基于毛竹叶片理化参数的刚竹毒蛾危害检测研究

虫害检测算法研究是开展虫害快速、准确监测，制定精准森防检疫措施的重要基础。以毛竹叶片为研究尺度，基于刚竹毒蛾危害下的寄主外部形态与内部生理现象总结，选择并实测叶损量LL、相对叶绿素含量RCC、相对含水量RWC、原始光谱的733.66~898.56 nm值(ρ_{733.66~898.56})、一阶微分光谱的562.95~585.25 nm值(ρ′_{562.95~585.25})与706.18~725.41 nm值(ρ′_{706.18~725.41})等理化参数，随机划分实验组(63组)和验证组(37组)并设计5次重复实验；分别运用Fisher判别分析、BP神经网络、随机森林等三种方法建立刚竹毒蛾危害等级的检测模型，从检测精度、Kappa系数及R2等指标对模型的检测效果予以分析和比较。结果显示，Fisher判别分析、BP神经网络、随机森林的检测精度分别为69.19%，65.41%，83.78%，Kappa系数分别为0.576 9，0.532 4和0.778 8，R2分别为0.722 2，0.582 6和0.870 9，总体而言，三种方法均具备刚竹毒蛾危害的检测能力，随机森林的检测效果最优，Fisher判别分析次之，再次为BP神经网络；从分等级来看，随机森林的检测精度亦优于Fisher判别分析与BP神经网络，但3种方法对中度危害等级的检测精度均有所不足。该成果可为刚竹毒蛾危害及其他病虫害检测算法的选择提供参考，并为进一步建立冠层、遥感影像像元等尺度的虫害检测模型奠定基础。     

基于RBM的神经网络时间序列预测

为了克服神经网络依赖初始化结果,泛化能力不强的缺点,提出一种基于受限玻尔兹曼机(RBM)的神经网络模型.利用无监督学习方法优化神经网络的初始权值和阈值,将RBM与神经网络融合起来,模型与时间序列神经网络做实验对比,结果表明,基于受限的玻尔兹曼机的神经网络模型优于神经网络预测模型,模型可以提高预测的精准度,具有一定的应用意义.     

β-环糊精聚轮烷的合成及其细胞摄取行为的研究

以聚丙二醇-双[3,4,5-三(炔丙氧基)苯甲酰胺]为轴,以小体积的2-叠氮乙醇为封端剂通过水相炔-叠氮点击化学反应(Cu AAC)生成的多个三氮唑进行封端,合成了新型的β-环糊精聚轮烷.利用核磁氢谱和旋转坐标系欧沃豪斯增益谱对所合成的β-环糊精聚轮烷进行了结构表征.进一步通过聚轮烷上的羟基,在聚轮烷上依次共价连接了水溶性聚合物聚乙二醇和荧光分子FITC,对聚轮烷进行了亲水化改性和荧光标记,研究了改性后的聚轮烷的细胞毒性和细胞摄取行为,结果表明,改性后的聚轮烷具有良好的细胞相容性,并可通过胞吞的方式被细胞摄取.     

