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公开(公告)号：CN116975788A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311218997.3
申请日：2023-09-21
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于拟合函数的草炭土未冻水含量的计算方法，涉及材料测试技术领域，包括以下步骤：步骤1：取不同深度的草炭土土样，测定草炭土基本物理化学性质，测定冻融过程中各温度下的草炭土未冻水含量；步骤2：选择具有代表性温度点的未冻水含量分析其相关性，判断出各变量之间的相关关系，确定影响草炭土未冻水含量的主要影响因素；步骤3：通过实验数据，得到经验常数和影响因素的关系式；步骤4：将拟合后经验常数的表达式代入幂指数函数中，得到冻结过程和融化过程草炭土未冻水含量的拟合函数。
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公开(公告)号：CN111459186B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202010308511.5
申请日：2020-04-18
Applicant: 吉林大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络与区块链的无人机巡航系统，该系统包括：路线规划子系统、数据采集子系统、基站分析子系统、飞行控制子系统；这些子系统基于无人机飞行决策深度神经网络做出飞行决策结果；基站包括多个计算节点，基站中所有节点载入无人机飞行决策深度神经网络所需参数；针对每一个无人机飞行决策深度神经网络推理请求，从基站中选择多个可用节点，生成无人机飞行决策深度神经网络推理区块链私链，并执行深度神经网络推理。利用本发明，在无人机巡航中，不仅拓展了无人机对复杂环境因素感知能力，提高了无人机飞行过程安全性，而且提高了系统在数据处理以及传输过程中的保密性能和安全性能。
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公开(公告)号：CN108315339B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201711284310.0
申请日：2017-12-07
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供一种连接多泛素基因的方法，提供了优化的泛素（ubiquitin、Ub）基因作为多泛素基因连接的基本单位，用于表达载体的构建，同时本方法利用泛素基因的3’端核苷酸序列的特殊性来设计特殊的平末端酶切位点，并通过平末端限制性核酸内切酶stuI的特殊性将泛素基因连接成一个串联基因。线性多泛素分子可作为细胞内修饰靶蛋白并参与免疫调节的蛋白因子，具有非常广阔的研究及应用前景。本发明中涉及的多泛素基因的连接方法能够快速制备出所需长度泛素的基因，具有工艺简单、安全无毒，成本低等优点。
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公开(公告)号：CN110593018A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910570683.7
申请日：2019-06-28
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种高速铁路路基的沉降预测方法，本发明基于BP神经网络背景值优化的灰色预测模型，通过误差反向传导的模式最大程度的提高模型的拟合精度，并建立2个BP训练网络来获得等时距的重构背景值。本发明区别于以往预测模型只能带入填筑时间这一单一变量的缺陷，同时考虑填筑时间t以及填筑高度H对于沉降值的影响，为研究多因素主导的沉降预测问题提供一定参考思路。同时BPGM模型通过灰色模型的灰盒性，可以避免由于软土的特殊性质以及季冻情况对于预测结果的不良影响。而且通过带入具体工程中，经验算，BPGM模型在实际应用中拟合预测精度优于沉降变形理论计算模型、传统的Lagrange插值-灰色预测模型和普通二维-双隐层的BP神经网络预测模型。
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公开(公告)号：CN104766075B
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201510224154.3
申请日：2015-05-06
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于阈值提取和模糊评价的草炭土遥感识别方法，通过已知草炭土的光谱特征，对草炭土阈值分布正态拟合，并对定性找到的草炭土可能区域进行阈值提取；引入模糊评价，从R，G，B三种光谱，对判别区域的每一个像元进行模糊评价，求得不同光谱对草炭土的识别效果，按照最高隶属度原则判断草炭土区域，给出草炭土的分布范围。实现草炭土的自动识别，解决了草炭土沼泽难以现场验证以及经验统计的局限性等问题；该模型结构简单，可操作性强，模拟效果好；该模型较好的解决了草炭土识别的异物同谱的难题，不仅仅识别出草炭土的区域，同时给出隶属于草炭土区域的可能性，这把草炭土的识别模式从“绝对的是与否”引入相对的可能性。
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公开(公告)号：CN105753993A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610148479.2
