生物工程和大数据

什么是大数据

大数据技术(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。（在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中[2]大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、value（价值）。

大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，处理速度快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第四，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。业界将其归纳为4个“V”——Volume（大量）、Variety （多样）、Velocity（高速）、Value（价值）。

生物大数据

“大数据”一词最初起源于互联网和IT行业，然而随着“人类基因组计划”的完成，带动了生物行业的一次革命，高通量测序技术得到快速发展，使得生命科学研究获得了强大的数据产出能力，包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等生物学数据，这些数据具有数据量大（Volume）、数据多样化（Variety）、有价值（Value）、高速（Velocity）等特点。

生物大数据不仅带有“大数据”的特点，而且具有生物数据自身的特性，下面将结合大数据的“4V”特点一一具体阐释：

1、数据量大：上个世纪末进行的“人类基因组计划”是由6个国家花费30亿美元10几年的时间才得以完成，如今，只需花费几千美元几个小时即可完成一个人基因组的解析。如此低廉高效的研究方式得到生物科学家们的青睐，大量的物种得以测序解析，使得生物研究家们进入的生物数据的海洋。据不完全统计，截止到2013年6月，深圳华大基因研究院仅原始的测序相关的数据量就达到12PB，并且以每月60TB的速度增长，预计未来几年内每月的原始数据增量会超过2PB。

2、数据多样化：由于测序仪器种类繁多（比如常见的高通量测序仪器CG测序仪、illumina hiseq、Roche 454、Ion T orrent等），产生的数据格式也各不相同。同时，利用不同的生物信息分析软件或分析流程处理得到的结果也是千差万别。

3、价值高：随着生物信息学的发展，越来越多有价值的信息从生物数据中挖掘出来，这些价值不仅体现在其在生物科研领域，而且已应用于农业、健康和医学等领域。

4、高速：这主要体现在数据的急剧增长速度，不仅体现在数据的量上，而且在数据的多样化和价值上。

应用编辑

“十一五”以来，国务院批准发布《促进生物产业加快发展的若干政策》和《生物产业发展“十一五”规划》，大力推进生物技术研发和创新成果转化。

生物大数据本身好比一块有待开发的土地资源，我们基于大数据的“4V”特点，推进其在医疗健康、农业和食品等领域的快速应用[1]，比如基因检测、优良农作物品种培育等。

中国生物技术发展中心调研生物大数据发展情况

为应对大数据时代带来的挑战，了解大数据技术发展态势以及对未来我国生物技术领域的科研能力、公共管理和产业竞争力方面的影响，探讨应对措施，生物中心肖诗鹰副主任于2014年5月6-7日带队到复旦大学、浙江大学进行了调研。

在复旦大学、浙江大学科研管理部门的支持配合下，召开了题为“大数据对我国生物技术发展的挑战”的研讨会，来自复旦大学、浙江大学、同济大学、中科院上海生命科学研究院、中科院计算生物学研究所、浙江大学第一附属医院以及上海张江转化医学研发中心等单位的有关专家，围绕大数据对我国生物技术发展的挑战，进行了交流讨论。

浙江大学李兰娟院士认为，当前生物领域存在“课题越多，数据孤岛越多，资源浪费越大”的问题，迫切需要国家在生物大数据领域开展顶层设计。复旦大学金力院士认为，生物大数据在国际和国内都是一个新兴学科，未来如何发展尚不十分明朗，我们应从国家今后发展需求上，做好态势分析，特别针对我国生物资源的优势、资源安全以及交叉学科发展方面思考，如何推动这个领域的发展，使之满足国家需求并力争国际领先。

与会有关专家分别从生命科学、医学、信息学、数学、药学等不同研究领域介绍了国际大数据技术的发展状况及相关研究进展，并对未来我国发展生物大数据的研究重点、研究方向以及存在问题进行了深入研讨。

此次调研为生物中心做好生物大数据领域的战略研究提供了很好的基础，并为“十三五”生物领域开展大数据研究提出了很多有建设性的意见建议。

把大数据与基因测试结合起来，虽然还是存在争议，但是已经有一家生物技术公司Recombine 做到了，而且极大地降低了基因测试的成本。

我们可以预想，互联网与生物技术的结合会产生越来越多的初创企业应用

关于“秤砣爸爸”说的两个公司，我都不熟悉。仅就自己对生物大数据产业的理解，看看这个问题的走向，对这个问题说说我的看法：

个人觉得，生物大数据的产业链条起码分三个层次，其核心是大数据的收集、组织和存贮，这部分需要大量的资源，创新公司没有能力在初期有这个实力，也就是只有华大这样的“巨无霸”才行；外层应该是大量的应用层开发公司，现在这样的小型公司越来越多，主要依赖自己熟悉的生物技术对市场提供服务，对象可以是科研单位、企业（如药厂）或个人；中间层是生物信息云的生存空间，它需要提供上到数据中心，下到应用层的接口，实现数据层和

应用层的控制分离（有点象MVC但不相同），实现数据分布计算和存贮的自动化，提供数据可视化接口。

为什么产业的将来会是这个结构呢？

1，大数据的共享是趋势。数据拥有量越大的公司其数据量增长会越快，（这是类比富人越

富的无标度网络的特性决定的，是自由市场条件下的公理），数据会被垄断；而新生的数据公司除非有足够多的资源来占有数据，在自有的数据资源上建立起大数据应用是不可能的。但是，由于数据中的价值一旦被解读大数据的这部分价值就失效，所以大数据的拥有者（大企业或政府），为了实现在竞争中早日兑现价值，必然会尽快数据共享，提供给新的创新小公司。数据孤岛会因为竞争而逐渐消失。

2，单一公司的包含所有全部数据流水线的生产方式落后于时代。现在无论是华大还是到小的服务公司，应该都是把IT应用从HPC或共有云上虚拟机上从头开发，分布和平行与业

务逻辑没有完全实现隔离，由于大数据分布并行和生物信息的学科特点差异较大，在各方面方法日新月异的今天，人员培训和维护开发成本会越来越高。

由上面两点看，产业链会逐渐层次化。

生物信息云是在夹缝中生存的，其是否能成功的关键是对外API的设计，符合生物数据的

特点，不是简单的键值对结构能描述以序列为代表的生物数据，这样的技术背景，应该只有以大数据背景为主体的团队来担当。这并不是说生物技术背景为主体的公司不能生物大数据创业，在外层次中，应具有绝对优势。这两个层次的公司当然有合作的可能。至于，公司是否能成功，要看谁能活下来，在全球竞争中的“黑暗森林”里，应该决不止“秤砣爸爸”提到的两个。不过就象《三体》中章北海临死时说的那句，“没关系的，都一样”。