基于荧光光谱技术的菜籽油氧化状态智能评价

菜籽油在加工及贮藏过程中，易受氧气、温度、光照等因素的影响，产生氧化酸败现象。为准确判断油脂氧化程度，实现不同氧化模式下菜籽油品质的快速判别，采用三维同步荧光光谱技术结合平行因子分析法及BP神经网络法建立菜籽油氧化状态的智能评价模型。以冷榨菜籽油为原料，将样品分别置于常温、Schaal烘箱、高温模式中氧化处理，期间采集菜籽油的三维同步荧光光谱数据及理化指标，当理化指标超出国标限定范围时，停止采集数据。结果表明，菜籽油中荧光物质在不同氧化模式中的演变规律呈显著差异，氧化温度对菜籽油荧光光谱有明显影响。常温氧化350 d与第1 d相比，菜籽油的特征荧光峰位置无变化，仅在激发波长Ex为620和660 nm附近荧光峰强度发生微弱变化；Schaal烘箱氧化26 d后，在激发波长Ex为620和660 nm附近荧光峰强度显著减弱，且在激发波长Ex为350～450 nm之间有新的荧光峰生成；高温氧化48 h后，Ex为620和660 nm处荧光峰消失，在Ex为400～550 nm处产生显著荧光峰，相对Schaal烘箱氧化，荧光波长发生一定程度红移，这是由于高温氧化过程中油脂氧化生成的物质稳定性较差引起的。利用平行因子分析法对三维同步荧光光谱数据进行分解获取有效的二维荧光光谱数据，当组分数为6，Δλ=60 nm时激发波长的载荷值最大，不同样品间差异最显著。选定Δλ=60 nm波段的二维荧光光谱数据用于智能评价，作为BP神经网络模型的输入值，以极性组分作为模型输出值，分别对菜籽油三种氧化模式数据建模训练。实验结果表明，三种氧化模式对应的训练集、验证集、测试集模型相关系数r均能达到0.9以上，其中常温氧化模式中验证集及测试集模型的相关系数r为1，输出值与目标值较接近，模型的预测效果较好；综合三种氧化模式数据建模，对应训练集、验证集、测试集模型的相关系数分别为0.999，0.913和0.988，均方误差均较小，说明该模型能准确判断菜籽油的不同氧化状态。因此，三维同步荧光光谱技术结合平行因子分析法、BP神经网络法建立快速检测模型能实现菜籽油不同氧化状态的判别，为菜籽油的氧化程度的评价提供新方法，同时为其他食用油的品质评价提供参考。     

急性髓细胞白血病基因筛选模型的贝叶斯分析

基因表达数据蕴含着大量的生物信息,在生物基因信息研究中,筛选表达水平发生显著变化的差异基因是认识疾病形成机理和辅助靶点药物研究的关键问题.根据急性髓细胞白血病(AML)的基因表达数据,构造基因均值差序列,建立贝叶斯分层混合模型,并为模型的参数赋予具有基因生物特征的先验信息.采用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)算法对模型参数进行估计,并筛选出急性髓细胞白血病差异表达基因.在实际数据分析中,从美国生物信息中心(NCBI)的高通量基因表达数据库中获取急性髓细胞白血病基因数据集,从经过非特异滤波预处理的14688个急性髓细胞白血病基因中筛选出711个差异表达基因,差异表达基因数仅占急性髓细胞白血病基因总数的4.84%,这一结果与基因差异表达的生物学原理相吻合.     

一类具Rotenberg模型解的存在性

迁移方程是研究物质中的粒子运动所产生的微观效应综合所致的宏观迁移现象规律的一种模型,研究这类迁移方程对数学基础理论的发展有着非常重要的意义.在L_1空间中,运用线性算子理论,研究了种群细胞增生中具Rotenberg模型的迁移方程,采用所谓的豫解算子等法证明了种群细胞增生中具Rotenberg模型解的存在性.     

基于Deep-IndRNN的DGA域名检测方法

恶意服务常利用域名生成算法（DGA）逃避域名检测,针对DGA域名隐蔽性强、现有检测方法检测速度较慢、实用性不强等问题,采用深度学习技术,提出了一种基于Deep-IndRNN的DGA域名检测方法。方法运用词袋模型（BoW）将域名向量化,然后通过Deep-IndRNN提取域名字符间特征,并使用Sigmoid函数对域名分类检测。其主要特点在于:通过将Deep-IndRNN的多序列输入拼接为单向量输入,以单步处理代替循环处理,同时结合Deep-IndRNN能保存更长时间记忆的特点,可有效释放深度学习时占用的GPU、CPU等系统资源,且在保证高准确率和精确度的前提下提高训练、检测速度。实验结果表明,基于Deep-IndRNN的DGA域名检测方法在检测任务中具有较高的准确率和精确度,相比于DNN、CNN、LSTM、BiLSTM、CNN-LSTM-Concat等同类检测方法,能显著提高训练、检测速度,是有效可行的。     

阿尔茨海默病诊断的自适应BP神经网络模型

阿尔茨海默病(AD)和轻度认知功能损伤(MCI)具有患者多、诊断难的特点,改进BP神经网络,提出自适应BP神经网络(ABP)进行100次AD和MCI诊断模拟,ABP神经网络的诊断正确率显著高于BP和RBF神经网络.采用留一法将101例正常人、200例MCI和90例AD患者的样本分为训练集和检测集,用ABP神经网络对其进行诊断模拟,总正确率达到73.91%.