一种聚簇重配置的传感器网络负载平衡算法

根据传感器网络的动态实时性,提出了聚簇重配置负载平衡算法(forced reconfiguration load balan-cing,FRLB).该算法对啦制重配置的系统框架进行了改进,实现了构建阶段和稳态阶段的两种均衡策略.采用一个簇中的节点数和在节点传输距离内的簇头数这两个指标来选择下一簇头;建立了基于契比雪夫不等式的负载平衡的衡量标准来均衡化网络内的能量消耗并减少通信拥塞.仿真分析表明,该算法相比其他网络资源和任务管理算法,能更有效减少热点并提高传感器网络的使用寿命.     

利用基因芯片技术筛选差异表达基因的方法研究

为了探讨高维基因芯片基因表达谱数据筛选差异表达基因的方法,分析比较t检验法、秩和检验法、BON法、SIDAK法及ALSU法5种算法的差异表达基因筛选效率;采用模拟实验对t检验法、ALSU法等5种算法进行比较,并使用第一类、第二类错误率、总体错误率、筛选差异表达基因数及其均方根误差等5种指标进行评价;t检验法、秩和检验法计算结果过于灵敏,筛选差异表达基因个数较多,会促使筛选差异表达基因中假阴性事件的发生,BON法、SIDAK法筛选结果过于保守,筛选的差异表达基因个数较少,假阳性事件发生率较为显著,ALSU法能较稳定的抑制第一、二类错误率的发生,同时ALSU法筛选结果受系统扰动误差影响较笺LSU方法能够稳定的、高效的筛选差异表达基因,在使用高纬基因表达谱数据筛选差异表达基因时应首选ALSU法.     

基于基因表达谱数据筛选差异表达基因新方法

提出一种基于基因表达谱数据筛选差异表达基因的新方法;介绍了筛选差异表达基因常见方法-错误发现率方法(False Discovery Rate,FDR,),分析了多重假设检验p值性质,并根据p值性质提出了一种筛选差异表达基因新方法-单位γ度量法(Unit Measure-γ,UM-γ),建立了计算机模拟基因表达谱数据模型,制定了假阴性率、假阳性率、灵敏度、特异度以及总体错误率等作为考核指标,并使用基因表达谱模拟数据进行计算、比较;单位γ度量法估计非差异表达基因个数具有较高的稳定性和准确性;单位γ度量法既能够同时控制假阳性、假阴性以及总体错事件的发生,又能在一定程度上提高筛选结果的灵敏度和变异度;新提出的方法能有效、准确且稳定的对模拟数据差异表达基因进行筛选.