模式识别大作业02125128(修改版)

模式识别大作业 班级 021252 姓名 谭红光 学号 02125128 1.线性投影与Fisher 准则函数 各类在d 维特征空间里的样本均值向量： ∑∈= i k X x k i i x n M 1 ，2,1=i (1) 通过变换w 映射到一维特征空间后，各类的平均值为： ∑∈= i k Y y k i i y n m 1，2,1=i (2) 映射后，各类样本“类内离散度”定义为： 22 ()k i i k i y Y S y m ∈= -∑，2,1=i (3) 显然，我们希望在映射之后，两类的平均值之间的距离越大越好，而各类的样本类内离 散度越小越好。因此，定义Fisher 准则函数： 2 1222 12||()F m m J w s s -= + (4) 使F J 最大的解* w 就是最佳解向量，也就是Fisher 的线性判别式. 从 )(w J F 的表达式可知，它并非w 的显函数，必须进一步变换。 已知： ∑∈= i k Y y k i i y n m 1，2,1=i , 依次代入上两式，有： i T X x k i T k X x T i i M w x n w x w n m i k i k === ∑∑∈∈)1 (1 ，2,1=i (5) 所以：2 21221221||)(||||||||M M w M w M w m m T T T -=-=- w S w w M M M M w b T T T =--=))((2121 (6)

其中：T b M M M M S ))((2121--= (7) b S 是原d 维特征空间里的样本类内离散度矩阵，表示两类均值向量之间的离散度大 小，因此，b S 越大越容易区分。 将(4.5-6) i T i M w m =和(4.5-2) ∑∈= i k X x k i i x n M 1代入(4.5-4)2i S 式中： ∑∈-= i k X x i T k T i M w x w S 22)( ∑∈?--? =i k X x T i k i k T w M x M x w ))(( w S w i T = (8) 其中：T i X x k i k i M x M x S i k ))((--= ∑=，2,1=i (9) 因此：w S w w S S w S S w T T =+=+)(212221 (10) 显然： 21S S S w += (11) w S 称为原d 维特征空间里，样本“类内离散度”矩阵。 w S 是样本“类内总离散度”矩阵。 为了便于分类，显然 i S 越小越好，也就是 w S 越小越好。

生物制药毕业论文 我国生物制药产业研发与生产技术现状

XX民族职业学院 毕业论文（设计） 论文题目: 我国生物制药产业研发与生产技术现状 学生 *** 指导教师 ** 专业 08生物制药 学号 200806***** 时间 2011-3 XX民族职业学院制

我国生物制药产业研发与生产技术现状 摘要本文较为简略的介绍了我国生物制药产业现状和我国生物制药产业与国际的差距以及我国生物制药产业的发展趋势，详细叙述了我国生物制药产业的发展实力和我国生物制药产业，还简单分析了我国生物制药与欧美的差距在拉大的原因。 关键词生物制药产业现状国际差距 生物制药是指运用微生物学、生物学、医学、生物化学等的研究成果‘从生物体生物组织细胞体液等’综合利用微生物学、化学、生物化学、生物技术、药学等科学的原理和方法制作的一类用于预防、治疗和诊断的制品。加拿大多伦多大学联合生物伦理中心日前进行的一项研究列出十大改善人类健康的生物技术，其中便有四项与生物制药密切相关。我国自1986年生物技术领域实施“863”计划以来，形成了医药生物技术、农业生物技术等上、中、下游结合，门类齐全的生物技术研究、生产体系，并具有了一定的出口能力。据不完全统计，我国现有300多家生物工程制药企业，年产值达100多亿元，生物制药业已步入高速发展通道。 1我国生物制药产业现状 1.1生物制药企业格局 中小型生化制药企业。在上世纪五六十年代逐步建立和发展起来，主要生产脏器制品和生化药物，如从猪胰脏中生产胰酶和胰岛素，从猪脑垂体中生产后叶针、缩宫素和加压素等。代表企业为生产肝素钠和各种治疗酶的常州干红生化制药公司。 1.2生物制药产业结构 大型微生物制药企业。以发酵工程和酶工程为主体，大批量生产抗生素、有机酸、维生素和氨基酸类药物，代表企业为生产青霉素、72ADA和万古霉素等的华北抗生素制药厂。现代生物工程制药企业。不完全统计，国内目前有300多家单位从事生物工程研究，有200余家现代生物制药企业，50多家生物工程技术开发公司，如北大高科华泰制药有限公司，三九宜工生化股份有限公司。原料药产业。主要从事生物药物原料药的大宗生产，主要产品有：有机酸、氨基酸、维生素、抗生素和核酸类原料药。天然生化药品及其制剂产业。主要从事天然存在的生化试剂生产。生物制品制造业。主要经营生物技术药物、一秒和血液制品以及临床诊断制剂。 1.3生物制药企业体制现状中国制药企业的所有制形式 主要有国有制、集体所有制、股份合作制、股份制、私营和外资合资等。股份制企业占主导地位，其市场占医药工业总销售收入的44.52%；港澳台及外商投资企业，占22.49%；国有企业只占15.23%。工业产值增长最快的是外资合资企业、私营企业和股份制企业。 2 我国生物制药产业与国际的差距 与世界先进国家相比，我国生物制药产业明显错在四大竞争差距。 2.1企业规模小

