概率布尔网络动态特性及其结构分析

从网络灵敏度和概率布尔网络基因状态间的转化2个方面分析、研究了概率布尔网络的动态特性,把网络灵敏度的概念从布尔网络引入到概率布尔网络中,得出了概率布尔网络灵敏度的计算方法.最后从网络结构方面进一步分析概率布尔网络的动态特性,把概率布尔网络分解为基础布尔网络,从而利用结构简单明了的布尔网络分析结构更为复杂的概率布尔网络及其稳态分布,并以实例说明该方法.     

布尔基因网络及其研究

基因网络模型将为深入理解生命本质提供了一个新的研究框架和平台。布尔网络是研究基因网络的一个有力工具。这里阐述利用布尔网络时基因调控网络建模的机理，介绍了基于布尔网络的基因网络的研究现状和最新进展。最后指出了谊方法的局限和下一步的研究方向。     

布尔网络到离散时间马尔科夫模型的转换及性质研究——以大鼠干细胞基因调控网络为例

提出了一种基于概率模型检测技术的新方法用于解决生物工程中基因调控网络探查吸引子这一关键问题.以大鼠干细胞基因调控网络的吸引子找寻这样一个具体问题为例,将布尔网络表示的基因调控网络的更新函数通过对应的真值表,转换为离散时间马尔科夫链,写入模型检测工具PRISM中;之后通过验证模型的系统性质的技术去验证每个基因在很长一段时间之后的激活概率,以此找到基因调控网络中的吸引子.同时,通过添加基因扰动的方式,改变每个基因的激活/抑制概率,可以找到每个基因对其他基因的促进/抑制关系.实验表明,大鼠干细胞基因中有7个基因在一段时间后状态不变,剩余基因的变化共同构成了一个吸引环.整个检测流程简洁易用,可以直接找出吸引子.进一步地,实验准确地找出了大鼠干细胞中Gatal基因的抑制/促进对象,此实验结果对解决大鼠的白血球减少症有着治疗方面的意义.     

构建基因调控布尔网络的一种方法

为了重构基因调控网络,提出可以通过基因之间的布尔逻辑代数和逻辑电路网络得到基因调控的动态转换。进而找到整个基因网络的动态变化。利用熵互信息理论对基因表达进行处理,构建基因调控布尔网络。     

推理网络对布尔检索的描述与改进

基于布尔检索的基本特征和推理网络的基本结构及表示方法,运用推理网络对布尔检索进行描述,从概率检索角度出发将推理网络与传统的布尔检索结合起来．利用连接矩阵将权重加入布尔检索中,从而克服了严格二进制索引的不足,并初步实现了文件的相关性排列,且对改进后的系统作了描述和总结．     

基于非确定型有限状态自动机的基因逻辑网络模型

阐述近年来基因网络逻辑行为的新模型———有限状态自动机模型,针对该模型的局限性,本文提出了改进,建立非确定型自动机模型,以描述网络行为的非确定型,适应基因网络的异常表达需要.     

基于半Markov决策过程的概率布尔网络模型

借助半Markov决策过程理论研究了概率布尔网络中的最优控制问题．将概率布尔网络的控制模型转化为首达目标的半Markov决策过程模型, 通过选取最优控制输入使得和系统相关的目标函数最小,从而解决了一个最优控制问题,并举例说明所用方法的效用．     

基于熵互信息理论的基因调控网络的研究

将熵互信息理论应用到布尔基因调控网络中,并推导出了多个基因决定某个或多个基因的表达值的逻辑规则,根据得到的逻辑规则建立了基因逻辑电路网络,根据该网络和逻辑电路网络分析方法又建立了基因调控网络动态转换图,从而揭示了基因之问的调控关系。     

布尔网络动态行为研究

布尔网络动态特性的研究已经成为国内外基因调控网络研究的重要课题.介绍了布尔网络动态行为的相关概念和最新进展,并采用计算机模拟布尔网络的动态演化过程,用消除趋势波动分析（DFA）方法分析了布尔网络的长程相关性动态特性.结果发现：绝大多数布尔网络呈现1/f波动;长程相关性值α与网络的连通度k有关,并随着灵敏度数值S的增加而减小.     

布尔控制网络的能观测性综合问题

能观测性是布尔控制网络的一个基本性质,用来描述是否可以通过系统的输入–输出值确定其初始状态．基于矩阵半张量积和图论技术,研究了布尔控制网络的能观测性综合问题．用实例说明了带有外部输入的状态反馈控制器有时可使不能观测的布尔控制网络变为能观测的,有时不能;也可使能观测的布尔控制网络变为不能观测的．最后,证明了如果存在标准状态反馈控制器使布尔控制网络变为能观测的,则一定存在带有外部输入的状态反馈控制器使布尔控制网络变为能观测的,反之不成立．     

面向大规模在线社交网络的社团抽取算法

针对现有的社团分析算法无法在大规模网络上应用的问题,提出一种社团抽取算法,可以高效地分析网络的社团特征.该方法无需事先获取网络的全部拓扑结构,采用网络搜索与社团判定相结合的思路,可有效地抽取结构未知的社交网络上的某个特定社团,从而使分析超大规模网络社团结构成为可能.在仿真数据集上进行实验,分析抽取准确率的影响因素,得出网络平均度越大抽取准确率越高.进一步实验结果表明,社团抽取算法的准确率与现有方法接近,并且执行效率明显高于现有方法,验证了该算法的可行性和有效性.     