申请日：2016-03-16
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: C07K14/005 , C07K2319/21 , C07K2319/80 , C12N15/62 , C12N15/66 , C12N15/70 , C12N2710/22022 , C12N2740/16322 , C12N2800/101
Abstract: 本发明提供一种载体蛋白His6?H4?NLS?Tat其制备方法，提供了小麦组蛋白H4全长作为DNA 结合结构域，作为携带治疗基因的核心区域，同时融合核定位信号区以及跨膜结构域Tat，产生一种新型的用于基因治疗的载体蛋白。这种载体蛋白能有效的携带治疗基因入肿瘤细胞，对正常细胞无毒性作用。与常规病毒与化学合成类载体相比，具有制备工艺简单、安全、无毒、易清除、靶向性好等优势。
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公开(公告)号：CN105732819A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610148478.8
申请日：2016-03-16
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: C07K14/415 , C07K2319/02 , C07K2319/03 , C07K2319/21 , C07K2319/40
Abstract: 本发明提供一种载体蛋白His6?H4?NLS?Tat?AHNP及制备方法，提供了小麦组蛋白H4全长作为DNA 结合结构域，作为携带治疗基因的核心区域，同时融合核定位信号区、跨膜结构域Tat以及Her2靶向多肽，产生一种新型的用于基因治疗的载体蛋白。这种载体蛋白能有效的携带治疗基因入肿瘤细胞，并表达外源基因，而载体蛋白His6?H4?NLS?Tat?AHNP本身对正常细胞无毒性作用。与常规病毒与化学合成类载体相比，具有制备工艺简单、安全、无毒、易清除、靶向性好等优势。
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公开(公告)号：CN104766075A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510224154.3
申请日：2015-05-06
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于阈值提取和模糊评价的草炭土遥感识别方法，通过已知草炭土的光谱特征，对草炭土阈值分布正态拟合，并对定性找到的草炭土可能区域进行阈值提取；引入模糊评价，从R，G，B三种光谱，对判别区域的每一个像元进行模糊评价，求得不同光谱对草炭土的识别效果，按照最高隶属度原则判断草炭土区域，给出草炭土的分布范围。实现草炭土的自动识别，解决了草炭土沼泽难以现场验证以及经验统计的局限性等问题；该模型结构简单，可操作性强，模拟效果好；该模型较好的解决了草炭土识别的异物同谱的难题，不仅仅识别出草炭土的区域，同时给出隶属于草炭土区域的可能性，这把草炭土的识别模式从“绝对的是与否”引入相对的可能性。
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公开(公告)号：CN104699995A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510157652.0
申请日：2015-04-03
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种滑坡监测数据对数拟合的预测预报方法，先设定滑坡对数模型预测的形式，根据非线性曲线拟合的方法对数据进行拟合，求出未定常数项，确定预测预报模型；再根据预测预报模型对滑坡后期的发展进行预测，判断滑坡是否失稳以及预测滑坡发生剧滑的时间。该模型不仅能判断滑坡是否稳定，而且能精确判断滑坡最可能发生剧滑的时间。该模型是一种动态性预报，每增加一个监测数据，便可以拟合出一个新的曲线，可以及时把握变形的动态发展趋势；通过新旧曲线得到的预报结果的对比，可以相互验证其拟合结果的准确性。能判断滑坡是否会发生加速滑动，有效预测滑坡的变形量，滑移速度和加速度，并预测滑坡最可能快速滑动的时间。
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公开(公告)号：CN103902777A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410134224.1
申请日：2014-04-03
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种开采沉陷变形预测预报方法，是通过非线性曲线拟合的方法对数据进行处理拟合，求出模型参数，得到预测预报模型，进而根据曲线的发展趋势对变形的发展进行预测，得到监测点最终的变形量、最终移动变形后的空间位置以及变形量达到工程要求的界限值所对应的日期。本方法不仅具有预计地表最终变形量的功能，还可以实现时间的预计，操作简单，方便易行，模拟效果好，还可以模拟地下开采从开挖到充分采动再到最终沉降变形完成的地表变形过程，能在模拟结果图上直观的体现地表变形的整体特征，记录了变形的发生发展过程。通过参数的不断修正生成最新的拟合曲线，可以及时把握变形的动态发展趋势，实现了高精度的预测预报。