模式识别特征选择与提取

模式识别特征选择与提取 中国矿业大学计算机科学与技术学院电子信息科学系 班级：信科11-1班，学号：08113545，姓名：褚钰博 联系方法（QQ或手机）：390345438，e-mail:390345438@https://www.wendangku.net/doc/df13688236.html, 日期：2014 年06月10日 摘要 实际问题中常常需要维数约简，如人脸识别、图像检索等。而特征选择和特征提取是两种最常用的维数约简方法。特征选择是从某些事物中提取出本质性的功能、应用、优势等，而特征提取是对特征空间进行变换，将原始特征空间映射到低维空间中。 本文是对主成分分析和线性判别分析。 关键词：特征选择，特征提取，主成分分析，线性判别分析 1.引言 模式识别的主要任务是利用从样本中提取的特征，并将样本划分为相应的模式类别，获得好的分类性能。而分类方法与分类器设计，都是在d（变量统一用斜体）维特征空间已经确定的前提下进行的。因此讨论的分类器设计问题是一个选择什么准则、使用什么方法,将已确定的d维特征空间划分成决策域的问题。对分类器设计方法的研究固然重要，但如何确定合适的特征空间是设计模式识别系统另一个十分重要，甚至更为关键的问题。如果所选用的特征空间能使同类物体分布具有紧致性，即各类样本能分布在该特征空间中彼此分割开的区域内，这就为分类器设计成功提供良好的基础。反之，如果不同类别的样本在该特征空间中混杂在一起，再好的设计方法也无法提高分类器的准确性。本文要讨论的问题就是特征空间如何设计的问题。 基于主成分分析的特征选择算法的思想是建立在这样的基础上的：主成分分析方法将原始特征通过线性变换映射到新的低维空间时，获得的主成分是去了新的物理意义，难以理解，并且主成分是所有原始特征的线性组合。所以将主成分分析与特征选择相结合，设计多种相似性度量准则，通过找到与主成分相关的关键特征或者删除冗余、不相关以及没有意义的特征，将主成分又重新映射到原始空间，来理解成主成分的实际意义。 基于线性判别分析的高维特征选择将单个特征的Fisher准则与其他特征选择算法相结合，分层消除不相关特征与冗余特征。不相关特征滤波器按照每个特征的Fisher评价值进行特征排序，来去除噪音和不相关特征。通过对高维数据特征关联性的分析，冗余特征滤波器选用冗余度量方法和基于相关性的快速过滤器算法。分别在不同情境下进行数据分类实验，验证其性能。

生物工程专业大学生职业生涯规划书参考模板

大学生职业生涯规划书 个人资料： 姓名：××学号：××××× 性别：××年龄：××岁 籍贯：××省××市/县 所在学院及专业：××学院××专业××级 联系电话：××E－mail：×××

目录 总论(引言) 第一章认识自我 1.个人基本情况 2.职业兴趣 3.职业能力及适应性 4.个人性格特质 5.职业价值观 6.特长和资源 自我分析小结 第二章职业生涯条件分析 1.家庭环境分析 2.学校环境分析 3.社会环境分析 4.职业环境分析 职业生涯条件分析小结 第三章职业目标定位及其分解组合 1.职业目标的确定 2.职业目标的分解与组合 第四章具体执行计划 第五章评估调整 1.评估的内容 2.评估的时间 3.规划调整的原则 结束语 总论(引言)

如果认准了春天，即使它铺满冰雪也要绽放。要知道人在做事中一旦做出兴趣来，做出情感来，作出意义来，那么所做的事就成为了事业。 第一章认识自我 1.个人基本情况 2职业兴趣：喜欢有计划的工作，现在正致力于自己才干和能力的增长；喜欢独立思考并喜欢应用自己的思维解决问题；喜欢与有精神内涵的人共同探讨人生哲学；天生好学，并相信学无止境。 3职业能力：不太喜欢做与人打交道的工作，认为人是活的，活的东西比死的麻烦的多。希望从事与自己专业有关的工作，希望自己所学知识能得到认可。希望从事稳定的工作，有一份稳定的收入。 4个人特质：对工作极其负责，对自己要求较严格。动手能力较弱，认为擅长理论研究与建立。不擅长繁复的工作，喜欢简明的任务，认为这样才有效率。 5职业价值观：对工作没有太大的挑剔，希望薪金高一点，有点社会地位更好。任劳却不任怨。 6.特长和资源 小结：一个人应该学会取长补短。精力旺盛、热情、性情平和、乐于助人、忠诚、责任心强、富于创新精神、工作和生活井然有序是我的优点；可也存在着有时过于理想话，据个人价值观进行判断，容易做出草率的决定和有着对于批评比较脆弱的缺点。努力改变能改变的，适应不能改变的。对于外部环境因素，只有让自己适应它，抓住机遇，迎接挑战。个人能力是有限的，但相信，通过努力是可以优化的，一个有点头脑并且努力的人，总能找到自己的价值！ 二、职业分析： （1）家庭环境分析： （2）学校环境分析： 甘肃农业大学历史悠久，底蕴丰富。食品科技学院学风良好，注重学生学习文化知识的同时也注重动手能力，全面提高促进学生的德智体美劳的全面发展。 （3）社会环境分析： 中国政治稳定，经济持续发展。在全球经济一体化环境中的重要角色。经济发展有强劲的势头，加入WTO后，有大批的外国企业进入中国市场，中国的企业也将走出国门。目前生物工程处在起步阶段，社会对于此类人才需要比较大的，特别是我国的生物技术还不是很先进的情况下，具有一定能力的高水平毕业生一定会得到企事业的青睐。特别是环京十三县的京津一体化政策的出台，国家对七大高新产业（包括生物工程）的大力支持，在未来的时间里，生物工程会得到前所未有的发展，高级知识分子会拥有充裕的就业环境。

大数据分析报告中常用地10种图表及制作过程

数据分析中常用的10 种图表 1 折线图 折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。 表 1 家用电器前半年销售量 月份冰箱电视电脑平均销售量合计 1 月684513984252 2 月336616688265 3 月437916094282 4 月611811565194 5 月29197842126 6 月224911863189 200 150 冰箱100电视 50电脑 1月2月3月4月5月6月 图 1数点折线图 300 250 200电脑 150电视 100 冰箱50 1月2月3月4月5月6月 图 2 堆积折线图 100% 80% 电脑 60% 40%电视 20%冰箱 0% 1月2月3月4月5月6月 图 3 百分比堆积折线图 2柱型图

