川枳壳黄酮类成分及其对成骨细胞增殖作用的研究

目的 研究川枳壳黄酮类化学成分及其对成骨细胞增殖的影响。方法 采用聚酰胺树脂、葡聚糖凝胶、硅胶柱色谱等方法进行成分分离,通过质谱和核磁共振波谱分析与鉴定结构,采用体外细胞实验对所得化合物进行成骨细胞增殖活性检测。结果 从川枳壳中分离得到12个黄酮类及其苷类成分,分别鉴定为柚皮苷(1)、新橙皮苷(2)、柚皮素-7-O-β-D-葡萄糖苷(3)、narirutin(4)、sarotanoside(5)、圣草酚-7-O-β-D-葡萄糖苷(6)、柚皮素(7)、芫花素(8)、圣草酚(9)、angophorol(10)、南酸枣苷(11)、tetrahydroprotogenkwanone(12)。其中化合物1~4、6~9、12具有促进成骨细胞增殖作用,且化合物12的细胞增殖率达196.3%,优于阳性药雌二醇。结论 化合物5、8、10、11、12为首次从枳壳中分离得到,化合物5、10、12为首次从柑橘属中分离得到,化合物1~4、6~9、12对成骨细胞具有明显的增殖作用。

利用社交关系的实值条件受限玻尔兹曼机协同过滤推荐算法

利用受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)解决推荐问题已成为一个很有意义的研究方向.目前用于推荐的RBM模型中使用的仅仅是用户评分数据,但用户评分数据存在着严重的数据稀疏性问题.随着互联网对人们生活的不断渗透,社交网络已经成为人们生活中不可缺少的一部分,利用社交网络中的好友信任关系,有助于缓解评分数据的稀疏性问题,提高推荐系统的性能.因此,该文首先提出基于实值的状态玻尔兹曼机(Real-Valued Conditional Restricted Boltzmann Machine,R_CRBM)模型,此模型不需要将评分数据转化为一个K维的0-1向量,并且R_CRBM模型在训练过程中使用了训练数据中潜在的评分/未评分信息;同时该文将最近信任好友关系应用到R_CRBM模型推荐过程中.在百度数据集和Epinions数据集上的实验结果表明R_CRBM模型和引入的最近信任好友关系均有助于提高推荐系统的预测精度;最后,针对大数据环境下,普通平台很难完成R_CRBM模型训练的问题,该文提出基于Spark的并行化方案,较好地解决了该问题.

基于路径信息比较的图同构新算法

为了在多项式时间内解决图同构问题,首先证明了2个同构图相等长度的路径信息必相同是图同构判定更为严格的必要条件.然后,根据此条件,提出了一种基于路径信息比较的图同构PIC算法.该算法依次比较各长度的路径信息,对邻接矩阵进行调整,从而实现了2个图的快速同构判定.为了减少路径信息的计算时间,引入Hash函数对PIC算法进行改进,从而得到了HPIC算法.实验结果表明,所提的2种算法均能够正确判定1×104对不同类型、不同大小的随机图是否同构,并且图同构判定的时间复杂度明显降低.HPIC算法的运行速度快于PIC算法;这2种算法在时间性能方面均优于CS算法,略劣于Nauty算法;但对于规则2维网孔图,Nauty算法失效,所提的2种算法则仍能快速进行图同构判定.

一种高效的生物网络概率模体发现算法

针对概率模体发现算法中非树形子图的挖掘和在得分函数最大化的过程中得分函数值计算的2个难点.首先提出基于划分的非树形子图的搜索算法,其次将子图同构应用于最小错配的求解以缩小智能优化算法对得分函数求解的解空间,最后将基于模拟退火算法和遗传算法的混合算法应用于得分函数的求解过程.在大肠杆菌基因调控网络中的实验结果表明,与其他算法相比,混合智能算法可以大大减少非树形子图的搜索时间,并以相对较快的收敛速度收敛到一个较优的解,因此所提出的方法有效地提高了概率模体发现的效率.

高级语言程序设计课程改革实施设想

高级语言程序设计课程是高校非计算机专业学生学习计算机的主导课程，但随着计算机技术的发展，特别是WINDOWS及其应用软件的推出，对传统的程序设计语言课程的教学产生了较大的影响。本文对课程改革实施提出了一些设想，并对实施过程中遇到的一些问题进行了一些粗浅的探讨。

电厂实时数据通信及网络应用

本文以某电厂为例对电厂DAS实时系统中数据通信及传输上网方案设计进行了分析并对其中关键技术进行了论述。

基于网络和多媒体的程序设计课程CAI系统的研究与开发

本文对基于网络和多媒体的程序的设计课程ＣＡＩ系统方案设计进行了分析并对其中关键技术进行了论述

电厂故障诊断系统设计与实现

本文以某电厂为例对电厂故障诊断系统方案设计进行了分析并对其中关键技术进行了论述。

图书馆大规模日志数据的快速聚类

给出了一种简单有效的算法,用于对图书馆大规模日志数据的快速聚类和借阅趋势分析.首先,根据读者基本的借阅规律,把日志数据聚成若干子类,然后,给出了对子类结果进行再次聚类的模糊算法.最后,为了预测读者的借阅趋势,对每一类进行了回归分析.该算法具有线性复杂度,对大规模数据集是可伸缩的,实验证明是可行的.

