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。     

基于时序互信息构建基因调控网络

为构建基因调控网络,提出了一个基于时序互信息学习动态贝叶斯网络结构的学习算法.在计算基因间的时序互信息时,该算法考虑了时间序列微阵列数据的时间特性,并利用协方差矩阵计算互信息,没有将基因表达数据离散化,与基因表达数据的连续性相符合.在酵母菌周期细胞的实验数据上测试该算法,灵敏度为66.7%;该算法构建的基因调控网络与KEGG数据库中的网络相比较,发现了Cdc28与Cdc20、Chk1与Rad9的调控关系,这些调控关系在相应的生物学实验中得到验证.     

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.     

基于递归模糊神经网络的多时延基因调控网络构建方法

为了处理连续的时序基因表达数据,提出了一个基于递归模糊神经网络的多时延基因调控网络构建算法.该算法能直接用于分析连续的时序基因表达数据,避免离散化数据造成的信息损失.使用时序互信息估计基因间的转录时延,并限制每个基因的潜在调控基因,从而有效提高建网的效率和精确度.酵母菌细胞周期表达数据的实验结果表明该算法能正确选择潜在的调控基因,更加精确地构建基因调控网络.     

用于基因调节网络建模的概率布尔型基因网络结构分析

基于Iyla Shumlevieh提出的概率布尔型网络(PBN)模型，讨论了概率布尔型网络PBN的结构分析问题．依据PBN网络模型中任意两基因之间量化了的相互影响，对基因调节网络图进行分割，得到各自独立的子网络．同时，依据一定规则找到对网络的稳定性起决定作用的关键基因，通过对关键基因的状态分析，并扩展到整个网络，最终确定PBN的状态．     

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.     

布尔函数最优连续化函数的信息论分析

不同形式的连续化函数在将组合优化问题转化为非线性连续最优化问题时对信息提取能力、对非线性规划问题的求解性质有很大的影响.利用信息论原理给出了布尔函数的连续化函数相对熵漏的概念,指出了它与Kull backLeibler距离之间的关系,给出了布尔函数的连续化函数是最优连续化函数的充分必要条件.这些分析结果可以直接推广到一般离散问题的连续化分析之中.     

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.     

具有离散时滞的基因控制网络的稳定性

利用构造利亚普诺夫函数的方法证明了具有离散时滞的基因控制网络稳定点的存在唯一性及稳定性．     

n端口网络的等效电路模型研究

本文给出了一种全互易ｎ端口网络的等放电路模型；同时提出了一般线性时不变含源ｎ端口网络的等效思路，使其等效电路的研究又进了一步。     

在局域网中防止ARP欺骗的一种方法及其实现

局域网的安全性对于网络安全管理而言是非常重要的．该文在分析针对ARP协议弱点进行ARP欺骗所产生的局域网安全问题的基础上,通过与传统的防止ARP欺骗的方法相比较,提出了一种新的防止ARP欺骗的方法,同时给出了具体的代码实现和详细的注释．     

基于改进免疫遗传算法的神经网络及其在股票预测中的应用

针对BP神经网络学习速度慢、容易陷入局部极小的缺点,提出了一种基于改进免疫遗传算法的多层前向神经网络,将该算法用于多层前向神经网络的权值优化,扩大了神经网络的权值搜索空间,提高了网络系统的学习效率和精度.将该神经网络用于上证指数的趋势预测,仿真结果表明:该神经网络比BP神经网络具有更好的全局收敛性、更高的学习效率和预测精度.     

非线性可分Boolean函数分解及神经网络实现

对于2n个顶点用0或1标记的n维超方体,利用n输入Boolean函数f的输出vi(i=0,1,…,2n-1)与偏移量σi的关系,用一组平行的超平面实现分隔n维超方体顶点。从而,实现非线性可分Boolean函数的分解及二进神经网络隐层神经元的实现。同时,给出几个例子说明分解方法以及其有效性。     

遗传算法神经网络的学习方法

提出了利用遗传算法的思想实现人工神经网络学习的方法，并具体讨论了在实现中的若干问题。     

三维图形拼合算法探索

本文介绍了一种采用多面体逼近曲表面物体的三维体素造型系统,采用点-线-环-面-体树形显示边界表达形式描述三维物体.提出了一种从空间无限交线转化为有限交线段的求交算法和一种从交点出发,逐步完成与交点有关的面信息的拓扑重建算法,简化和统一了拼合算法,并使拼合运算速度得到提高.