DNA甲基化异常与人类肿瘤

DNA甲基化是表遗传学上研究最深入的一种机制,是一种酶介导的化学修饰过程,在DNA的某些碱基上增加一个甲基.在人类的肿瘤中都可以发现不同程度的DNA异常甲基化现象.介绍DNA甲基化在基因表达中的作用及其抑制基因转录、表达的机理,尤其发生在抑癌基因CpG岛和其他相关基因的甲基化异常与肿瘤发生、演进的关系,甲基化的检测方法以及去甲基化在肿瘤治疗方面的应用前景.     

运用属性论方法加强供应链牛鞭效应防范

提高预测的准确性是缓解供应链牛鞭效应的关键。目前预测的方法往往很难适应订购量历史数据的变动,导致预测结果的偏差。运用属性论方法,就制造商—零售商—客户三级供应链,提出了一个需求信息预测的方法,由此来提高对这种波动性的适应能力,增强预测的准确性,帮助供应链上各节点企业优化决策过程,最终防范了牛鞭效应,并且还提供了此预测方法的算法流程。     

改进的属性坐标评估决策模型

在运用属性论方法评估样本方案的过程中,在计算样本方案的局部满意度时,属性坐标系中会出现同心圆效应,即在标准方案周围同一圆周上的大量样本方案局部满意度是相同的.它使计算结果过于粗糙,不符合评估决策的要求,为此,提出了一种改进同心圆效应的方法.     

海上交通风险网格化分析和预测研究

传统的船舶交通风险分析是将研究水域作为一个整体来评估其风险状况,而且大都采用定性的方法.海上交通风险网格化分析和预测方法把研究水域按一定标准划分为若干地理单元,将历史数据、数学模型以及专家学者的经验和判断有机地结合起来,用以定量评估船舶碰撞和搁浅事故的概率和地理分布.结合研究水域未来交通流量的预测结果,本办法还可以预测研究水域未来的交通风险.把研究结果以地理网格化的形式标注在海图上,突出高风险区域,结果直观、清晰,可以为海上航行提供参考,从而降低海上交通风险.该方法还可应用于水上交通安全环境分析、通航风险评估、航道工程等诸多领域.     

城市地铁盾构施工中环境影响风险粗糙模糊综合评估

粗糙模糊综合评估法是以模糊综合评估法为基础,结合粗糙集属性重要度理论,应用模糊关系合成原理,对不确定性问题进行综合性评估的一种方法。本文应用粗糙模糊综合评估法对城市地铁盾构施工中环境风险进行评估,运用粗糙集属性重要度理论进一步客观的确定评估指标权重,使得评估结果进一步趋向客观合理化,对模糊综合评估法做了一次尝试性的改进。     

结合属性证书的在线声誉评估

提出了声誉属性证书的概念，即把声誉评估内容作为属性证书中的属性项，从而将声誉评估扩展为基于数字身份证书的属性证书．通过绑定信息实现与数字身份证书的紧耦合，对数字身份证书进行了扩展，使得数字证书中心既是数字身份证书的管理者，又可通过其查询到相应的声誉值,给出了基于声誉属性证书的在线交易协议．     

风险矩阵评估方法研究与工程应用综述

风险矩阵评估方法简便易用,在工程领域内应用广泛,但其有效性也一直备受质疑.研究分析了风险矩阵评估方法中风险概念的内涵,比较了协方差矩阵与风险矩阵的异同,回顾了风险矩阵评估方法的起源,并给出了风险矩阵的基本数学模型,从而明确风险矩阵评估方法的几个理论问题.针对风险评估结果准确性问题,尝试提出了“不稳定性”的评价指标,并明确了风险矩阵评估方法不稳定性在工程应用中的涵义.基于数学模型,探究了风险矩阵构建过程、风险结和矩阵评价形式等不稳定性的来源.最后,总结了对风险矩阵评估方法不稳定性的认知角度和控制对策,建议了未来的发展方向.     

群体性事件风险定量预测预警

目的对群体性事件风险的预测预警进行了定量化研究。方法结合文献资料,运用案例的实证分析和数据的统计分析,综合应用德尔菲法(Delphi)、层次分析法(AHP)、经验统计分析等多种定量化分析方法,形成了一套关于群体性事件风险的定量化评估方法。结果构建了群体性事件风险预警指标体系,建立了基于指标体系的事件风险预警的趋势预测、动向预警、状态预警数学模型体系,并对模型体系进行了验证分析和讨论。结论指标体系及模型嵌入到公安信息化应用平台实用而有效。     

独特角度交会技术在振幅随偏移距变化属性解释中的应用

基于角度交会的振幅随偏移距,变化(AVO)分析原理,对四川M气藏的多种叠前AVO反演属性进行综合研究.结果表明:独特角度交会方法比传统AVO交会方法能更好地区分AVO异常;独特颜色编码的交会方式可以定量预测储层流体的分布,大大提高AVO属性解释的能力;独特角度交会方法可应用到叠后地震属性和多种测井曲线的交会中,为地震属性的优化和地质解释提供新的思路和方法.     

基于地震纹理属性聚类分析的裂缝分布预测

裂缝在地震数据中的特征可视为一种纹理,因此可以使用纹理属性表征裂缝,基于纹理属性聚类分析方法对裂缝发育带进行预测。计算地震数据体不同灰度级和不同三维数据基元大小的体共生矩阵,以此提取多组纹理属性,并进行对比和优选,最后使用模糊C均值聚类法对优选的纹理属性进行分析,根据聚类结果对裂缝的分布范围进行预测。方法减少了人工预测裂缝的主观性,而且从多个方面表征裂缝来提高预测结果的可信度。对野外数据进行分析,其结果表明分析获得的裂缝预测范围与勘探结果具有较高的吻合度。