共有基因模块构建大规模基因调控网络

目的 提出一种利用共有基因模块构建大规模基因调控网络算法(Common Gene Mod-ules Network,CGMN),有效降低传统基因调控网络构建基因节点规模较大的基因调控网络(包含几百个,甚至几千个基因节点)时时间复杂度过大的缺陷.方法 CGMN算法从基因表达数据出发,采用6种常用聚类算法把基因表达模式相似的基因聚类成功能模块,找出6种聚类方法的共有模块,并将其作为功能模块基因节点,采用局部贝叶斯网络(Local Bayesian Network,LBN)算法构建功能模块基因-基因调控网络.结果 与结论 大规模细胞周期基因表达数据集上仿真实验结果表明,搜索共有模块压缩基因节点数目策略,能够有效降低大规模基因调控网络重构时间复杂度,且验证了CGMN算法构建大规模基因调控网络的有效性.     

基于FPGA的动态图像跟踪算法研究

设计了一种基于FPGA的动态图像跟踪系统,并对其系统整体组成及各子功能模块,特别是图像数据处理模块的算法进行了详细介绍.说明了该系统跟踪效果的优越性及软件跟踪算法的正确性.     

一种改进的多模块贝叶斯网络局部推理算法

针对多模块贝叶斯网络的局部推理的时间和空间复杂度高的问题,提出了一种改进的多模块贝叶斯网络局部推理算法.该算法用面向对象语言重新定义了多模块贝叶斯网络模型,在联合树推理算法的基础上结合图论中"顶点度"的概念对局部推理算法进行了优化,针对三角化结果不唯一的问题,给出了一种一般性的解决方案,使三角化后的结果能够将消息传递得更快,有效地缩短推理时间.给出了算法的仿真实例并进行实验分析,结果表明改进后的推理算法有效减小时间、空间复杂度.     

水稻蛋白质相互作用网络的预测与分析

通过同源映射的方法,利用6个模式物种的蛋白质相互作用数据预测水稻的蛋白质相互作用网络.预测到水稻中有4483个蛋白质参与了24942个蛋白质相互作用.通过GO注释,结构域相互作用,基因共表达等3个证据评估预测网络的质量,并对网络进行了拓扑属性分析.结果表明水稻的蛋白质相互作用网络符合scale-free属性.通过对网络中功能模块的分析,可以预测蛋白质的功能和亚细胞定位信息.     

粗糙集算法在预测RNA保守功能二级结构中的应用

提出了一种预测RNA保守功能二级结构的粗糙集算法.使用粗糙集工具Rosetta软件,在保守结构预测过程的数据挖掘模块中,应用经过整理和离散化的RNA备择碱基对数据生成规则确定出将要出现在同源RNA序列的保守二级结构中的碱基对.将此算法应用在对爱滋病病原体HIV病毒RNA中REV应答元件单元的保守二级结构预测的结果表明,与传统的非数据挖掘算法相比,使用了这种机器学习算法的粗糙集预测方法,使得保守功能结构与野生型结构更加相似,重要的功能结构分支更加清晰明确.     

基于谱聚类的二分网络社团检测算法

针对二分网络社团检测算法存在精度不高和丢失原始网络信息等问题，设计了一种新的融合奇异值分解的谱聚类(SVD-MS)算法.该方法是将Barber的二分网络模块度最大化问题映射到奇异值向量分解上，并结合启发式算法快速求解向量划分问题.在3个真实世界的网络中对比SVD-MS算法与7种算法的模块度，结果表明，在保留原始网络信息的情况下，SVD-MS算法能更有效地划分二分网络的社团结构.     

基于SOPC的高速IIR滤波算法的实现

针对无线传感网络中节点定位的快速计算问题,本文提出了一种基于SOPC的高速IIR滤波器的实现方案,介绍了NiosⅡ软核处理器的组成原理和二阶IIR数字滤波器的实现算法,详细论述了滤波器各功能模块的实现原理,以及各模块间的数据控制,并对采集的数据进行滤波实验,实验结果显示本文设计的IIR滤波器滤波效果较好,运算速度高,具有较高的硬件资源利用率。     

