一种模糊相似关系的基因表达数据聚类方法

对于时间序列的基因表达数据,传统的聚类算法都是以距离为相似性度量标准,没有考虑基因随时间变化的相似趋势。从基因变化的趋势出发,构造了一种新的模糊相似关系矩阵,提出了改进的基于模糊相似关系的聚类算法,并以该算法计算FCM的初始聚类中心。将该方法应用在酵母菌基因表达数据中,实验结果表明该算法不仅克服了FCM算法易陷入局部极小值、对初值敏感的缺点,而且能够发现一些表达模式变化趋势相似的共调控基因。

基于二进制粒子群优化的决策系统属性离散化

为解决连续属性无法直接用于粗糙集理论的问题,依据粗糙集连续属性离散化的根本要求,提出了一种基于二进制粒子群优化算法(Binary Particle Swarm Optimization,BinaryPSO)的属性离散化方法。该方法将二进制粒子视为断点子集,最小化断点集中的断点个数作为优化目标,粗糙集属性分类精度作为约束条件。其中,适应函数的定义保证了在尽量减少决策系统信息损失的前提下,得到简化的决策系统。仿真结果表明,该方法得到的离散结果包含较少的断点个数,并且保持了较高的分类能力。

类风湿性关节炎患者血清ASC NLRP3水平及意义

目的:探讨血清人细胞凋亡相关斑点样蛋白(ASC)、NOD样受体热蛋白结构域相关蛋白3(NLRP3)对类风湿性关节炎(RA)患者的预测价值。方法:选取2021年11月至2023年6月我院收治88例类风湿性关节炎患者作为RA组、同期88例健康体检者为对照组。采用酶联免疫吸附法检测血清ASC和NLRP3水平。采用Spearman相关性分析类风湿性关节炎患者血清ASC、NLRP3水平与DAS28评分的相关性,采用Logistic回归分析类风湿性关节炎患者的影响因素。结果:RA组血清ASC水平高于健康对照组,NLRP3水平高于健康对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。Logistic回归分析显示,ASC、NLRP3为RA患者独立危险因素(P<0.05)。结论:血清ASC和NLRP3水平升高与DAS28评分独立相关,血清ASC、NLRP3对RA及其疾病活动度有潜在的诊断价值。

贝叶斯回归支持向量机的软测量建模方法

提出了一种基于贝叶斯证据框架的回归型支持向量机的参数选择和软测量建模方法。证据框架的第1层推理用来解释支持向量机的训练。证据框架的第2和第3层推理用于自动调整正则化参数和核参数并使其接近最优值。然后,将这种基于贝叶斯证据框架的回归型支持向量机用于估计聚丙烯腈生产过程的质量指标。仿真结果表明了该方法的有效性。

基于TBIC信息准则的小波网络结构设计方法

针对框架小波网络存在的网络结构不易确定的问题．提出一种基于TBIC(Testing Bayesian information criterion)信息准则的网络结构设计方法。该方法权衡网络规模和测试精度两方面因素,得到了在TBIC信息准则下的最优小波网络,达到了优化网络结构的目的。仿真结果表明,用该方法设计得到的小波网络具有较小的网络结构和良好的测试精度。相比于BIC(Bayesian information criterion)准则函数,该准则能更准确地反映出测试精度随网络结构变化的趋势。

设备更新改造是企业技术进步的关键

有计划地推进我国企业的技术改造和设备更新,充分发挥我国现有企业的作用,是实现社会主义现代化的一个较关键的向题。坚持技术改造,积极采用先进技术,不断取得新的成果,逐步提高生产技术现代化水平,是社会主义工业企业发展的客观要求,而实现这个要求,就必须要立足于企业内部的技术改造,并且积极引进吸收国内外先进的技术,采取多层次、多种形式的技术改造,使企业在现代化建设中发挥它应有的作用。

MiR-31-5p在癌症中的研究进展

MicroRNAs(mi RNAs)是一类长度约22个碱基的非编码RNA,通过与mRNA 3'-非翻译区域(3'-UTR)的特定靶位点结合,导致mRNA的降解或翻译抑制参与关键的生物学过程^([1])。大量研究表明,miRNAs在肿瘤组织或细胞中异常表达,可作为癌症诊断、治疗效果和预后评估的分子标志物。人类mi R-31基因位于9p21.3染色体上^([2])。miR-31基因转录后,形成的初级转录本(pri-miR-31)被Drosha复合物加工成具有茎环结构的前体RNA(pre-miR-31),pre-miR-31在Dicer的作用下,进一步裂解为miR-31-5p和miR-31-3p。

一种基于信息几何的支持向量回归模型选择新标准

针对现有模型选择标准无法对支持向量回归(SVR)模型选择过程给出明确几何意义的弱点,提出了一种基于信息几何理论的模型选择新标准.它将模型空间看成是一个流形,将模型复杂度等价于其所能覆盖的概率分布个数,模型拟合度则视为样本的真实分布与模型分布之间的分散度,由此直观地解释了SVR的求解过程,并明确了模型选择的几何意义.

一种单神经元自抗扰控制器

针对自抗扰控制器可调参数多且不易整定的问题,提出了一种用单神经元改进非线性状态误差反馈控制律的算法.利用神经网络的自学习能力,采用一个单神经元构造自适应参数,使参数依据系统误差的变化自动作相应地调整,从而完成参数的在线自整定.仿真结果表明,改进后的控制器调整参数大大减少,而且具有更强的适应性和鲁棒性.

数字电位器及其在智能仪表中的应用

介绍Ｘｉｃｏｒ公司的数字电位器Ｘ９２４１的结构、功能。

工业锅炉燃烧过程自寻最优控制

论述了用微型计算机实现中小型锅炉燃烧系统自寻最优控制方案及其算法，并进行了自适应控制线的设计和空然比自寻优算法的设计。仿真结果表明了方案的可行性和有效性。

双率时变系统遗忘因子最小二乘参数估计

针对一类双采样率随机时变系统,应用多项式变换技术和随机过程理论,在强持续激励条件下,研究了双率时变遗忘因子最小二乘法(dual-rate forgotten factor least squares,DR-FFLS)的参数估计收敛性,得到了参数估计误差上界的精确表达式。分析表明,随着数据长度k的增加,DR-FFLS算法的参数估计误差上界收敛到常数。同时分析了双率确定性时不变系统、随机时不变系统、确定性时变系统的参数估计误差上界。仿真实例验证了对于随机时变与不变双率系统,同样可得参数估计误差小于参数估计误差上界,并且随着k的增大,参数估计误差上界趋于常数。