逻辑函数化简的一种新思路

本文探讨逻辑函数化简的一种新方法。本方法依据函数项相互衍生的特点建立函数项相互连接与涵盖关系来进行筛选。其优点是使化简思路明确,化简工作量减少,特别是对于变量数较多的逻辑函数的化简更呈现其优越性。     

一种基于段的基音检测算法

作为语音信号处理领域一项基本、关键的技术,基音检测在语音信号处理中扮演着重要的角色,一直是语音信号处理的一个研究热点.首先对传统的基于短时自相关函数法的基音检测进行了研究;在此基础上提出了一种能同时检测一段语音信号基音周期的方法,有效地克服了传统基音检测算法只能检测一帧语音信号基音的缺点.进行了实验仿真,结果表明通过去野点,中值平滑等后处理的基于段的基音检测算法比传统的基于帧的基音检测算法具有更好的抗噪性.     

Finding finer functions for partially characterized proteins by protein-protein interaction networks

Based on high-throughput data, numerous algorithms have been designed to find functions of novel proteins. However, the effectiveness of such algorithms is currently limited by some fundamental factors, including (1) the low a-priori probability of novel proteins participating in a detailed function; (2) the huge false data present in high-throughput datasets; (3) the incomplete data coverage of functional classes; (4) the abundant but heterogeneous negative samples for training the algorithms; and (5) the lack of detailed functional knowledge for training algorithms. Here, for partially characterized proteins, we suggest an approach to finding their finer functions based on protein interaction sub-networks or gene expression patterns, defined in function-specific subspaces. The proposed approach can lessen the above-mentioned problems by properly defining the prediction range and functionally filtering the noisy data, and thus can efficiently find proteins’ novel functions. For thousands of yeast and human proteins partially characterized, it is able to reliably find their finer functions (e.g., the translational functions) with more than 90% precision. The predicted finer functions are highly valuable both for guiding the follow-up wet-lab validation and for providing the necessary data for training algorithms to learn other proteins.     

当代文学＂民间＂研究的旧问题与新思考

20世纪90年代中期以来,知识分子民间立场、民间文化形态、民间审美形态、民间隐形结构等一系列学术范畴的建立,突破了文学史叙述在知识分子/政治意识形态、传统/现代等二元结构上的局限,拓展了文学研究的多维文化空间.     

亚纯函数与其导数的公共Julia方向

本文研究不指定级的亚纯函数与其导函数的公共Julia方向的存在性问题。     

建立递阶层次结构中可达阵的又一方法

L．A．Satty在利用可达阵建立递阶层次结构中，是通过二元阵乘法定义，逐步找寻满足A^k-1≤A^k=A^k 1条件的k值，根据A^k建立递阶层次结构。现通过二元件A的有向图直接给出A^k。下面给出这两种方法一致性的证明过程。     

特征结构提取的高阶Hopfield神经网络实现

本文首先建立了特征结构提取问题的罚函数表示，通过对罚函数求极小可以求得原始协方差矩阵的主特征向量及其对应的特征值。为了求得其他特征结构，特构造了一个协方差矩阵序列。如果将罚函数展开并进行整理，高阶Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络可被引入到特征结构提取中。这种方法比较直观，它将网络稳定时的输出与所求协方差矩阵的主特征向量的各个分量相对应，而网络稳定时的能量则对应于协方差矩阵的迹与所求特征值之差，计算机仿真结果验证了这种方法的正确性。     

周期函数的导函数的周期问题

本文将证明：在整个实轴上可微分的周期函数与其导函数的周期相同这一推测．     

三角多项式拟合曲线基本方法的改进

前言。在工程规划、设计与管理中，常用到一些由实际资料绘制的曲线，由于没有函数表达式，应用起来很不方便．当曲线具有周期性质(通常近似于三角函数曲线)时，自然考虑到采用三角多项式来近似拟合．本文探讨了三角多项式拟合曲线基本方法存在的不足，提出了一个有效的改进方法，并从理论上证明了该方法的正确性．