柱状图主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、 圆柱图、圆锥图和棱锥图。 200150 冰箱 100电视50电脑 1月 2月 3月 4月 5月 6月 图 4 二维圆柱图 3堆积柱形图 堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小还可以显示总量的大小。 300250200电脑150电视100冰箱 500 1月 2月 3月 4月 5月 6月 图 5 堆积柱形图 100%80%139 160 115 60%166 78 118 电脑40%45 18 电视 19667949冰箱 20% 68 61290% 3343221月2月 3月 4月5月 6月 图6 百分比堆积柱形图 百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数的百分比，该图的目的 是强调每个数据系列的比例。 4线-柱图

模式识别作业(全)

模式识别大作业 一．K均值聚类（必做，40分） 1.K均值聚类的基本思想以及K均值聚类过程的流程图； 2.利用K均值聚类对Iris数据进行分类，已知类别总数为3。给出具体的C语言代码， 并加注释。例如，对于每一个子函数，标注其主要作用，及其所用参数的意义，对程序中定义的一些主要变量，标注其意义； 3.给出函数调用关系图，并分析算法的时间复杂度； 4.给出程序运行结果，包括分类结果（只要给出相对应的数据的编号即可）以及循环 迭代的次数； 5.分析K均值聚类的优缺点。 二．贝叶斯分类（必做，40分） 1.什么是贝叶斯分类器，其分类的基本思想是什么； 2.两类情况下，贝叶斯分类器的判别函数是什么，如何计算得到其判别函数； 3.在Matlab下，利用mvnrnd()函数随机生成60个二维样本，分别属于两个类别（一 类30个样本点），将这些样本描绘在二维坐标系下，注意特征值取值控制在（-5，5）范围以内； 4.用样本的第一个特征作为分类依据将这60个样本进行分类，统计正确分类的百分 比，并在二维坐标系下将正确分类的样本点与错误分类的样本点用不同标志（正确分类的样本点用“O”，错误分类的样本点用“X”）画出来； 5.用样本的第二个特征作为分类依据将这60个样本再进行分类，统计正确分类的百分 比，并在二维坐标系下将正确分类的样本点与错误分类的样本点用不同标志画出来； 6.用样本的两个特征作为分类依据将这60个样本进行分类，统计正确分类的百分比， 并在二维坐标系下将正确分类的样本点与错误分类的样本点用不同标志画出来； 7.分析上述实验的结果。 8.60个随即样本是如何产生的的；给出上述三种情况下的两类均值、方差、协方差矩 阵以及判别函数； 三．特征选择（选作，15分） 1.经过K均值聚类后，Iris数据被分作3类。从这三类中各选择10个样本点； 2.通过特征选择将选出的30个样本点从4维降低为3维，并将它们在三维的坐标系中

大数据分析标准功能点简介

大数据报表标准功能点简介

U8分析报表包含两个工具，分别为分析报表工具和业务模型设计器，其中分析报表工具包括分析报表系统管理、分析报表门户、数据仓库管理、数据整合平台。 一、分析报表工具 分析报表系统管理 分析报表系统管理包含基础设置、数据配置、数据抽取、权限管理四个功能。 基础设置 在基础设置中有两个地方需要设置，企业目录和加密服务器设置。企业目录功能是确立企业实际分析管理的数据范围。 加密服务器设置的功能是通过设置加密服务器IP地址或机器名，将加密监听程序指向加密服务器，以读取加密点。 数据配置 报表项目用于设置进行财务报表分析的报表项目。 图2-1 U8分析报表项目页面 自定义分类提供按照存货、客户、供应商档案进行自定义分类定义，对任何档案用户可以按照不同业务需要设置自定义分类。系统自动带入企业目录账套最新年度的档案分类，可修改。 分类维护：可对当前自定义分类下的分类明细进行新增、修改、删除操作。

档案归类：可对当前自定义分类下的分类明细所对应的档案明细提供个别编辑操作。 点击分类维护栏中的编辑，进入分类管理页面；同样点击档案归类栏下的编辑可进入档案归类页面。 数据抽取 数据抽取用于同步数据源数据到ODS数据仓库，抽取的结果形成ODS数据仓库，供企业查询及决策。数据抽取的方式有两种：手动抽取与自动抽取。自动抽取可以设置抽取计划，选择在业务系统空闲时完成数据抽取。抽取日志提供了数据抽取完成的情况的查看。 权限管理 角色用户功能可以进行角色、用户的增加、删除、修改操作，用户密码的修改操作，以及用户与角色的所属关系等维护工作。 权限管理，可对用户或角色授予新建报表权限、语义层权限、目录结构权限。目录结构的权限方式分为浏览、修改、完全控制（删除），可根据实际业务需要授予适合的权限。 U8分析报表门户 U8分析报表门户的核心对象即为报表，是基于业务模型做查询，并通过查询生成报表的平台；是一种兼分析报表设计和前端展示的平台。在U8分析报表中，我们根据财务、供应链业务模型预置了一些报表(包括财务，营销、库存、采购等主题)，对于用户的个性化报表需求，可以单独定制。 对于已经设计好的报表，可以进行查看、分析、导出、定位查找等操作。 分析报表门户针对财务、营销、库存、采购设定了四个分析主题，点击分析主题button打开分析首页。如图所示，点击财务分析主题按钮，财务首页报表则打开。

神经网络大作业

神经网络的基本特征及其在战斗识别领域的应用前景简介 —神经网络原理及应用报告 课程名称：神经网络原理及应用 课程编号： 指导教师： 学院： 班级： 姓名： 学号： 日期：

