基于蚁群算法的信道分配优化模型与仿真

借由对蜂窝系统的分析,建立了一个固定信道分配的数学模型。在基本蚁群算法的基础上,改进了转移策略和信息素更新策略,提高了收敛速度并有效防止局部最优。在单一信道问题中,得到各种(K1,K2)约束的最优循环分配方案;且约束为(K,K)的图例,总能通过1 iK这7个不同信道,分配出可无限延伸的最佳方案。而以21小区费城问题为实例的多信道分配,也得到较好的结果。通过实际图例给出的性能仿真结果, 节约了过多的频率资源占用和计算时间。     

树突细胞免疫应答结核分枝杆菌基因调控网络的构建与分析

目的 探讨结核分枝杆菌感染树突细胞(dendritic cells,DCs)后宿主DCs基因表达谱的变化,并构建免疫应答基因调控网络,筛选出特征基因模块.方法 通过NCBI GEO datasets数据库,收集结核分枝杆菌感染DCs的芯片表达谱数据,运用R语言分析筛选出差异表达的基因,并对差异表达特征进行统计学分析;基于筛选出的差异基因,整合转录调控元件(TRED)数据库,构建结核分枝杆菌感染DCs中的免疫应答基因调控网络,并筛选出显著功能模块,通过注释及可视化整合分析工具(DAVID)整合KEGG数据库对网络基因进行功能分析(GO analysis)、信号通路分析(Pathway analysis)及疾病相关性分析;对网络基因进一步行蛋白相互作用(PPI)网络分析,并挖掘出关键子网络,筛选高节点度基因;结合基因调控网络中显著功能模块与PPI关键子网络,筛选出结核分枝杆菌感染DCs中的特征基因,并进行ROC曲线分析.结果 构建了DCs免疫应答结核分枝杆菌过程中异常表达的基因调控网络,并提取了包括CREB1、IL6、CEBPA和CCND14个差异表达基因在内的显著功能模块,网络中差异基因与保护性免疫过程或信号通路相关性较大,且在结核通路中有显著功能模块基因CREB1与IL6的分布.PPI网络分析基因调控其节点度Degree最显著的基因为IL6,且在显著功能与通路(inflammatory response与TNF signaling pathway)上均有IL6的分布信息.通过ROC曲线分析CREB1和IL6与DCs免疫应答结核分枝杆菌临床病理特征相关性,其ROC曲线下面积(AUC)分别为0.9114和0.9636.结论 筛选出CREB1与IL6不仅有预测调控关系,且DCs免疫应答结核分枝杆菌的特征基因集特异性强、灵敏度高,可作为表征DCs免疫应答结核分枝杆菌过程的候选标志物,可能成为先天免疫应答向适应性免疫应答的过渡信号.     

神经网络理论在FCS安全性评价中的应用研究

将神经网络理论应用于评价FCS的安全性,在标准BP网络原理基础上,提出BP网络的一种改进算法:即采用带非线性动量项自适应变步长的BP算法(NASBP),并提出一种用神经网络理论评价FCS安全性的实现方法.通过仿真验证该方法的可行性和有效性.