基于流形学习的DNA序列数据挖掘方法研究

由于人类DNA序列上单核苷酸具有多态性,DNA序列异常挖掘是后基因组时代的一个重要研究课题。文章在分析现有DNA序列数据挖掘方法的基础上,利用流形学习中不同低维嵌入向量之间向量距离不同的特点,提出了基于流形学习的DNA序列数据挖掘方法(5Dlocally linear embedding,简称5DLLE)。实验结果表明,与隐马尔可夫模型(HMM)和支持向量机(SVM)相比,文中所提出的5DLLE方法在DNA序列数据挖掘方面具有一定优势,不但平均识别率高,而且计算时间相对较少。     

一种多秘钥通讯密码

提出一种多秘钥通讯密码叫做幂余多参数码,它利用幂余函数f(x)=(axk)(mod m)的积来编制。文章阐述了这种通讯密码的数学原理及编制方法,并给以评价。     

生物可降解哑铃状高分子共聚物替莫唑胺载药微球的制备与表征

以生物可降解的哑铃状高分子共聚物材料作为药物载体,饱和替莫唑胺水溶液为选择性溶剂,采用透析法制备了替莫唑胺载药微球。通过动态光散射仪、扫描电镜、紫外分光光度计对替莫唑胺载药微球的粒径分布、表面形貌、载药量及释放行为进行了研究。结果表明:微球载药后其平均粒径不超过800nm,载药量可以达到39.9%;体外释放时间可达900h以上,且可用n级动力学速度方程较为真实地反映其释放行为。细胞实验证明了替莫唑胺载药微球对人源性SHG-44细胞的抑制效果优于替莫唑胺纯药粉末。     

考虑通道总能耗的城际列车运行速度优化研究

在考虑不同运输方式竞争关系的基础上,探讨了能力约束下的通道客流分配方法.以乘客出行总费用及通道运营总成本最小为目标,构建了城际列车运行速度非线性优化模型,并采用遗传算法对模型进行求解.算例结果表明,模型能够有效求解含限速区间的城际列车运行速度优化问题,且随限速区间运行速度的下降,非限速区间最优运行速度呈缓慢上升趋势;对于短距离通道而言,可开行较高运行速度的城际列车,以吸引客流;而对于中距离通道而言,可适度降低城际列车运行速度,减少运营能耗.     

改进的基于线性支持向量机回归的近红外光谱分析方法

以近红外光谱信号为研究对象,把线性支持向量机回归方法应用于近红外光谱分析中,为 了提高算法的分析精度,提出了先对光谱数据进行中心化预处理,再建立线性支持向量机回归模 型,然后根据回归模型中的回归系数构建变量重要度的评价指标并采用网格搜索法得出满意的变 量集,再利用选出的变量集重新构建回归模型的分析方法.最后,采用业界认可的标准数据对该方 法进行了测试和分析,结果表明了该方法的有效性.     

利用掌纹进行身份自动鉴别方法的研究

利用掌纹进行身份鉴别是一项开拓性的工作,是对基于指纹和掌型的身份鉴别技术的重要补充。在分析掌纹特点的基础上,提出了利用掌纹进行身份自动鉴别的方法：基于掌纹几何和结构特征的身份验证方法和基于掌纹细节特征的身份识别方法。通过实验,论证了上述方法的可行性和有效性,从而为基于掌纹的身份自动鉴别技术的研究积累了有益的经验。     

集值映射向量优化问题的严有效性

将严有效性概念推广到集值映射向量优化问题,并较为系统地研究了它的性质,获得了有关标量化、 Ｌａｇｒａｎｇｅ 乘子、 Ｌａｇｒａｎｇｅ 型对偶及严有效点集的连通性、稠密性等方面的几个结果     

BA网络的一个等价演化模型

ER随机网络和BA网络对网络科学的发展起着十分重要的作用，在网络研究中ER网络与其等价模型可以替代使用。本文提出了BA网络的一个等价的演化模型，并解析计算和模拟了模型的节点度分布、集聚系数和平均路径长度，其演化成的结构特性与BA网络相同。在本模型的演化过程中，不需要拥有网络节点度的完全信息，没有择优连接过程，大大缩短了网络生成时间。因此，研究BA网络的性质和动力学时，可以将本模型替换BA网络。     

基于小波变换和PCA分析的人脸识别方法及实现

针对传统的特征脸对光线、角度、尺寸等因素比较敏感的问题,在二次小波变换的基础上,对人脸库进行主成分分析（PCA）,提取特征脸和代数特征,并用BP神经网络对人脸进行识别,该算法充分利用小波变换和神经网络的自适应特性,得到较好的识别效果．     

体单轴各向异性对双层铁磁薄膜中自旋波共振谱的影响

重点研究了双层铁磁薄膜系统在层间反铁磁耦合下,体单轴各向异性对自旋波色散关系和共振谱的影响.结果表明:随着体单轴各向异性常数的增加,各类型模之间相互转化;高能禁闭模共振减弱,低能禁闭模和界面模共振增强.