神经网络的基本特征及其在战斗识别领域的应用前景简介 摘要：在未来的军事对抗上，对军事打击的物理距离越来越大，对打击的反应时间的要求越来越短，对打击的精度要求越来越高。在这种情况下，迅速且精确的敌我识别系统显得尤其重要。传统的战斗识别方式早已遇到了瓶颈，而神经网络因为它在信息、信号处理、模式识别方面有些独到之处，近年来受到各国军界的普遍重视。 关键词：军事,战斗识别,模式识别,敌我识别,神经网络 1 引言 众多科学家预言，21世纪将是“生物”世纪。这说明生物学的研究和应用已进入了空前繁荣的时代。神经网络系统理论就是近十多年来受其影响而得到飞速发展的一个世界科学研究的前沿领域。这股研究热潮必然会影响到军事技术的研究。在现代战争中，因为远程制导武器的广泛应用，绝大多数军事打击都不再依靠肉眼来辨析敌我，战场上的敌我识别变成了一个重要的问题。据统计，1991年的海湾战争期间，美军与友军之间的误伤比例高达24%；在伊拉克战争期间，共发生17起误伤事件，死18人，伤47人。两场战争的伤亡结果表明，单一的敌我识别武器已不能适应现代战争复杂的作战环境和作战要求。所以提高军队战斗识别的效率是现代军事科技研究中一个极其重要的课题。神经网络作为新的热门技术，必然受到军事研究学者们的青睐。本文只选取战斗识别这一领域，简要探讨神经网络技术在战斗识别领域中的应用前景，但求管中一窥，抛砖引玉。 2 神经网络简介 2.1 神经网络的历史 神经网络的研究可以追溯到上个世纪的1890年。但真正展开神经网络理论研究却始于本世纪40年代。1943年，有心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形式神经元的数学模型——MP模型，从此开创了神经网络理论研究的新时代。MP模型以集体并行计算结构来描述神经网络及网络的运行机制，可完成有限的逻辑运算。 1949年，Hebb通过对大脑神经的细胞、人的学习行为和条件反射等一系列

生物技术专业毕业论文范文

生物技术专业毕业论文范文 题目 :西伯利亚蝗基因组DNA不同 提取方法的研究 专业 : 生物技术 目录 中文摘要................................................................................................ 3 英文摘要 (4) 引言………………………………………………………………………………………… 5 1 材料与方法.......................................................................................... 6 1.1 实验材料 (6) 1.2主要试剂……………………………………………………………………………… 6 1.3主要仪器……………………………………………………………………………… 6 1.4研 究方法 (7) 1.4.1 SDS-蛋白酶K消化法……………………………………………………………… 7 1.4.2饱和NaCl 法………………………………………………………………………… 8 1.4.3 CTAB 法……………………………………………………………………………… 9 1.5电 泳及结果记录……………………………………………………………………… 10 2结果与分析……………………………………………………………………………… 10 2.1总DNA的提取结

果.............................................................................. 10 2.2结果与分析....................................................................................... 12 3 讨论 (13) 3.1三种不同DNA提取方法的比较……………………………………………………… 13 3.2实验结果不理想的原因分析.................................................................. 14 参考文献 (15) 西伯利亚蝗基因组DNA不同提取方法的研究 摘要:本实验以新疆草原蝗虫的主要危害种类——西伯利亚蝗为研究对象，分 别对干制和乙 醇浸泡的标本用SDS法、饱和NaCl 法和CTAB法进行了基因组DNA 的提取比较。实验 结果表明，SDS法提取的总DNA 带型整齐，饱和NaCl法和CTAB法提取的标本总DNA 获得率较低，在琼脂糖凝胶电泳检测中大部分有明显降解。另外，乙醇浸制的标本总DNA 的获得率及质量均高于干标本。研究结果可为今后进一步开展蝗科亲缘关系分析、基因组比 较和遗传多态性等分子生物学研究提供基础资料。 关键词:基因组DNA , 不同方法, 西伯利亚蝗 Studies on different extraction methods of Gomphocerus sibiricus genomic DNA (College of Life and environment sciences ,Xinjiang Normal university, urumqi 830054)

大数据分析专项职业能力考核规范

大数据分析专项职业能力考核规范 一、定义 运用计算机及相关软件，具备对各种类型的大数据进行数据建模、管理，数据分析、数据探索和数据可视化等能力。 二、适用对象运用或准备运用本项能力求职、就业的人员三、能力标准 与鉴定内容

（六）数据 探索1. 针对不同的数据，设计 基于各种规则、公式的实 时数据过滤； 2. 针对不同的数据和模 型，设计基于各种规则、 公式的数据广度和深度探 索和钻取； 3. 针对不同的数据，设计 基于各种规则、公式的联 动模型设计； 4. 针对不同的数据，设计基 于各种规则、公式的联动 页面设计； 5. 针对不同的数据范围统 计，设计数据范围的实时 调整和统计方法调整； 1. 基于统一的大数据分析平台 配置，将模型中各种形式的数 据过滤、数据连接过滤、统计 后数据过滤进行关联，并设计 实现统一的模型实时过滤； 2. 基于统一的大数据分析平台 配置，将多个模型中各种形式 的数据过滤、数据连接过滤、 统计后数据过滤进行关联合 并，并设计实现统一的页面数 据实时过滤； 3. 基于统一的大数据分析平台 配置，配置实时多维度数据分 析； 4. 基于统一的大数据分析平台 配置，配置默认数据钻取； 5. 基于统一的大数据分析平台 配置，配置定制数据钻取； 6. 基于统一的大数据分析平台 配置，配置单模型联动； 7. 基于统一的大数据分析平台 配置，配置多模型联动； 8. 基于统一的大数据分析平台 配置，配置数据统计实时数据 范围和实时统计方法。 20% （七）数据 分析1?数据模型设计、实现； 2. 基于各种规则、公式的数 据过滤； 3. 基于各种规则、公式的数 据列输出配置； 4?数据的分类统计，基于 等间隔、固定数量、定制 的范围分类统计； 5. 基于各种规则、公式的统 计后数据过滤； 6. 基于各种规则、公式的结 果排序； 7. 基于各种规则、公式的数 据范围控制； 8. 基于各种规则、公式的模 型数据结果的二次加工、 清洗、转换； 9. 数据透视模型的配置； 10. 数据模型的固化，将数 据模型实现串联、并联， 创建复杂数据模型； 11.数据模型计算形式、快 照的配置。 1. 基于统一的大数据分析平 台配置数据的过滤、清洗； 2. 基于统一的大数据分析平台 配置各种形式的值和范围统 计，各种形式的灵活日期范围 统计； 3. 数学及统计学相关基础知 识； 4. 有通过PHP、Python、R 语 言等语言进行数据统计分析的 经验； 5. 数学表达式、条件表达 式、逻辑表达式的编写和调 试； 6. 数学、时间、字符、逻辑 等公式的编写和调试； 7. 数据透视表的配置、使用 和理解； 8. 不少于一个行业的业务理解 和积累； 9. 数据思维，基于任何数据 都可以发现背后的规律和价 值，对数据有较好的洞祭力； 10. 用户画像、用户经营分 20%