Identifying Micro RNA and Gene Expression Networks Using Graph Communities

Integrative network analysis is powerful in helping understand the underlying mechanisms of genetic and epigenetic perturbations for disease studies.Although it becomes clear that micro RNAs,one type of epigenetic factors,have direct effect on target genes,it is unclear how micro RNAs perturb downstream genetic neighborhood.Hence,we propose a network community approach to integrate micro RNA and gene expression profiles,to construct an integrative genetic network perturbed by micro RNAs.We apply this approach to an ovarian cancer dataset from The Cancer Genome Atlas project to identify the fluctuation of micro RNA expression and its effects on gene expression.First,we perform expression quantitative loci analysis between micro RNA and gene expression profiles via both a classical regression framework and a sparse learning model.Then,we apply the spin glass community detection algorithm to find genetic neighborhoods of the micro RNAs and their associated genes.Finally,we construct an integrated network between micro RNA and gene expression based on their community structure.Various disease related micro RNAs and genes,particularly related to ovarian cancer,are identified in this network.Such an integrative network allows us to investigate the genetic neighborhood affected by micro RNA expression that may lead to disease manifestation and progression.     

可重构WDM光网络及其路由策略

对于可重构波分复用光网络成功应用的一个关键因素,是其路由机制可以提供象多层体系结构那样具有快速路由的功能和健壮性．本文对可重构光网络在不同纽网模型下的路由机制进行了深入的分析和研究。     

基因调控网络的父节点筛选贝叶斯建模方法

在构建基因调控网络的方法中,贝叶斯网络模型可以直观地表达基因间的调控关系,但在结构学习时的复杂度极高,使得网络建模效率较低且规模有限.因此,本文提出一种基于父节点筛选的贝叶斯网络(parent node screening based Bayesian network, PS-BN)建模方法.PS-BN方法将关联模型与贝叶斯网络模型相结合,在充分利用贝叶斯网络模型结构学习搜索策略的前提下,先基于父节点筛选方法去除部分冗余信息,以达到缩减搜索空间的目的.实验结果表明,与传统的贝叶斯网络模型方法相比,PS-BN方法极大提升了基因调控网络构建效率,同时准确率有所提高.     

基于新型树状结构的无线传感器网络桥梁监测系统

将新型树状结构的无线传感器网络应用于桥梁健康监测,保留了有线网络监控的优点,弥补了其布线复杂问题的不足.桥梁建筑在使用运行时,由于材料性能随着时间推移而老化,从而导致桥梁结构安全性能下降.基于新型树状结构的无线传感器网络利用业务方向性特点,有效减少资源浪费,提高通信效率.通过数据采集,传送或接收及网络数据分析,建立了基于新型树状结构的桥梁监测系统,提高了系统的能效和生命周期,并在系统鲁莽性和数据传输效率方面得到了提高.     

基于密钥池的簇状传感器网络动态密钥分配协议

为了解决簇状传感器网络中的密钥分配问题，在分析传感器网络的基本密钥预分配机制的基础上，提出了基于密钥池的簇状网络动态密钥分配协议．在保证网络连通率相同的情况下，该协议与基本机制最大的区别在于，网络节点能逐层从基站随机选取不同大小的密钥环．动态分配协议经过初始化、密钥建立和路径密钥建立3个阶段，使整个传感器网络形成一个由安全链路构成的连通图，而簇内同层节点以及相邻层间节点可以通过安全链路进行通信，协同完成应用任务．通过分析和实验证明，所提协议可有效节省存储空间达50%以上，并能显著提高网络抵御攻击的能力．     

基于无标度网络的最大度二分度搜索策略

在复杂网络研究领域的现实网络中,大多数实际网络的分布都呈现幂律分布的无标度网络,因此在研究这些网络搜索算法的过程中,如何在同一个网络的不同网络结构中采用更为有效的搜索算法成为在网络搜索算法策略研究的重点.基于最大度的搜索算法在复杂网络的网络结构中更适用于幂律分布指数区间内的无标度网络,因此为了更加充分地利用无标度网络的度分布特性,将最大度搜索策略与二分度策略有效结合进行搜索,从而使得相关搜索策略存在的问题得以改善,并得到高效的搜索结果 .文章从理论分析和实验结果证明了这一点.     

具有开—关通信源的ATM网络信元丢失分析

在ATM交换中,由于缓冲区造成的数据丢失是影响ATM网络性能的一个重要问题。ATM网络必须设计得使信元丢失较低和可以预测信元丢失以保证用户的质量。已有的研究都是通过分配带宽和确定缓冲区大小来控制信元的丢失。这些方法有两个明显的缺点：1）在最好情况时造成分配资源（带宽和缓冲区）过多。2）在最坏情况时造成资源分配（带宽和缓冲区）不足。笔者通过对具有开关通信源系统的信元丢失的精确分析,得到了一系列有关缓冲区大小、带宽分配和信元丢失概率之间的关系。利用这些关系进行资源分配可以克服上述缺点。     

一种无线传感器网络中基于簇的安全协议

在SPINS,SECOS协议的基础上,提出了基于簇的安全协议(cluster-based security protocol,CBSP).CBSP中安全的簇首选举及基于组播认证的密钥更新机制,有效提高了簇及密钥管理的安全性,减少了节点及网络资源消耗.利用串空间模型对协议进行形式化分析,验证了其正确性.CBSP中基于簇的入侵检测机制有效地抵御了外部节点的攻击.基于IDS的更新响应机制减少了簇首和密钥更新周期,进一步优化了CBSP.仿真结果显示,CBSP能很好地适应无线传感器网络特性,当网络遭受选择转发攻击时,CBSP能有效抵御攻击,减少资源损耗.     

基于社会网络分析的P2P网络挖掘

设计并实现了一种在P2P网络中基于社会网络分析的数据挖掘算法。该算法可以挖掘出P2P网络中的中心节点、关键节点和社区结构,这为P2P网络的激励机制确定给哪些节点相应的激励措施提供了有效依据。