高阶S-分布时滞细胞神经网络的全局鲁棒指数稳定性

利用分析技巧,通过构造恰当的Lebesgue-Stieltjes积分型Lyapunov泛函,得到系统全局鲁棒指数稳定的充分条件,判断方法简单.最后给出一个实例,以说明本文主要结论的有效性.     

二阶HMM算法改进及在miRNA靶基因预测中的应用

隐马氏模型在语音识别和生物信息学中有重要的应用. 本文研究二阶隐马氏模型(HMM2)的基本算法,利用归一化和递推原理,改进模型的前向-后向算法及Baum-Welch训练算法并给予证明,使得该算法更容易理解和机器实现,并保证数值稳定性. 将HMM2应用到miRNA靶基因预测的后期过滤处理中取得了较好的结果.     

具有扩散现象的非自治四维生态流行病模型的稳定性分析

建立并分析了具有扩散现象的非自治四维生态流行病模型,得到了系统持久生存的充分条件;基于Brouwer不动点定理,证明了系统周期解的存在性,同时通过构造Lyapunov泛函得到该系统周期解的唯一性与全局渐近稳定性,并给出了合理的生态解释.最后,通过一个数值例子说明了结论的有效性.     

通过序列编码预测蛋白质相互作用

该文利用蛋白质的一级结构信息,将支持向量机应用于人的蛋白质相互作用预测中,采用三肽频数方法刻画 蛋白质序列. 计算结果表明,该方法能准确预测人的蛋白质相互作用. 比较了半胱氨酸在不同分类下对预测结果的影响, 对人的胚胎肝脏蛋白质相互作用网络进行预测,为实验提供了重要的信息.