《模式识别》大作业人脸识别方法

《模式识别》大作业人脸识别方法 ---- 基于PCA 和欧几里得距离判据的模板匹配分类器 一、 理论知识 1、主成分分析 主成分分析是把多个特征映射为少数几个综合特征的一种统计分析方法。在多特征的研究中，往往由于特征个数太多，且彼此之间存在着一定的相关性，因而使得所观测的数据在一定程度上有信息的重叠。当特征较多时，在高维空间中研究样本的分布规律就更麻烦。主成分分析采取一种降维的方法，找出几个综合因子来代表原来众多的特征，使这些综合因子尽可能地反映原来变量的信息，而且彼此之间互不相关，从而达到简化的目的。主成分的表示相当于把原来的特征进行坐标变换（乘以一个变换矩阵），得到相关性较小（严格来说是零）的综合因子。 1.1 问题的提出 一般来说，如果N 个样品中的每个样品有n 个特征12,,n x x x ，经过主成分分析，将 它们综合成n 综合变量，即 11111221221122221122n n n n n n n nn n y c x c x c x y c x c x c x y c x c x c x =+++?? =+++?? ? ?=+++? ij c 由下列原则决定： 1、i y 和j y （i j ≠，i,j = 1,2,...n ）相互独立； 2、y 的排序原则是方差从大到小。这样的综合指标因子分别是原变量的第1、第2、……、 第n 个主分量，它们的方差依次递减。 1.2 主成分的导出 我们观察上述方程组，用我们熟知的矩阵表示，设12n x x X x ??????= ?????? 是一个n 维随机向量，12n y y Y y ??????=?????? 是满足上式的新变量所构成的向量。于是我们可以写成Y=CX,C 是一个正交矩阵，满足CC ’=I 。 坐标旋转是指新坐标轴相互正交，仍构成一个直角坐标系。变换后的N 个点在1y 轴上

生物工程论文

生物工程毕业论文 题目: 年产10000T乳制品工厂设计专业：生物工程

1 绪论 1．1酸奶简介 牛乳的组成最为接近人体的母乳，含有人体所需要的全部营养成分，营养最为均衡，在人们的膳食结构中具有其他食品无法替代的地位和作用。由鲜牛乳发酵成的酸乳由于其丰富的营养、特殊的风味、爽滑的质构和良好的生理功能，备受人们青睐[1]。联合国粮农组织和世界卫生组织（FAO/WHO）将酸奶定义为乳与乳制品(杀菌乳或浓缩乳)在保加利亚杆菌（L.bulgaricus）和嗜热链球菌(S.thermophilus)的作用下乳酸发酵而得到的凝固型乳制品其中可任意添加全脂乳粉、脱脂乳粉、乳清粉等。但在最终发酵产品中必须大量存在这些微生物。也可简单将其定义为以新鲜牛乳或乳粉为原料，经乳酸菌保温发酵而制成的产品[2]。 通常根据酸奶在零售过程中的产品存在状态来进行分类，具体可分为凝固型酸奶和搅拌型酸奶。乳酸菌在乳中生长繁殖，发酵分解产生乳酸等有机酸，导致乳的pH值下降，使乳酪蛋白在其等电点附近发生凝集，把这种乳凝状的酸奶称为凝固型酸奶。所谓搅拌型酸奶，是指先在发酵罐中通过乳酸菌的作用，将经过标准化处理的牛乳发酵至乳凝，然后再用搅拌器破乳，是凝乳粒子保持在0.01～0.04mm大小的一种酸奶。产品呈半流动状态的粥糊状，易使用吸管吸食[3]。一半搅拌型酸乳可分为原味型和水果型，而凝固型大都为原味型[4]。 酸乳又名酸牛乳或酸奶，作为众多的发酵乳产品中当今最为流行的乳制品，最初出现时其名是与发酵乳混用的，表示变酸的乳。尽管目前没有关于人类何时第一次制作酸奶的明确记载，但酸奶的食用可以追溯到许多世纪以前。发酵乳起源于巴尔干半岛和中东地区，在那里，牧民们早在几千年前就发现了可以通过发酵可以延长鲜乳保存期的方法。虽然起源没有明确的记载，但酸奶有益于人类身体健康并有丰富的营养价值这一观念在许多文明国度里已存在了很长时间。依据波斯人的传统，亚伯拉罕把自己的富饶和长寿归功于酸奶而法国皇帝法兰西一世据说也因饮用由山羊奶制成的酸奶而治愈其体虚气弱之疾[5]。然而，酸奶却极有可能起源于中东，在那时这种发酵产品的演变与世界各地牧民的烹饪技术发展是分不开的[6]。 1.1.1 国外酸乳市场情况 在欧美及其他发达国家，乳品是人们摄取动物蛋白的最主要食品之一，这些国家

华南理工大学《模式识别》大作业报告

华南理工大学《模式识别》大作业报告 题目：模式识别导论实验 学院计算机科学与工程 专业计算机科学与技术（全英创新班） 学生姓名黄炜杰 学生学号201230590051 指导教师吴斯 课程编号145143 课程学分2分 起始日期2015年5月18日

实验概述 【实验目的及要求】 Purpose: Develop classifiers,which take input features and predict the labels. Requirement: ?Include explanations about why you choose the specific approaches. ?If your classifier includes any parameter that can be adjusted,please report the effectiveness of the parameter on the final classification result. ?In evaluating the results of your classifiers,please compute the precision and recall values of your classifier. ?Partition the dataset into2folds and conduct a cross-validation procedure in measuring the performance. ?Make sure to use figures and tables to summarize your results and clarify your presentation. 【实验环境】 Operating system:window8(64bit) IDE:Matlab R2012b Programming language:Matlab

