面向同源蛋白质探测的一种新型混合深度学习模型

根据蛋白质氨基酸链探测其同源蛋白质,进而预测蛋白质的功能,是生物信息学研究领域的一个重要挑战,也是众多生物医学研究领域的基础研究内容,有着重要的科研价值和广泛的应用需求。其研究难点在于:(1)如何学习对同源蛋白质预测有效、有用的蛋白质特征信息;(2)如何更好地运用蛋白质特征信息,实现同源蛋白质的探测与识别。为了解决同源蛋白质探测与识别研究中的关键难点,本文提出一种基于混合深度学习架构的同源蛋白质探测与识别模型(HDLM-PHP)。通过采用统一的"管道式"深度学习架构,将蛋白质特征学习和探测识别统一为一个整体,提高同源蛋白质探测与识别的效能。采用多组并行的深度卷积神经网络,学习蛋白质的各种属性信息,以期获得丰富的待检测蛋白质和靶蛋白质的高级相关性特征,并通过全连接方式使用多层RBM结构融合和精炼这些相关性特征为全局相关性特征。通过统一的深度网络连接方式,以探测和识别任务为导向,学习到对于同源蛋白质预测最有效、最全面的蛋白质特征信息。在标准数据集SCOPe上,对所提模型进行性能与效率评测,结果表明:本文提出的模型能有效地学习到符合任务导向的蛋白质特征数据,提升同源蛋白质探测与识别的准确度和召回率,优于现有的模型和算法。     

动态惩罚机制下互联网金融平台行为及监管策略的演化博弈分析

运用演化博弈理论研究了互联网金融平台行为及监管策略的博弈演化过程,系统考察了互联网金融平台行为及监管博弈过程的影响因素,并重点对固定惩罚机制和动态惩罚机制下互联网金融平台行为及其监管策略博弈均衡进行了比较.研究表明,固定惩罚机制下,互联网金融平台和金融监管机构的博弈过程不能达到稳定的均衡状态,两个群体的行为呈现周期模式.动态惩罚机制下,互联网金融平台和金融监管机构间的博弈演化轨迹呈螺旋收敛的趋势;互联网金融平台的"自律"的初始概率不同,其随时间演化收敛到不同的均衡值;提高最重惩罚度上限,互联网金融平台选择"自律"行为策略的概率增加.     

Hybrid Forecasting with Estimated Temporally Aggregated Linear Processes

We introduce a new strategy for the prediction of linear temporal aggregates; we call it ‘hybrid’ and study its performance using asymptotic theory. This scheme consists of carrying out model parameter estimation with data sampled at the highest available frequency and the subsequent prediction with data and models aggregated according to the forecasting horizon of interest. We develop explicit expressions that approximately quantify the mean square forecasting errors associated with the different prediction schemes and that take into account the estimation error component. These approximate estimates indicate that the hybrid forecasting scheme tends to outperform the so‐called ‘all‐aggregated’ approach and, in some instances, the ‘all‐disaggregated’ strategy that is known to be optimal when model selection and estimation errors are neglected. Unlike other related approximate formulas existing in the literature, those proposed in this paper are totally explicit and require neither assumptions on the second‐order stationarity of the sample nor Monte Carlo simulations for their evaluation. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于非线性边际支付意愿的信息产品定价策略研究

提出了非线性边际支付意愿假设，有效地克服了线性假设的缺陷；通过对消费者行为的分析，证明了每位消费者都存在理想消费量，且理想消费量是偏好参数的严格递增函数；通过对厂商行为的分析，证明了厂商的版本质量及其对应的价格都是偏好参数的非减函数；基于消费者和厂商行为的动态博弈分析，建立了信息产品定价策略的一般变分模型，并给出模型求解方法和计算结果. 模型结果表明，厂商的最优定价策略是：对于高端用户，厂商采取的是最大质量的固定定价策略；对于低端用户，厂商采取按质定价策略. 该结果对信息产品定价具有一定的指导意义.     

