利用复杂网络来研究tRNA序列的进化

根据点突变和互补复制的进化机制构建tRNA序列相似度平行网络和反平行网络并研究了网络的特征.分析发现当相似度很大时,tRNA基因网络出现了无标度(scale-free)的特征.其次,还比较了平行网络和反平行网络的特征,发现在相同的条件下,反平行网络中的tRNA序列间的关系比平行网络中更密切,它们之间的相似程度更高.这同时说明现代tRNA 序列由互补复制机制进化的可能性更大.最后根据点突变和互补复制的进化机制建立了一个粗糙的tRNA进化模型.结果发现模型tRNA相似度网络在0.3≤ξ≤0.5条件下,不仅和真实tRNA相似度网络有局部的相似行为,而且网络的整体行为也是相似的.因此现代tRNA序列的合理的进化机制应该是上述两种机制的混合.     

复杂网络度序列长度分析

针对度分布符合泊松分布的复杂网络模型,文中从理论的角度证明了其度序列( 1≤k₁＜k₂＜…＜kl) 长度l 也是log₂N( N 为网络节点数) 级别的,并对随机网络、小世界网络、无标度网络模型的度序列长度进行了仿真实验,结果证明了该结论的正确性; 针对现实世界中网络模型的数据集,文中也进行了度序列长度的计算,发现该结论在现实网络中也是正确的．     

基于度序列的复杂网络模型及其路由策略分析

通过对复杂网络一般模型的节点度序列{ k1,k2,…,kl } ( 1≤k1 ＜ k2… ＜ kl) 长度 l的分析,得出了该模型度序列长度的一般特征,即 l 是 log2N( N 为网络节点数) 级别的,同时采用基于 BA 模型的数据和真实复杂网络数据进行了实证分析,实证结果也证实了该特征． 论文分析了大规模复杂网络中构建路由表的效率问题,同时构建了大量的基于度序列的复杂网络的一般模型,通过实验对比了基于广度优先搜索( BFS) 算法的路由策略与基于最大度( MD) 算法的路由策略的性能,实验结果表明,在复杂网络模型下,基于 MD 算法的路由策略比基于 BFS 算法的路由策略有更好的性能．     

度分布为正态分布的复杂网络度序列长度的研究与分析

度分布是复杂网络模型的重要特征。针对度分布符合指数分布、幂律分布和扩展幂律分布的复杂网络模型,我们前期的研究表明节点度序列（ ）长度L 是logN 级别的（N为网络节点数）。本文针对度分布符合正态分布的复杂网络模型,从理论的角度证明了度序列长度 也是 级别的。     

暗纹东方鲀线粒体ND1及其侧翼tRNA基因的克隆及序列分析

利用提取纯化的暗纹东方纯（rakifugu fasciatoz）肝脏的mtDNA为模板，按红鳍东方纯（rakifugu rubripes）mtDNA序列设计合成特异引物进行PCR扩增，首次克隆并测定了暗纹东方纯mtDNA的ND1亚基及其侧翼的tRNA基因。运用DNA分析软件，对暗纹东方纯与GenBank中选取的几种同目的鱼类的相应序列进行比较分析，显示暗纹东方纯与这些鱼类的各个相应基因具有较高的同源性。利用分子生物学相关软件，对暗纹东方纯及与其同目的6种鱼的ND1基因序列建立NJ和MP分子进化树，并与传统的分类地位进行比较，结果表明与传统的分类地位基本吻合。3个tRNA基因含有69～71个碱基，推定了各个tRNA的二级结构，均具有较为典型的三叶草型结构。     

基于复杂网络的济南市公交网络研究

本文运用复杂网络的相关知识对济南市公交网络进行了实证性研究,通过统计各站点的线路,绘出了它的度分布和累积度分布图像,证实济南市公交网络是一个无标度网络,并进行了分析,最后提出了一些建议。     

自适应进化蝙蝠算法下的复杂网络社区发现

针对现有智能优化算法解决复杂网络社区发现问题存在求解适应度函数精度低、算法收敛速度慢等不足,在基本蝙蝠算法框架下,结合遗传算法的思想,提出一种自适应进化蝙蝠算法。首先,算法以模块度函数作为适应度函数,采用基于字符的编码方式,利用标签传播方法初始化种群;然后,将蝙蝠个体的速度转化为变异概率,使用交叉变异算子更新位置,从而实现蝙蝠的自适应进化;最后,在计算机生成网络和真实网络环境下进行仿真实验。研究结果表明：与用于社区发现的其他智能算法相比,该算法具有收敛速度快、求解精度高的优点,更适合大规模网络下的社区发现。     

多粒度时空事件序列相似度算法研究

现有研究集中于不带有时间空间信息或带有固定时间空间信息的活动序列相似度计算,没有从不同层次来度量用户行为序列的相似性,为了实现对用户行为多粒度多视角的动态认知,提出一种基于序列比对算法Needleman-Wunsch的多粒度时空序列比对算法（multi-granular spatiotemporal sequences alignment,MGSSA）,扩展了NW算法的得分函数以结合时间、空间信息,通过粒度调控实现了从不同的粒度来计算时空事件序列的相似度.实验证明,多粒度时空序列比对算法MGSSA是有效且可行的.      