生物信息学中基因芯片的特征选择技术综述

随着生物信息学这门新兴学科的兴起,基因芯片技术的研究已经受到越来越多研究者的重视。目前,人们对疾病的分类和诊断的水平已经有了进一步的提高,基于基因芯片的特征选择技术在其中起到了关键性的作用。本文主要对当前基于基因芯片的特征选择技术的研究现状和各种技术方法等进行了综述,并分别从特征基因的选择数、时间复杂度和分类正确率等方面对各个方法进行了分析比较,展望了特征选择技术在基因芯片研究中的未来研究方向。

本体驱动的半结构化Web生物数据抽取

提出由本体驱动,并根据文档结构和特征匹配来进行信息定位和信息抽取的方法,并实现了一个用户指导的交互式信息抽取原型系统。有效地解决了信息抽取中涉及的同义词,一词多义等语义问题,以及数据项不完整和排序不固定的问题。

语义集成:本体映射方法研究

本体是客观世界知识的表现形式,随着语义Web研究的深入,研究者们构建了越来越多的本体,如何实现本体之间的知识共享和重用,成为了语义Web发展的关键。文中对本体映射的方法进行了研究,系统阐述了本体及本体映射的定义、本体映射中的相似度计算和本体映射框架等。如何减少本体映射中的人工干预,实现本体的半自动化或自动化映射将是该领域的发展方向。

RDF可信度扩展在领域本体构建中的应用

仅由少数权威领域专家的参与难以实现领域本体构建的繁重任务。文中对RDF进行可信度扩展,标记每个声明被领域专家认可的程度,协助多用户共同参与领域本体的构建,在一定程度上解决了目前仅由少数权威领域专家构建领域本体工作量繁重的困难,为知识动态发展和更新迅速的前沿领域进行本体构建提供了方便,同时也为领域本体的表示引入了量化的机制。

一种新的自动本体映射算法(英文)

提出了一种自动完成本体映射的算法．该算法通过计算本体概念之间元素层与结构层上的相似性来完成相似度的计算．在元素层上，该算法引进了WordNet，通过将WordNet中对应的概念转换为向量，计算向量间夹角的余弦得到元素层概念的相似度．在结构层上，该算法通过加权函数和sigmoid函数，基于元素层的计算结果，将元素层的相似度和结构层的相似度结合起来，完成本体之间相似度的计算，最终完成映射．实验结果表明，该算法的匹配准确率可以达到63％～70％，可以有效地完成本体之间的映射．

基于本体的生物信息数据源的发现

随着互联网和生物信息的飞速发展,即时发现新的生物信息数据源来进行研究变得非常重要。传统的基于关键词的搜索引擎由于忽视了关键词本身所含的语义信息而得到较低的查全率和查准率,文中提出了基于本体的生物信息数据源发现的方法。通过本体描述的领域知识和反映文档信息的特征短语来语义扩充用户请求,从而提高了检索的查全率和查准率。

基于XML文档的图书信息XQuery查询技术

XML与HTML相比在数据管理和格式化组织上具有更大的优越性,XQuery能够有效地查询和处理XML文档。为了查询网上基于XML文档的图书信息,文章设计了一些统一格式的XML文档作为图书信息的数据源,利用XQuery技术,将XQuery查询程序嵌入实现格式控制的JAVA程序中,JAVA程序可以调用并运行XQuery查询程序,查询的结果保存到一个XML文件中,将查询得到的XML文档转换成需要的格式输出给用户。初步实验证明这种方法是可行的并具有较强的实用性,为实现网上基于XML文档的信息查询提供了技术基础。

需求分析可视化的设计与实现

大型信息系统的需求分析是一个系列建模的过程，模型的质量直接取决于开发者对应用系统知识的理解和提取．为了保证开发的系统有较高的质量，要建立一种合适的机制来保证在建模过程中对应用系统的知识获取、表达和评估工作的正确进行．本文提出了基于动态行为模型，采用可视化技术，对应用系统的需求分析进行评估，使用户更容易理解需求工程的结果，了解将要开发系统的动态行为，避免过早建立原型系统的开销．

基于本体的生物信息集成技术发展现状

本文分析了传统的生物信息集成在语义处理中的困难以及本体在生物信息集成中的作用,从本体的表示、特征、在系统中所起的作用、存储等若干角度调查几个主要的本体,比较并讨论了已有的基于本体的生物信息集成的优势和不足,并对未来的发展方向进行了展望。

流程业实时数据压缩技术的研究与实现

流程工业存在着大量的秒级的时间序列数据，面对这样的海量高维数据，如何压缩存储和挖掘，是一个关键的问题。文章针对流程工业中实时数据存储的特点，提出了一种新型的适配性取样压缩方法，将实时数据流整合到数据库中，并分析了在压缩存储后的数据挖掘方法。以电厂实时系统为例，对其实现进行了论述。

归纳学习XPATH Web信息提取规则

XPATH在Web信息提取中起重要作用,但是这些XPATH规则通常要人工生成。文中讨论了在XPATH与基于文本上下文规则的信息提取方法结合的系统中如何归纳学习XPATH规则。生成的XPATH规则结构简单,可以为基于文本上下文的信息提取系统提供较为准确的信息定位。