基于改进I-Attention U-Net的锌浮选泡沫图像分割算法

针对泡沫图像的高度复杂性导致其难以被准确分割的难题,本文提出了一种新的I-Attention U-Net网络用于泡沫图像分割.该算法以U-Net网络作为主干网络,使用Inception模块替换第一卷积池化层来提取泡沫图像的多尺度、多层次浅层特征信息;引入金字塔池化模块,通过对不同尺度的特征图求和来提升分割效果;并对自注意力门控单元进行改进,使注意力单元更适合于浮选泡沫图像的分割,强化深层特征的重要性并对不同尺寸的泡沫边界进行强化学习.研究结果表明：本文所提出算法的Jaccard系数为91.73%,Dice系数为95.66%.与同类其他分割算法结果相比,Jaccard系数及Dice系数分别提高了1.59%、0.88%.该模型能够较好地对锌浮选泡沫图像进行分割,解决欠分割与过分割的问题,为后续的泡沫特征提取奠定基础.此外,该方法检测时间和模型参数少,具备可以部署在工业现场计算机的能力,有一定的实际应用价值.     

无线传感器网络能量敏感路由算法的研究与实现

分析了典型无线传感器网络路由算法的基础上,提出了路由算法的目标,并设计了能量敏感的路由算法,以节省能量消耗达到延长整个网络生命周期的目的.该路由算法由4个模块组成:分簇模块、簇头选举模块、休眠状态模块和簇间路由模块组成.在实验室提供的实验床基础上,实现了路由算法的原型,并对算法进行了有效的验证.     

基于GN算法的重叠社区识别方法

针对社会网络中的重叠社区识别问题,提出用从属度描述节点对不同社区的紧密程度,并把模块度扩展到重叠社区的识别.基于Girvan和Newman提出的非重叠社区识别(GN)算法设计了重叠社区的串行识别算法.基于MapReduce模型设计了并行识别算法,以提高识别效率.对模块度与重叠度进行了分析,结果表明:所提出的算法在计算机科学文献网络中能有效识别重叠社区,且运行效率优于已有重叠社区识别算法.     

多粒度PPI网络描述模型及其蚁群优化的功能模块检测方法

针对蚁群算法在大规模蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络中进行功能模块检测所暴露的时间性能方面的不足,提出了一种基于多粒度描述和蚁群优化的快速求解算法。首先,从粒度计算的角度,给出了一种新的多粒度PPI网络描述模型;然后,基于该模型,设计了融合功能和结构信息的粒度划分,粗粒度的蚁群寻优,解的还原与优化3个阶段的求解过程。在大规模PPI网络上的实验表明:算法在保证检测质量的同时,能显著降低利用蚁群算法进行功能模块检测的求解时间,而且与近年来的一些经典算法相比在检测精度上也具有一定的优势。     

基于子团规模的社团划分算法与地理位置

针对以往社团划分算法中存在的子团规模过大的问题,在CNM算法的基础上重新定义子团规模,提出了CLCNM社团划分算法.社团划分结果表明,改进后的算法在子团数量和模块度方面要优于CNM算法.在此基础上,研究社团划分与地理位置间的关系,提出地址前缀相似度的概念,子团地址前缀相似度越大,说明社团划分后的地理效应越明显.CLCNM社团划分结果表明:IPv6网络子团具有明显的地理效应,即子团中节点分布在相邻的地理位置.这一结论可对网络拓扑的再部署提供借鉴性意见.     

基于相似度投票的社区划分改进算法

为快速、 准确地对日益复杂的大规模社会网络进行社区划分, 提出一种基于相似度投票的改进算法替代Louvain算法的底层划分, 解决了Louvain算法在底层划分收敛速度较慢, 并出现大量重复计算的缺点, 使社区划分更迅速. 由真实社会网络数据实验结果可见, 与Louvain算法相比, 改进算法在保持模块度基本不变的情况下, 效率显著提高, 划分的社区数更少、 社区结构更紧凑.     

Relationship between topology and functions in metabolic network evolution

What is the relationship between the topological connections among enzymes and their functions during metabolic network evolution? Does this relationship show similarity among closely related organisms? Here we investigated the relationship between enzyme connectivity and functions in metabolic networks of chloroplast and its endosymbiotic ancestor, cyanobacteria (Synechococcus sp. WH8102). Also several other species, including E. coli, Arabidopsis thaliana and Cyanidioschyzon merolae, were used for the comparison. We found that the average connectivity among different functional pathways and enzyme classifications (EC) was different in all the species examined. However, the average connectivity of enzymes in the same functional classification was quite similar between chloroplast and one representative of cyanobacteria, syw. In addition, the enzymes in the highly conserved modules between chloroplast and syw, such as amino acid metabolism, were highly connected compared with other modules. We also discovered that the isozymes of chloroplast and syw often had higher connectivity, corresponded to primary metabolism and also existed in conserved module. In conclusion, despite the drastic re-organization of metabolism in chloroplast during endosymbiosis, the relationship between network topology and functions is very similar between chloroplast and its precursor cyanobacteria, which demonstrates that the relationship may be used as an indicator of the closeness in evolution.     