基于OLAM的时态序列相似搜索研究

时间序列相似搜索是时间序列数据挖掘的一个重要功能,它所面临的最大问题是搜索空间过大、计算过于复杂。本文提出了基于OLAM体系架构的一种时间序列相似模式分层匹配方法。该方法首先利用对时间序列广义移动均值的聚类进行相似搜索的粗匹配,接着通过构造时间序列趋势的相似度,利用此用户对相似度的要求可以进行第二次筛选;最后通过对剩余的时间序列的距离计算,就可以获得最终相似的时间序列。实验分析表明该方法具有良好的性能和OLAM特征。     

基于核心图增量聚类的复杂网络划分算法改进

基于核心图增量聚类的社团划分算法,设置了一个结点度阈值,利用该阈值在给定网络中筛选核心结点,以这些核心结点构造核心子图,调用GN算法产生社团框架;根据结点与社团的相似度,将除核心结点之外的结点划归到各个社团,经过反复调整各结点的归属,产生网络的社团划分。通过举例说明当度阈值设置不当,筛选出的核心结点所构成的核心子图并不能清晰地构成给定网络的各社团框架,从而严重影响网络的社团划分效率与效果。为此对其进行了改进。文中提出的是一种启发式算法,利用结点的度来逐步产生各社团框架,最后生成各社团。通过在真实网络数据集上测试,说明改进算法是高效的。     

恐怖组织网络的实证研究

文章利用复杂网路分析方法,结合数据挖掘相关理论,对包含1998—2004年间世界范围内发生的3 411起恐怖袭击事件的数据库进行数据分析,提取相关信息整理后按照一定规则建立起恐怖组织网络,绘制其网络拓扑结构图并计算其复杂网络特征参数,得出其符合小世界网络特征的结论,网络的度分布符合无标度特征,标度指数γ≈2.7。     

基于搜索效率的复杂网络多模型并行演化分析

很多真实的复杂网络呈现无标度性．但是,这些网络为什么在增长过程中遵从优先连接规则？现有研究尚未给出有力的解释．一个合理的猜想是：这些网络如果不遵从优先连接规则,则将处于不利的地位．为证实这一猜想,采用搜索效率作为评价指标,量化评价不同演化模型的优劣．首先提出一种新的复杂网络并行演化模式,使得同一网络中不同的局部遵从不同的演化模型,从而在统一的基础上比较不同演化模型搜索效率的优劣．以BA无标度网络、WS小世界网络和随机网络为基础,构建了异质复杂网络．其次,采用随机游走搜索策略和DS最大度搜索策略,比较遵从不同演化模型的异质子网的搜索效率,力图解释复杂网络中演化模式同质化的原因．实验发现一种“信息壁垒”现象,即处于劣势的网络模型,其所属节点很难被其他模型的节点访问到．实验结果表明：对于以搜索为重要功能的复杂网络,无标度网络具有最强的适应性,从而在一定程度上解释了无标度现象在众多现实复杂网络中存在的原因．     

转移RNA结构基因共有序列的统计分析

本文以大肠杆菌、地钱叶绿体和鸡线粒体基因组中:RNA结构基因的全部拷贝数为分析总体,统计出了碱基分布。在大肠杆菌中证实了Pu52-Py62半不变核苷酸对,排除了A21的共有性,确认了24个共有核苷酸,其中半数核苷酸参加三级氢键的形成作用;螺旋区碱基标准配对率平均为95％;在非标准配对中以GU为主而且集中在两个连续双螺旋的缺口处,又发现在第10、27、49位G居多现象,其意义有待阐明。大肠杆菌tRNA序列与地钱叶绿体tRNA序列极为相似,鸡线粒体tRNA由于缺乏典型的D环和TψC环而与大肠杆菌tRNA序列差别较大。本文还计算了大肠杆菌tRNA基因拷贝数与密码子利用率之间相关系数(r=0.976),并讨论了影响细胞内tRNA含量的基因剂量效应,位置效应诸问题。     

基于复杂网络的地方产品网络营销分析

消费者的扩散、渗透及相应的成本投入是衡量网络营销方案成功的重要指标.本文针对地方产品的固有属性,利用复杂网络理论建立消费网络模型,研究了消费者购买行为人际扩散对网络营销决策的影响.     

Chebyshev多项式和Lucas数列的一些性质

研究了Chebyshev多项式和著名的Lucas数列，并给出它们的一些性质。     

用模糊优化方法进行配电网重构

网络重构是配电系统运行和控制的重要手段,它通过改变线路开关的状态来变换网络结构.为实现配电网安全、稳定运行, 采用模糊优化的方法实现网络重构.在供需平衡的前提下,满足容量和电压等约束,实现了减少网络的运行损耗.且通过一个32节点网络系统算例验证了可行性.     

基于复杂网络构建与分析技术的语音响度差异神经处理机制研究

相关分析能够找出研究现象之间的依存关系、相关方向以及相关程度,可以发现大数据集里隐藏的关联网络.本文面向语音响度变化认知问题,提出“差异度”的概念,利用相关分析构建大脑功能的复杂网络,探索深层的神经处理机制与脑认知新规律.提出一种短时窗分析方法,构建不同认知阶段的脑网络;基于不同刺激下节点度的拓扑特征,构建基于差异度的脑地形图,实现脑区之间数据关系的可视化表达和动态演化过程表达.结果发现,前额叶、右额颞区和右后颞区分别在听觉处理的早期、中期和晚期对声音响度变化具有显著响应.研究表明脑复杂网络构建与分析技术可以成为研究神经处理机制与认知规律的有效工具.     

基于复杂网络理论的山西煤炭运输网络复杂性分析

基于复杂网络的基本理论,阐述煤炭运输网络的基本概念及构成,构建了煤炭网络拓扑结构模型,并针对山西煤炭运输网络,分析其内部和外部复杂性,建立网络复杂性评价指标体系.通过定量计算与分析,确定山西煤炭运输网络是无标度网络,对建立和完善山西煤炭运输网络结构体系、优化网络效率具有重要意义.