始簇,最后在每个簇中选取核心点作为初始簇中心.在Letter数据集进行实验,证明所选取初始簇中心进行K-means聚类具有更好的稳定性、更高的准确率.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2018年08期）
刘家治,张友鹏,赵珊鹏,董海燕[9]（2018）在《压强、初始电子密度对接触网绝缘子电晕放电特性影响》一文中研究指出为研究压强、初始电子密度对接触网绝缘子电晕放电特性的影响,提出了基于化学反应与流体力学结合的绝缘子电晕放电2维数值模型.采用数值仿真模拟计算、分析了压强、初始电子密度对接触网绝缘子电晕放电过程中电场强度、电子数密度、电子温度的影响.通过分析瞬态仿真数据可知,当气体的压强逐渐增大,在电离区中,电场强度的最大值会小幅增加,而气体压强对迁移区的电场强度几乎没有影响;随着气体压强的增加电离区的电子平均能量逐渐减小,压强越大,电子平均能量减小的趋势越缓慢;电离区面积随着初始电子密度的增加而增加但幅度较小,而迁移区面积增加较为显着.因初始电子密度的增加电场强度减小,导致电子平均能量逐渐减小.本文提出的绝缘子电晕放电二维数值模型可真实模拟绝缘子电晕放电的暂态过程,分析接触网绝缘子发生电晕时压强、初始电子密度对其的影响为接触网线路的安全运行提供了理论依据.(本文来源于《低温物理学报》期刊2018年04期）
白阿珍[10]（2018）在《基于改进的密度峰值优化初始聚类中心的K-means算法》一文中研究指出数据挖掘技术能够从大量的数据中挖掘有用的知识,进而做出相应的决策。聚类分析是数据挖掘之中的一个较为基础的工具,应用相当广泛。K-means算法是一种典型的基于划分的聚类分析技术,该算法由于实现简单、收敛速度快且对大规模数据有很好的处理效果而被广泛应用。但是,该算法存在一些问题,如需要事先人为确定聚类个数K、随机选取初始聚类中心可能导致聚类结果不稳定等问题。密度峰值算法(DPC算法)是2014年提出来的一种新的聚类算法。该算法能够快速地发现任意形状的数据集的密度峰值点(聚类中心),并且能够高效地进行样本点的分配和离群点的剔除,且参数易确定,适用于大规模数据的聚类分析。此外,DPC算法在解决初始聚类中心选取方面很有针对性。针对K-means算法需要事先人为确定聚类个数K、随机选取初始聚类中心可能导致聚类结果不稳定的问题,提出了一种基于改进的密度峰值算法的K-means算法。该算法采用改进的DPC算法来选取初始聚类中心以及确定聚类个数K,从而弥补了K-means算法的以上缺陷。针对微阵列基因选择难的问题,将改进的K-means算法与微粒群算法(PSO算法)相融合,提出一种基于改进的K-means融合微粒群优化(IK-PSO算法)的基因选择方法,降低了PSO算法寻优的难度。为了验证本文提出的算法的有效性和可行性,在UCI数据库选取的数据集进行了实验,实验结果表明了:(1)基于改进的密度峰值算法的K-means算法能够得到较好的初始聚类中心和较稳定的聚类结果,并且收敛速度较快,从而证明了该算法的有效性;(2)IK-PSO算法降低了PSO算法寻优的难度且分类性能得到显着的提高,从而证明了该算法的可行性及有效性。(本文来源于《沈阳工业大学》期刊2018-05-28）
初始密度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
开展牧草初始密度对种群动态和生产力影响的研究,对确定合理播种量、保障种群稳定性和生产力有重要意义。本试验在温室条件下,探索白叁叶(Trifulium repens)不同初始密度对植株和生长点动态与生物量等种群特性的影响。结果表明,不同初始密度下植株都存在自疏现象,密度越高,个体死亡率越高,但是生长点数没有显着差异;植株密度对生长点数、地上生物量、总生物量等性状影响不显着,生长点数与地上生物量、地下生物量、总生物量等呈显着正相关;地上生物量、总生物量遵循产量恒定法则。这说明,具有根孽性的白叁叶牧草,植株个体间竞争随播种密度的增加而加剧,生长点在较大播种范围内保持相对稳定的数量,是影响种群生物量的重要因子。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
初始密度论文参考文献
[1].王卓,李晓莉,陶玲,彭亮,代梨梨.温度和初始密度比对2种微藻生长竞争的影响研究[J].西北植物学报.2019
[2].李莉,王元素.白叁叶初始密度对种群动态和生产力的影响[J].草地学报.2019
[3].陈颖洁.基于密度和距离自适应确定初始聚类中心的K-Prototypes算法的研究与应用[D].吉林大学.2019
[4].黄灵,王云锋,陈光武.基于密度标准差优化初始聚类中心的k＿means改进算法[J].电脑知识与技术.2019
[5].马雷,车洪艳,曹睿,陈剑虹.初始相对密度分布对Ti6A14V粉末热等静压致密化过程影响的数值模拟[J].粉末冶金工业.2018
[6].霍雪萍,张琳萍,赵向绒,刘勤社,王海芳.血管内皮细胞初始接种密度在细胞增殖和毒性检测中的重要性[J].生物技术通讯.2018
[7].蔡国庆,张策,李舰,赵成刚.考虑初始干密度影响的SWCC预测方法研究[J].岩土工程学报.2018
[8].冯勇,张学理,王嵘冰,徐红艳.融入密度和距离的K-means初始簇中心优选方法研究[J].小型微型计算机系统.2018
[9].刘家治,张友鹏,赵珊鹏,董海燕.压强、初始电子密度对接触网绝缘子电晕放电特性影响[J].低温物理学报.2018
[10].白阿珍.基于改进的密度峰值优化初始聚类中心的K-means算法[D].沈阳工业大学.2018
论文知识图