绿色建筑发展关键主体动态博弈——基于供给侧结构性改革视角

 中国绿色建筑市场正处于稳步发展阶段，但仍然存在供需结构不合理、各方利益关系协调不均衡等问题。基于供给侧结构性改革视角，分析了绿色建筑发展过程中“供应侧”和“需求侧”两端正外部经济性特征，构建了政府与供、需两端关键主体动态博弈模型，提出了基于政府、房地产开发商和消费者的对策建议。通过研究，表明绿色建筑发展前期阶段存在正外部经济效应和市场失灵共生现象，供、需两端并不能满足帕累托效率的平衡量要求，只通过市场自身资源配置功能调节绿色建筑市场结构和各主体利益关系存在局限性，政府的适度干预有利于实现供、需两端最优利益组合和利益均衡，有助于加快实现传统建筑市场转型升级。     

不同农药残留标准下家庭农场种植行为选择

文章建立了政府与家庭农场农户之间的博弈模型,探讨在不同农药残留标准下政府如何对生态种植行为进行激励.研究表明,在宽松的农药残留标准下,政府可通过征收农药税等方式提高农药成本来激励农户选择生态种植,生态补贴及超标罚款的效果不明显;在严格的农药残留标准下,当农产品抽查难度较大时,政府可选择降低检查概率,同时大幅度提高农药价格来增加农户使用生态种植的动机;当政府对农药成本控制力较低或农药价格增量的边际效益较小时,政府应提高其检查概率,同时提高对于农药残留超标的罚款及生态种植的补贴来激励农户使用生态种植.     

基于博弈论的开放环境下场景规约监控语义

在开放环境中,环境和系统本身行为的改变可能使得软件系统的实现不再满足原来规约,从而最终导致软件失效的发生.运行时监控是一种轻量级的形式化动态验证技术,已成为开放环境下检测软件失效的基本手段.针对基于场景的规约属性序列图,从博弈论的角度定义其多值监控语义:满足、无限可控、系统有限可控、系统紧急可控、环境有限可控、环境紧急可控和违例.通过多值监控语义的定义,监控器能够根据当前轨迹尽可能早地检测到系统失效或异常,并提供足够信息为失效的预防和恢复服务.实例研究表明了属性序列图多值监控语义的实用价值,并显示了其广泛的应用前景.     

CoPt-Co hybrid supported on amino modified SiO_2 nanospheres as a high performance catalyst for hydrogen generation from ammonia borane

CoPt-Co hybrids were successfully supported on amino modified SiO_2 nanospheres by a chemical reduction method at a temperature of 278 K.The solid carrier i.e.amino modified SiO_2,provides numerous anchoring sites for the metal nanoparticles(NPs)to improve the dispersion while reducing the size of metal NPs.The supported NPs displayed a narrow particle size distribution on the SiO_2 surface with an average diameter of 12 nm.The XRD results alongside with the binary alloy phase diagram suggest that the resulted NPs are bimetallic,composed of CoPt and amorphous Co.Among the prepared materials,the solid with the specific composition of SiO_2@Pt_(0.1)Co_(0.9)was proved to be effective catalyst for ammonia borane(AB)hydrolysis in aqueous solution.The turnover frequency(TOF)value of the supported nanocatalyst was 25.59mol_(H_2)min~(-1)·mol_M~(-1),almost twice as that of unsupported Pt_(0.1)Co_(0.9)NPs while the activation energy was 37.05 kJ mol~(-1).Furthermore,the SiO_2@Pt_(0.1)Co_(0.9)composite manifested high catalytic activity even after five cycles of reuse.     

基于博弈和多智能体的汽车共享服务联盟协同策略研究

基于演化博弈和多智能体仿真，以加强联盟管理、提升联盟服务商合作积极性为目标，研究汽车共享服务联盟协同策略.从演化博弈视角设计综合考虑服务商自身与联盟内其他成员历史信息的学习规则，构建汽车共享服务联盟的多Agent仿真模型，研究收益、成本及惩罚等不同参数设置对服务商协同策略的影响.依据仿真实验结果提出了不同收益、成本和惩罚参数场景下加强联盟合作的策略，为汽车共享服务联盟的协同策略提供决策支持.     

基于图形的网络演化博弈的拓扑结构

对基于图形的网络演化博弈,首先求出典型结点策略演化方程,进而给出将结点方程组合成网络局势演化方程的方法。利用局势演化方程,将计算逻辑动态系统不动点与极限环的公式推广用于图形的网络演化博弈。然后,介绍某玩家单独更新的局势演化方程,并依此给出网络演化博弈纯纳什均衡点计算公式。