变系数计量经济学联立模型的局部线性工具向量估计及其性质

联立方程计量经济学模型在经济政策制定、经济结构分析和经济预测方面起着重要作用。本文首次提出了我国宏观经济的一类变系数联立模型,并建立了函数系数的局部线性工具向量估计,同时在时间点列固定设计、经济变量随机设计条件下,研究了估计量的大样本性质。与我国宏观经济经典线性联立模型相比,变系数联立模型拟合效果更优。另外它也有助于克服我国宏观经济数据不多而造成的非参数方法应用困难的现实情况。     

伪辛空间的生成及其表现形式

通过对辛空间的深入分析和研究,从空间中的度量与向量的迷向性问题入手并展开较为详细的讨论,定义"伪辛"的概念,阐述"辛"概念的演变、扩充与伪辛空间生成的事实,进而揭示伪辛空间的本质属性及其与辛空间的内在联系与区别.论述过程同时给出了伪辛空间关于辛空间的内蕴和外延表示式.     

电化学DNA生物传感器定量检测根癌农杆菌终止子基因片段

通过自组装法及共价法固定单链脱氧核糖核酸(ssDNA),制备了电化学DNA生物传感器。将巯基丙酸(MPA)自组装于金电极表面形成单分子膜,再利用1-(3-二甲氨基丙基)-3-乙基碳二亚胺盐酸盐(EDC)和N-羟基琥珀酰亚胺(NHS)的活化作用将ssDNA探针序列固定于金电极表面。将ssDNA修饰的电极与待测溶液中人工合成的转基因食品中常有的根癌农杆菌终止子(NOS)基因片段进行杂交,在[Fe(CN)6]3-/4-溶液中进行循环伏安和电化学阻抗谱扫描,表征ssDNA固定及杂交过程。优化了ssDNA固定条件。待测溶液中DNA浓度在1.0×10-7～1.0×10-10mol/L范围时,其浓度的对数值和ssDNA/Au电极与dsDNA/Au电极峰电流差值的变化值呈线性相关关系,相关系数为0.9822,检出限为8.1×10-11mol/L。     

三维全息原子场作用矢量用于吡咯类抗艾滋病药物QSAR研究

采用三维全息原子场作用矢量(3D-HoVAIF)对32个吡咯类抗艾滋病药物进行结构参数化表征,并与其活性建立定量构效关系。分别采用多元线性回归(MLR)和偏最小二乘(PLS)进行建模,建模的复相关系数(R2cum)、交互校验复相关系数(Q2cum)和模型的标准偏差(SD)分别为R2cum=0.914、Q2cum=0.812、SD=0.236(MLR);R2cum=0.836、Q2cum=0.719、SD=0.314(PLS),结果均优于文献值(R2cum=0.667,Q2cum=0.581,SD=0.420)。所建模型具有良好的稳定性和预测能力,表明3D-HoVAIF能够较好地表征该类分子的结构,值得进一步推广应用。     

自组装共混制备PEG化基因载体

通过含PEG链段的两亲聚合物的自组装共混, 制备了基于疏水作用力的新型PEG化非病毒基因载体. 分别选用胆固醇-聚乙二醇和聚乙二醇-聚丙二醇-聚乙二醇作为共混改性剂, 研究两亲聚合物的种类对组装体在生理盐溶液中的稳定性及基因转染效率的影响. 结果表明, 疏水驱动力的大小是获得稳定的PEG化基因超分子组装体的关键. 通过对两亲聚合物中疏水链段的选择调控, 可制备稳定的PEG化基因超分子组装体, 提高基因传递体系在生理盐溶液中的稳定性及基因转染效率. 通过自组装共混, 为新型PEG化基因超分子组装体的制备提供了切实可行的新方法.     

EGFAFS: A Novel Feature Selection Algorithm Based on Explosion Gravitation Field Algorithm

Feature selection (FS) is a vital step in data mining and machine learning, especially for analyzing the data in high-dimensional feature space. Gene expression data usually consist of a few samples characterized by high-dimensional feature space. As a result, they are not suitable to be processed by simple methods, such as the filter-based method. In this study, we propose a novel feature selection algorithm based on the Explosion Gravitation Field Algorithm, called EGFAFS. To reduce the dimensions of the feature space to acceptable dimensions, we constructed a recommended feature pool by a series of Random Forests based on the Gini index. Furthermore, by paying more attention to the features in the recommended feature pool, we can find the best subset more efficiently. To verify the performance of EGFAFS for FS, we tested EGFAFS on eight gene expression datasets compared with four heuristic-based FS methods (GA, PSO, SA, and DE) and four other FS methods (Boruta, HSICLasso, DNN-FS, and EGSG). The results show that EGFAFS has better performance for FS on gene expression data in terms of evaluation metrics, having more than the other eight FS algorithms. The genes selected by EGFAGS play an essential role in the differential co-expression network and some biological functions further demonstrate the success of EGFAFS for solving FS problems on gene expression data.     

支持向量回归同时测定苯丙氨酸、酪氨酸和色氨酸的研究

在波长200~400 nm范围内,测定酪氨酸、色氨酸和苯丙氨酸混合体系的吸光度,用连续小波变换(CWT)对光谱数据进行预处理,再用支持向量回归(SVR)方法进行建模,建立了支持向量回归紫外分光光度法同时测定酪氨酸、色氨酸和苯丙氨酸的方法,用所建方法对模拟样品进行了测定。结果表明,酪氨酸、色氨酸和苯丙氨酸预测结果的回收率在98%~102%之间,测定结果准确。     

离散小波变换-支持向量回归方法同时测定苯酚、苯胺和苯甲酸

在波长范围200～400nm测定苯酚、苯胺和苯甲酸混合液的吸收光谱,用离散小波变换（DWT）对光谱数据进行处理,再用支持向量回归SVR方法进行建模,建立了离散小波变换一支持向量回归方法（DWT—SVR）。方法用于模拟样品和污染水样中苯酚、苯胺和苯甲酸的同时测定,结果满意。     

子带t分布的快速独立向量分析在语声盲源 分离中的应用*

为了提高独立向量分析算法在盲语声分离任务中的分离性能,降低算法计算复杂度,并改善目前尚未完全解决的顺序模糊性的问题,该文提出一种基于子带t分布的快速独立向量分析算法。在声源模型方面,该算法首先利用语声信号重尾分布的特性,假设声源概率密度函数服从t分布,同时采用子带建模的方法来增强同一声源相邻频点的高阶依赖性,进而减轻频点间的顺序不一致问题。在空间模型方面,该算法采用秩1更新的方式估计声源信号,避免矩阵求逆操作和分离矩阵的估计,从而降低计算复杂度。实验结果表明,与现有的基于独立向量分析的盲源分离算法相比,该算法能够在相同的迭代次数下取得更优的语声分离性能。