基因调控网络推断研究进展

随着高通量技术的发展,越来越多的生物医学组学数据亟需处理与分析,基于运筹优化的生物信息学方法是有效解析高维生物医学数据的重要途径之一。综述了近年来在基因调控网络推断方面的研究进展。针对不同类型的转录组学数据和研究目的,分别建立了相应的基因调控网络推断方法,主要包括先验基因调控网络数据库的建立、基于条件互信息的因果网络推断、基于微分方程的动态基因调控网络推断、转录调控和转录后调控协同作用的网络推断以及基因调控网络活性评价等,并展望了基因调控网络推断的重要研究方向。     

利用特殊情况求最值

论证数列不等式是历年高考的热点,由于它们具有“知识上的综合性、题型上的新颖性、方法上的灵活性和数学思维方式上的抽象性”等特点,同学们往往感到解答有一定的难度．其实,在证明数列不等式时结合问题的特点,从知识的整体性、方法的通用性和变换的合理性着眼,在知识网络的交汇点寻求联系,在问题的等价变换中寻求突破,即可使问题得以解决．下面举一例说明：     

网络化DEMATEL方法在产业经济系统分析中的应用

决策与实验评价实验室方法(DEMATEL)是研究复杂系统各因素之间相互关系的常用方法.从复杂网络的视角重新认识这一方法,建立了网络化的DEMATEL方法模型.结合我国国民经济数据,从影响度、被影响度、中心度和原因度四个方面,分析了各产业部门在国民经济系统中的地位和作用,从而为国家制定经济政策,调整产业结构提供科学依据.     

空中交通管理中的地面等待策略研究

就现代空中交通管理中地面等待策略 (GDP)的发展和现状作了简要的总结概括 ,阐述了地面等待对空中交通流量管理的影响与意义 ,分类分析了地面等待策略 ,同时从众多理论研究中归纳出了几种典型模型和求解方法 ,并对各种模型、方法进行了比较分析 ,最后提出了地面等待策略的发展趋势和方向 .     

基于BP网络的混凝土耗能器骨架曲线拟合

结合5种混凝土延性柱耗能器在低周期反复荷载作用下的试验数据研究,利用神经网络的工作原理,通过建立神经网络的输入层、隐含层、输出层,确定输入单元、输出单元和隐含层节点数,从而建立了BP神经网络的模型,并根据已有的部分试验数据数据.对网络进行训练,对各种混凝土延性柱耗能器骨架曲线进行了预测拟合,实现混凝土延性柱耗能器骨架曲线的数字化,使其成为具有分析和判断的拟合曲线功能,完整的描绘混凝土延性柱耗能器的骨架曲线,为后续混凝土延性柱耗能器性能研究的仿真模拟提供了可靠的数据模型.结果表明,这种方法是可行的.     

高分子网络凝胶法低温合成YAG∶Tb3+荧光粉

以金属硝酸盐为原料,丙烯酰胺为聚合单体以及N,N-亚甲基双丙烯桥酰胺为胶联剂,采用高分子网络凝胶法在低温下合成精细粒度Y3Al5O12∶Tb3 (YAG∶Tb3 )荧光粉.分别用热重-差热分析(TG-DTA)、X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM),以及激发和发射光谱测量对样品进行了表征,考察了烧结温度对样品结晶程度、颗粒大小的影响,以及样品发光性能与烧结温度和Tb3 浓度的关系.结果表明:YAG晶相形成温度为850℃;粉体颗粒大小均匀,随着烧结温度的升高,颗粒粒径增大,结晶程度提高;观察到Tb3 中4f-5d的吸收带以及5D4-7Fj(j=6,5,4,3)的特征发射带,最强吸收与最强发射分别发生在272,541.8 nm,与量子理论(E=1.24/λ)的计算结果相吻合,其发光强度随烧结温度的升高而增强;观察到了Tb3 在Y3Al5O12中的浓度猝灭现象.     

基于可见光-红外模态下双向特征生成的行人重识别方法

为了提高可见光-红外跨模态行人重识别的检测准确度,提出一种基于可见光-红外模态双向特征生成的双流网络模型,相对现有算法,使用双向特征生成方法进行跨模态行人特征迁移,显著提高了跨模态特征表达,同时利用双流网络提取具有判别性双模态特征,并通过设计的粗细粒度损失融合的策略,提高了跨模态行人检索的准确度。实验结果表明,与最新方法相比,文章提出的方法提高了跨模态行人重识别的平均准确度,在RegDB数据集上取得92.91%,在SYSU-MM01数据集取得66.17%。     

基于空洞循环卷积的近红外图像彩色化方法

针对近红外图像彩色化过程中存在近红外与可见光图像间模态差异较大、图像域样式不佳而导致其彩色化结果出现色彩纹理不吻合的问题,提出一种基于空洞循环卷积的近红外图像彩色化方法。改进CycleGAN网络,利用级联结构和空洞卷积块的优势设计了一种名为空洞级联模块,该模块采用编解码级联结构,代替原模型残差网络中的单向连接结构,进行特征通道的级联。在编解码级联层中引入空洞卷积模块,利用空洞卷积不损失图像纹理细节的优势,进一步提取不同尺度的近红外图像特征信息,最后通过解码将近红外灰度图像上色成彩色近红外图像。算法在生成网络中采用空洞级联方式改善误着色问题;在判别网络中引用感知损失函数改善网络收敛速度慢的问题。并且在NIR＿VIS数据集上开展验证和分析。实验结果表明,所提方法提升效果明显,更好地保持了原目标的结构及色彩纹理特征,有效地提升了近红外图像的可视化效果。     

一种改进的基于信息传播率的复杂网络影响力评估算法

评价网络中节点的信息传播影响力对于理解网络结构与网络功能具有重要意义.目前,许多基于最短路径的指标,如接近中心性、介数中心性以及半局部(SP)指标等相继用于评价节点传播影响力.最短路径表示节点间信息传播途径始终选择最优方式,然而实际上网络间的信息传播过程更类似于随机游走,信息的传播途径可以是节点间的任一可达路径,在集聚系数高的网络中,节点的局部高聚簇性有利于信息的有效扩散,若只考虑信息按最优传播方式即最短路径传播,则会低估节点信息传播的能力,从而降低节点影响力的排序精度.综合考虑节点与三步内邻居间的有效可达路径以及信息传播率,提出了一种SP指标的改进算法,即ASP算法.在多个经典的实际网络和人工网络上利用SIR模型对传播过程进行仿真,结果表明ASP指标与度指标、核数指标、接近中心性指标、介数中心性指标以及SP指标相比,可以更精确地对节点传播影响力进行排序.     

考虑边流量有限的网络路径博弈问题研究

考虑每条边有流量约束的网络路径博弈问题, 根据收益函数单调递增的特点分析其内在零和性质, 并建模为存在公共边的路径博弈模型。在寻找均衡解的过程中, 首先考虑非合作的情形, 在局中人风险中性的假设下, 给出了求Nash均衡流量分配的标号法并证明该均衡分配的唯一性。接着进一步考虑局中人合作的可能性, 给出模型求得所有局中人的整体最大收益, 并基于纳什谈判模型给出目标函数为凸函数的数学模型确定唯一收益分配方案。事实上, 该方案是对剩余价值的平均分配。最后给出一个算例, 验证本文理论和方法的可行性。关键词:流量约束; 均衡流量; 网络路径博弈; 收益分配