生物工程开题报告

生物工程开题报告 篇一：生物工程专业程毕业论文开题报告书 本科生毕业论文开题报告书 题目名称硅酸盐细菌的分离筛选和 纯化学生姓名郑一凡学号 XX4073022 学院生物资源与环境科学学院 专业年级06级生物工程1班 指导教师彭清静职称教授 填写时间 XX年3月31日 篇二：生物工程开题报告 木质素纤维素糖化发酵 1 课题来源 来课题源于指导老师科研项目，为实验性课题。 2 研究目的及意义 随着世界各国经济发展对能源需求的增加及石油资源的濒临枯竭，能源危机日益突显，许多专家估计,世界上已知的石油储存量大约30 年内将被消耗完。

[1]。所以世界各国纷纷开始研究可再生资源作为补充替代能源,其中以燃料酒精的生产最为突出。而纤维素是地球上最丰富、最廉价的可再生资源。利用微生物及酶技术，将其水解转化成燃料乙醇是解决化学燃料短缺的有效途径之一[2]。因此研究开发纤维素的转化技术,将秸秆、蔗渣、废纸、垃圾纤维等纤维素类物质高效地转化为糖,进一步发酵成酒精,对开发新能源,保护环境具有非常重要的现实意义。近年来这一领域的研究日益受到世界上许多国家的重视。 3 国内外的研究现状和发展趋势 目前国内外利用秸杆物质生产酒精的技 术水平还是停留在先用纤维素酶产生菌株（或其产生的纤维素酶）分解秸杆物质产生戊糖和己糖，再由乙醇发酵菌把单糖转化为乙醇。人们多年来一直设法把一系列编码纤维素酶和半纤维素酶的基因重组进能利用单糖发酵生产酒精的工程菌中，使之能直接将秸秆分解成单糖，进而转化成酒精。近年来美国能源部鼓励采用具有分解纤维素、半纤维素的整套酶类、能发酵戊糖产生有机酸的某些极端嗜热细菌，设法引入乙醇发酵途径的基因，同时敲除细菌中的有机酸发酵途径，构建利用秸杆发酵乙醇代谢工程菌，这方面的前景非常诱人。与美国等国家相比我国目前以纤维质废物为原料生产酒精仍需进一步的深入研究。

大大数据分析报告方向教学计划清单

大数据分析课程标准 一、课程定位 现在企业为了提升客人使用体验，提高业务效率，在大数据蓬勃发展的阶段里，需要对现有业务系统进行转型升级；作为大数据核心部分，大数据研发工程师应用成为有大量数据的企业必备人才，在数据处理，数据分析方面，大数据研发是不可或缺的技能。 随着大数据应用的大量普及，开源框架，比如hadoop，spark等，也得到长足发展。本课程除了着力于统数据的收集和搭建，使得作为大数据的研发/分析带来基础设施，让学员掌握，同时，对大数据的离线/实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过本课程，掌握大数据平台并且对大数据分析的基本技能和方法，为将来在企业分析大数据做决策打下基础。 二、课程性质与作用 课程性质大数据分析课程。 课程作用 大数据分析是数据清洗过后使得数据产生价值的过程。在企业丰富应用场景中，通过标准的大数据分析方法不能胜任的情况下，就需要通过先验知识来验证大数据并找出规律来达到业务目标。在实际工作中，掌握大数据研分析需要展示的数理统计分析的知识，敏锐的数据观察力，和部分软件开发的知识，也需要比较扎实的计算机基础。本课程大纲是完整的课程，实际培训课程中，会根据学员实际情况进行分组。通过本课程的学习。 三、课程目标 课程教学以灵活运用分析方法为目标，以实际项目为中心，以合理知识结构分解为手段，结合实际的应用场景，对大数据进行文本，图标等大数据进行分析和学习，主要以实际操作让学员对相关知识点掌握，达到理论与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用清洗后的数据，根据提供的先验知识，可以做出模型并能够预测业务数据。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。 （一）知识目标 1.理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux的操作 2.掌握开发语言R 或python

模式识别作业

模式识别作业 班级： 学号： 姓名：

一、实验内容 （1）了解与熟悉模式识别系统的基本组成和系统识别原理。 （2）使用增添特征法对特征进行提取与选择。 （3）编写MATLAB程序，对原始数据特征进行提取与选择，并选择适当的分类器对样本进行训练和分类，得出最后的分类结果以及识别正确率。二、实验原理 模式识别系统的原理图如下： 图1.模式识别系统原理图 对原始样本数据进行一些预处理，使用增添特征法进行特征提取与选择。增添特征法也称为顺序前进法（SFS），每次从未选择的特征中选择一个，使得它与已选特征组合后判据值J最大，直到选择的特征数目达到d。特征选取后用SVM分类器对随机选取的训练样本和测试样本进行分类，最后得出不同特征维数下的最高SVM分类正确率，以及不同特征维数下的最大类别可分性判据。 三、实验方法及程序 clear; clc; load('C:\Users\Administrator\Desktop\homework\ionosphere.mat'); m1=225;m2=126; p1=m1/(m1+m2);p2=m2/(m1+m2); chosen=[]; for j=1:34 [m,n]=size(chosen);n=n+1; J1=zeros(1,33); for i=1:34 Sw=zeros(n,n);Sb=zeros(n,n); S1=zeros(n,n);S2=zeros(n,n); p=any(chosen==i); if p==0 temp_pattern1=data(1:225,[chosen i]); temp_pattern2=data(226:351,[chosen i]);

中科院模式识别大作业——人脸识别

人脸识别实验报告 ---- 基于PCA 和欧氏距离相似性测度 一、理论知识 1、PCA 原理 主成分分析(PCA) 是一种基于代数特征的人脸识别方法,是一种基于全局特征的人脸识别方法,它基于K-L 分解。基于主成分分析的人脸识别方法首次将人脸看作一个整体,特征提取由手工定义到利用统计学习自动获取是人脸识别方法的一个重要转变[1]。简单的说,它的 原理就是将一高维的向量,通过一个特殊的特征向量矩阵,投影到一个低维的向量空间中,表示为一个低维向量,并不会损失任何信息。即通过低维向量和特征向量矩阵,可以完全重构出所对应的原来高维向量。特征脸方法就是将包含人脸的图像区域看作是一种随机向量,因此,可以采用K-L 变换获得其正交K-L 基底。对应其中较大特征值的基底具有与人脸相似的形状,因此又称为特征脸。利用这些基底的线性组合可以描述、表达和逼近人脸图像,因此可以进行人脸识别与合成。识别过程就是将人脸图像映射到由特征脸张成的子空间上,比较其与己知人脸在特征空间中的位置,从而进行判别。 2、基于PCA 的人脸识别方法 2.1 计算特征脸 设人脸图像f(x,y)为二维N×M 灰度图像,用NM 维向量R 表示。人脸图像训练集为{}|1,2,...,i R i P =,其中P 为训练集中图像总数。这P 幅图像的平均向量为: _ 11P i i R R P ==∑ 对训练样本规范化,即每个人脸i R 与平均人脸_ R 的差值向量: i A =i R -_R (i= 1,2,…,P) 其中列向量i A 表示一个训练样本。 训练图像由协方差矩阵可表示为: T C AA = 其中训练样本NM ×P 维矩阵12[,,...,]P A A A A = 特征脸由协方差矩阵C 的正交特征向量组成。对于NM 人脸图像,协方差矩

