一类新的随机三项共轭梯度算法

针对经验风险最小化(ERM)这一无约束优化问题,使用随机优化算法.为了提高损失函数值的下降速度,考虑三项共轭梯度法的优点,提出一类新的随机三项共轭梯度算法.并将新算法与经典的随机梯度下降(SGD)类算法和已有的随机共轭梯度算法CGVR进行比较,数值结果表明新算法比SGD类算法在求解ERM问题上更有优势.     

105例肺癌患者外周血中miRNA-10b的表达

目的 探讨miRNA-10b在非小细胞肺癌(Non-small cell lung cancer,NSCLC)患者外周血的表达情况.方法 选取156例非小细胞肺癌患者,其中,105例列入实验组,51例排除入组,另选50例健康志愿人员为正常组.采用实时荧光定量PCR(RT-qPCR)检测两组外周血中miRNA-10b的表达,并分析实验组患者外周血中miRNA-10b表达与临床、病理、治疗方法 的关系.结果 实验组外周血中miRNA-10b表达为1.85±0.14,而正常组外周血中miRNA-10b表达为1.03±0.18,实验组明显高于正常组;患者外周血中miRNA-10b的表达高低与烟草吸食情况、病理学TNM分期、肺癌的类型相关(P<0.05).结论 非小细胞肺癌患者外周血中miRNA-10b升高明显,miRNA-10b的高低与吸烟、病理类型、淋巴结转移和病理分期有关,可作为疗效的监测指标.     

一种基于类不平衡学习的情感分析方法

针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.     

加速寿命数据的贝叶斯建模与分析

在加速寿命试验的可靠性设计中, 随机化设计的限制以及删失数据不可避免地导致低分位数估计出现较大的偏差。针对上述的问题, 结合贝叶斯抽样技术以及非线性混合模型(nonlinear mixed model, NLMM)提出了一种可靠性改进的分析方法。首先, 需要检验所收集的数据是否服从威布尔分布以及验证形状参数是否是恒定常数。其次, 考虑随机效应对尺度参数和形状参数的影响, 运用NLMM构建了尺度参数和形状参数与试验因子之间的函数关系。然后, 利用贝叶斯方法估计低分位数的可靠性寿命。最后, 实际案例研究表明, 在考虑删失问题和未完全随机设计的影响时, 所提方法能够获得更为稳健和可靠的估计结果。     

中药肾茶对家猫夏季饮水和血清尿素含量的影响

家猫饮水、排尿较少,泌尿系统疾病高发.肾茶是一种传统中药,具有良好的利尿作用.本研究采用10只家猫进行实验,结果显示:在饲粮中添加1%(质量分数)肾茶可以显著增加家猫的饮水量,降低血清尿素氮含量,但不影响家猫的体重和采食量.这表明肾茶有增加家猫排尿量、减少其泌尿系统疾病的潜在作用.     

东濮凹陷胡庆地区原油地球化学特征与油源分析

研究东濮凹陷胡庆地区原油地球化学特征及其来源.利用有机地球化学分析方法,对原油与烃源岩进行饱和烃色谱、饱和烃与芳烃色谱-质谱分析,剖析了两者的分子地球化学特征及油源.研究表明:胡庆地区发育3类原油,第一类原油具有极高伽马蜡烷,质量色谱图中甾烷呈"L"形特征,来自第二台阶的沙一段烃源岩,在沙一段储层中富集形成自生自储常温常压油藏;第二类原油为具有较高伽马蜡烷、三环萜烷以C23为主峰、甾烷呈不对称"V"形特征的中质油,来自第二台阶的沙三下亚段烃源岩,近源聚集形成常温常压油藏;第三类原油为具有较低伽马蜡烷、三环萜烷以C21为主峰、甾烷呈不对称"V"形特征的轻质油,是第一台阶的海通集洼陷沙三中亚段烃源岩生成,在第一台阶优质砂体中聚集形成的高温高压油藏.3类油藏由浅至深形成了3个独立的油气成藏系统,海通集洼陷并没有向第二台阶供烃.     

理工科高层次人才对青年教师学术成长的引领机制研究

以国家及教育部重点实验室为例,采用质性研究方法探讨了理工科科研团队中高层次人才对青年教师学术成长的引领机制,研究发现:高层次人才通过优势积累和学术声誉为团队的发展吸引科研经费等资源,为青年教师的早期成长提供了相对较多机会;通过自身发展经历和学术经验为实验室确立比较前沿与前景较好的科研方向,宏观把控着科研团队的发展节奏;运用战略型与变革型领导方式充分调动青年教师的主观能动性,激励青年教师树立远大的学术理想和科研目标;通过自身学术优势与学术联系构建较为紧密的科研合作网络推动团队成员内部合作、跨校合作、国际合作等,为团队青年教师提供更多机会、平台和资源;通过营造平等融洽的团队氛围、配置先进一流的科研条件等手段不断完善实验室的科研环境,推动青年教师全身心地从事科研和教学工作.建议在宏观政策层面上,要丰富和发展高层次人才考核评价和管理培训等相关政策,关注高层次人才对科研团队及青年教师的引领与带动作用;在微观管理层面,高层次人才要加强自身的领导能力和管理水平,推动建设良好的科研环境和可持续发展的科研团队.     

结合流形结构与柔性嵌入的多标签特征选择

将线性回归模型与流形结构相结合,构成了弱线性多标签特征选择的联合框架。首先,用最小二乘损失函数来学习回归系数矩阵;其次,通过标签流形结构来学习数据特征的权重矩阵;再次,用L2,1-范数来约束回归系数矩阵和特征权重矩阵,这样既能引导稀疏性,又有利于特征选择。此外,设计并证明了具有收敛性的迭代更新算法来解决上述提出的问题。最后,所提出的方法在多个经典多标签数据集上进行了验证,实验结果表明了所提算法的有效性。     

目标电磁散射的面中心立方体网格FDTD方法

基于面中心立方体(face-centered cube, FCC)网格的空间结构, 由麦克斯韦方程出发, 推导了基于FCC网格的单轴各向异性介质完全匹配层(uniaxial anisotropic media perfectly matched layer, UPML)吸收边界条件以及近-远场外推边界条件的三维迭代式。通过典型算例, 先后验证了基于面中心立方体网格的时域有限差分(FCC-finite difference time domain, FCC-FDTD)方法的UPML吸收边界条件和近远场外推边界条件的正确性。最后通过计算金属球的后向雷达散射截面(radar cross section, RCS)比较了FCC-FDTD方法与传统FDTD方法的计算精度, 结果显示FCC-FDTD方法具有更高的计算精度。     

厚尾噪声条件下星凸形扩展目标student’s t滤波器

针对非线性非高斯厚尾噪声条件下的不规则形状的扩展目标跟踪问题,提出了基于随机超曲面模型(RHM)的星凸形扩展目标student’s t滤波算法.首先,在带有非高斯厚尾过程噪声和厚尾量测噪声的系统中, 基于student’s t分布给出鲁棒student’s t滤波器.其次,利用随机超曲面模型描述任意星凸形扩展目标的量测源分布, 提出带厚尾噪声的星凸形扩展目标student’s t滤波器.最后通过仿真验证了所提方法的正确性和有效性.