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目的研究内蒙古达斡尔族群体9个X-STR位点(DXS6789、DXS101、DXS8378、DXS7132、DXS7133、DXS7423、DXS6804、DXS6799、HPRTB)的多态性分布及法医学应用价值。方法抽取内蒙古达斡尔族87名健康无关个体静脉血,提取DNA,经PCR扩增、变性聚丙烯酰胺凝胶电泳及银染显色技术进行等位基因分型;采用SPSS13.0软件计算各位点基因型频率和等位基因频率,并检验等位基因分布差异有无统计学意义;Genepop软件进行Hardy-Weinberg平衡检验;Fstat软件计算基因多态性、固定指数并检验固定指数偏离平衡的程度;Powerstats软件计算各种法医学应用指标。结果获得内蒙古达斡尔族群体9个X-STR位点等位基因频率分布的数据;进一步检验获得9个X-STR位点中DXS7133位点的多态性和分化程度较低;DXS7423和DXS7132位点在不同民族中基因分布差异无统计学意义。结论9个X-STR位点中,DXS6789、DXS101、DXS8378、DXS7132、DXS7423、DXS6804、DXS6799、HPRTB 8个位点有较高的遗传多态性和个体识别率,在个体识别和女孩的亲权鉴定中有较高应用价值,对疾病相关研究有实际意义。 相似文献
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针对传统的频率响应分析(FRA)法无法识别自耦变压器绕组常见轴向移位故障的问题,提出基于动态分频段的FRA法:首先,搭建自耦变压器轴向移位故障模拟平台,获取不同轴向移位故障下绕组频响数据;其次,将幅频特性曲线波峰点与相频特性曲线C-L过零点频率相同的点作为预备分频点,同时将频响数据动态划分为多个频段,并绘制分频段极坐标图;然后,提取极坐标图的4个灰度梯度共生矩阵纹理特征和对应的归一化特征参数;最后,通过图形与特征的变化规律分析自耦变压器绕组的状态。试验验证结果表明:采用基于动态分频段的FRA法,生成的极坐标图数据点重叠情况得到改善,有利于图形分析和特征提取;不同绕组发生轴向移位故障时,各频段极坐标图变化趋势明显;同一绕组发生不同程度轴向故障时,极坐标图随故障程度增加差异呈变大的趋势;采用基于动态分频段的FRA法能准确区分自耦变压器轴向移位的故障绕组与故障程度,并能为自耦变压器现场故障诊断提供参考。 相似文献
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LI Tie-shan YAN Shu-jia and QIAO Wen-ming . School of Naval Architecture Ocean Civil Engineering Shanghai Jiao Tong University Shanghai China . Navigation College Dalian Maritime University Dalian China . Navigation School Shandong Jiaotong College Weihai China 《船舶与海洋工程学报》2007,6(4)
This paper focuses on the problem of linear track keeping for marine surface vessels. The influence exerted by sea currents on the kinematic equation of ships is considered first. The input-to-state stability(ISS) theory used to verify the system is input-to-state stable. Combining the Nussbaum gain with backstepping techniques,a robust adaptive fuzzy algorithm is presented by employing fuzzy systems as an approximator for unknown nonlinearities in the system. It is proved that the proposed algorithm that guarantees all signals in the closed-loop system are ultimately bounded. Consequently,a ship's linear track-keeping control can be implemented. Simulation results using Dalian Maritime University's ocean-going training ship 'YULONG' are presented to validate the effectiveness of the proposed algorithm. 相似文献
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为研究驾驶人的跟车特性及探究可适用于不同风格驾驶人的跟车预警规则,为自动驾驶车辆开发可满足不同用户驾驶需求和驾乘体验的主动安全预警系统,选取50名被试驾驶人开展实车试验,采集驾驶人跟车行为表征参数并基于雷达数据确定跟车事件提取规则。选取平均跟车时距和平均制动时距为二维向量,使用基于K-means聚类结果的高斯混合模型将驾驶人聚类为3种风格类型(冒进型、平稳型、保守型)。通过分析3组驾驶人的跟车及制动数据,将不同类型驾驶人的制动时距分位数作为跟车预警阈值,结合实际预警数据及不同制动时距分位数对应的预警正确率,对现有跟车预警规则进行调整,以适应不同类型驾驶人的驾驶需求。研究结果表明:3组驾驶人的平均跟车时距和平均制动时距差异显著,冒进型驾驶人倾向于选择较小的跟车时距和制动时距,保守型驾驶人的跟车时距和制动时距则普遍较大;3组驾驶人的实际跟车预警次数为215次,驾驶人采取制动操作而系统未予以预警的次数为329次,系统整体预警正确率为21.9%,漏警率为87.5%,通过分析信息熵等判定当前预警规则并不合理;将每类驾驶人制动时距的10%分位数作为阈值时的预警效果较好,调整后的跟车预警规则能在一定程度上适应不同的驾驶人类型。 相似文献
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