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| 1 | 基于时间序列的支持向量机在负荷预测中的应用显示文摘由于负荷预测是不确定、非线性、动态开放性的复杂大系统,传统方法往往难以准确地描述这种复杂的非线性特征,因而无法准确进行负荷预测。作者提出了基于一种基于时间序列的支持向量机(SVM)的负荷预测方法。SVM 方法采用结构风险最小化原则(SRM),能够在对小样本学习的基础上,对其它样本进行快速、准确的拟合预测,具有更好的泛化性能和精度,减少了对经验的依赖。时间序列考虑了趋势分量和周期分量,使负荷预测模型更加符合电力负荷特性。将该方法用于实际负荷预测中。和真实值的比较说明所提出的负荷预测方法是可行和有效的。 | 张林 刘先珊 阴和俊 | 2004 | 电网技术2004，28，19： | 37 |
| 2 | 燕麦种子蛋白质组的GeLC-MS/MS分析显示文摘采用十二烷基磺酸钠-聚丙烯酰胺凝胶(SDS-PAGE)电泳结合液相色谱串联质谱方法(GeLC-MS/MS)对燕麦(Avena sativa L.)品种白燕2号种子不同溶解性的蛋白质进行分离鉴定,以期建立其种子蛋白质表达谱,为探讨干燥燕麦种子储藏及萌发的生理生化机理提供基础。结果表明:GeLC-MS/MS方法鉴定出溶解于超纯水、2.5%NaCl和70%乙醇的燕麦种子蛋白质分别为40,33和15个,共54个非冗余蛋白,其中29个蛋白至少可溶于2种溶剂。通过生物信息学软件对鉴定蛋白的分子功能、细胞组成和生物学功能进行预测,其中40个蛋白质功能得到明确的预测,涉及细胞过程、刺激应答及酶调节活性等12类。这些蛋白质与燕麦种子成熟干燥时期生命活动有关,为进一步从蛋白质水平探索燕麦种子生理代谢机理提供了理论依据。 | 王霞霞 柴守玺 常磊 柴继宽 徐智明 | 2012 | 草地学报2012，20，1： | 5 |
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