生物工程毕业论文题目

毕业论文（设计） 题目 学院学院 专业 学生姓名 学号年级级指导教师 教务处制表 二〇一三年三月二十日

生物工程毕业论文题目 本团队专业从事论文写作与论文发表服务，擅长案例分析、仿真编程、数据统计、图表绘制以及相关理论分析等。 生物工程毕业论文题目： 改革开放以来我国出口贸易结构变动及其优化研究 混沌系统及复杂网络的同步问题的研究 介质阻挡放电等离子体在材料表面改性中的应用 平落坝构造海相深层卤水中铷分离提取技术研究 超声振动辅助铣削LY12铝合金表面质量研究 基于纯水介质矿山大流量三用阀的关键技术研究 以葡萄糖为唯一碳源合成聚（3-羟基丁酸酯-co-4-羟基丁酸酯）的研究 微珠萃取技术的研究及在毒物毒品分析中的应用 转基因克隆牛犊组织中形态学、印记基因表达和DNA甲基化检测 5个现代月季品种愈伤组织再生体系的建立与体细胞培养的研究 向日葵（Helianthus anuus L.）离体再生体系建立的研究 天山冻土低温微生物多样性及产低温脂肪酶菌株系统发育分析 慢加急性乙型肝炎肝衰竭患者血清黄嘌呤氧化酶的研究 子宫内膜异位症并不孕症患者血清、腹腔液中8-iso-PGF2α、GSH-Px 的表达 成人腹股沟疝患者腹外斜肌腱膜中基质金属蛋白酶-2及其抑制因子的表达及意义 核因子κB的小干扰RNA防治大鼠自体移植静脉血管桥内膜增生及再狭

窄的实验研究 1、内皮素受体拮抗剂对肝硬化大鼠转化生长因子β_1和Ⅰ型胶原mRNA 表达的影响 2、Heat Stress Induced Hepatic Vascular Diseases in Rats and Its Clinical Significance 小鼠IL-33干扰RNA逆转录病毒表达载体的构建及其对吸烟引起的小鼠肺部炎症的作用 腺病毒载体介导的RNAi抑制肺间质纤维化大鼠FasL基因表达的研究 人脐血来源树突状细胞诱导CTL对BGC823肿瘤细胞的抑制作用 PP-1在成骨细胞力学信号转导NF-κB通路中对IKK磷酸化水平的影响论美国对转基因食品不实施强制性标签制度的原因 基于模糊PID控制的电气比例阀控制系统的研究 心内导管三维定位导航软件系统设计及关键技术研究 安徽省科技企业孵化器的发展与对策研究 一种新型的NADH荧光探针 掺镱双包层全光纤激光器的研制和测试 非线性混沌电路的设计与研究 活性污泥与反硝化污泥混合包埋脱氮技术研究 微喷部件群孔数控电火花加工机床脉冲电源的研究 模板法制备过渡金属氧化物空心微球及其性能研究 磁性纳米载体的制备及其固定化脂肪酶催化性能研究 纳米级MEMS定位平台的驱动与控制方法研究 含适应性驱动支链的六自由度并联机构的性能分析与优化 基于视听觉刺激下左右手运动想象的脑机接口研究 PCI对急性心肌梗死患者左室重构的影响 WNT信号通路在大肠锯齿状癌变途径中的作用及其调控机制 法舒地尔对不稳定型心绞痛患者血浆C-反应蛋白、内皮素、一氧化氮的影响去势对小鼠主动脉衰老的影响及生理剂量睾酮的干预研究 超声电导经皮透入微米中药的镇痛机理和应用基础研究 农业职业技术学校农业推广服务研究

模式识别大作业

作业1 用身高和/或体重数据进行性别分类（一） 基本要求： 用FAMALE.TXT和MALE.TXT的数据作为训练样本集，建立Bayes分类器，用测试样本数据对该分类器进行测试。调整特征、分类器等方面的一些因素，考察它们对分类器性能的影响，从而加深对所学内容的理解和感性认识。 具体做法： 1．应用单个特征进行实验：以（a）身高或者（b）体重数据作为特征，在正态分布假设下利用最大似然法或者贝叶斯估计法估计分布密度参数，建立最小错误率Bayes分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应用到测试样本，考察测试错误情况。在分类器设计时可以考察采用不同先验概率（如0.5对0.5, 0.75对0.25, 0.9对0.1等）进行实验，考察对决策规则和错误率的影响。 图1-先验概率0.5:0.5分布曲线图2-先验概率0.75:0.25分布曲线 图3--先验概率0.9:0.1分布曲线图4不同先验概率的曲线 有图可以看出先验概率对决策规则和错误率有很大的影响。 程序：bayesflq1.m和bayeszcx.m

关（在正态分布下一定独立），在正态分布假设下估计概率密度，建立最小错误率Bayes 分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应用到训练/测试样本，考察训练/测试错误情况。比较相关假设和不相关假设下结果的差异。在分类器设计时可以考察采用不同先验概率（如0.5 vs. 0.5, 0.75 vs. 0.25, 0.9 vs. 0.1等）进行实验，考察对决策和错误率的影响。 训练样本female来测试 图1先验概率0.5 vs. 0.5 图2先验概率0.75 vs. 0.25 图3先验概率0.9 vs. 0.1 图4不同先验概率 对测试样本1进行试验得图