一种基于函数依赖的属性相似度调整算法

属性相似度的准确性是影响实体分辨准确程度的重要因素之一.为提高属性相似度的准确性,分析了属性相似度与函数依赖的关系,给出了属性相似度调整原则,提出了依据函数依赖进行相似度划分、相似度传递调整和计算相似度调整代价的方法,提出了通过属性相似度调整提高属性相似度准确性的属性相似度传递调整算法.实验结果表明,该算法能够更好地区分匹配记录对和不匹配记录对,获得更高的查全率、查准率和F1值.     

Functional cartography of complex metabolic networks

High-throughput techniques are leading to an explosive growth in the size of biological databases and creating the opportunity to revolutionize our understanding of life and disease. Interpretation of these data remains, however, a major scientific challenge. Here, we propose a methodology that enables us to extract and display information contained in complex networks. Specifically, we demonstrate that we can find functional modules in complex networks, and classify nodes into universal roles according to their pattern of intra- and inter-module connections. The method thus yields a 'cartographic representation' of complex networks. Metabolic networks are among the most challenging biological networks and, arguably, the ones with most potential for immediate applicability. We use our method to analyse the metabolic networks of twelve organisms from three different superkingdoms. We find that, typically, 80% of the nodes are only connected to other nodes within their respective modules, and that nodes with different roles are affected by different evolutionary constraints and pressures. Remarkably, we find that metabolites that participate in only a few reactions but that connect different modules are more conserved than hubs whose links are mostly within a single module.     

软件成本数据的相似性度量

软件成本数据常常表现为高维混合属性数据,传统的相似性度量已不再适用.文中通过建立软件成本数据的高维模糊C均值(FCM)聚类算法对数据相似性进行度量.首先,定义由序数属性到数值属性的初始映射;然后,通过建立改进的迭代高维FCM聚类算法对序数 数值映射进行修正,优化聚类效果;最后,利用得到的模糊划分矩阵对软件成本数据的相似性进行度量.实验结果表明,通过对聚类效果进行优化,文中定义的相似性度量能够提高软件成本估算精度.     

基于F-M算法的电路划分新方法

提出了一种基于F M算法的启发式电路划分新方法.首先对电路各单元进行聚类,将聚类结果作为算法的初始划分,为了得到更好的划分效果,在F M算法的每一次迭代过程中都引入了单元释放;同时对比例划分作了进一步的研究;最后将该方法应用于标杆电路的划分.实验结果表明,该方法与F M算法相比,划分结果得到了明显的改善.     

Multi-sink Deployment Strategy for Wireless Sensor Networks Based on Improved Particle Swarm Clustering Optimization Algorithm

In wireless sensor networks(WSNs) with single sink,the nodes close to the sink consume their energy too fast due to transferring a large number of data packages,resulting in the "energy hole" problem.Deploying multiple sink nodes in WSNs is an effective strategy to solve this problem.A multi-sink deployment strategy based on improved particle swarm clustering optimization(IPSCO) algorithm for WSNs is proposed in this paper.The IPSCO algorithm is a combination of the improved particle swarm optimization(PSO) algorithm and K-means clustering algorithm.According to the sink nodes number K,the IPSCO algorithm divides the sensor nodes in the whole network area into K clusters based on the distance between them,making the total within-class scatter to minimum,and outputs the center of each cluster.Then,multiple sink nodes in the center of each cluster can be deployed,to achieve the effects of partition network reasonably and deploy multi-sink nodes optimally.The simulation results show that the deployment strategy can prolong the network lifetime.     

基于密集残差网络的图像隐藏方案

针对基于编-解码器网络的图像隐写方案生成的含密图像和消息图像质量不高的问题,提出了一种新的基于密集残差连接的编码器-解码器隐写方案,与现有的端到端图像隐写网络不同,本文采用密集残差连接,将浅层网络的特征输送到深层网络结构的每一层,有效的保留了特征图的细节信息,并使用通道和空间注意力模块对特征进行筛选,提高了编-解码器对图像复杂纹理区域的关注度。在LFW、PASCAL-VOC12和ImageNet数据集的实验结果表明,在保证算法安全性的前提下,所提方法能够有效提高图像质量,含密图像和载体图像的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)的平均值最高达到了36.2dB和0.98。