ABSOLUTE RETRACTIVITY OF SOME SETS TO TWO-VARIABLES MULTIFUNCTIONS

In this paper, by providing some different conditions respect to another works, we shall present two results on absolute retractivity of some sets related to some multifunctions of the form F ： X × X → Pb,cl （X）, on complete metric spaces.

纤维肌痛综合征生物标记物的筛选及免疫细胞浸润分析

背景:纤维肌痛综合征作为常见风湿病,其发病与中枢敏化及免疫异常有关,但具体过程尚未阐明,缺乏特异性诊断标志物,不断探索该病的发病机制具有重要的临床意义。目的:基于加权基因共表达网络分析(WGCNA)等生物信息学方法和机器学习算法筛选纤维肌痛综合征潜在的诊断相关标志基因,并分析其免疫细胞浸润特征。方法:对来自基因表达综合数据库(GEO)的纤维肌痛综合征数据集转录谱进行差异分析和WGCNA分析,整合筛选出差异共表达基因,进一步采用机器学习套索回归(LASSO)算法、支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)机器学习算法来识别核心生物标志物,并绘制受试者工作特征(ROC)曲线以评估诊断价值。最后,采用单样本基因集富集分析(ssGSEA)和基因集富集分析(GSEA)评估纤维肌痛综合征的免疫细胞浸润情况及通路富集。结果与结论:①对GSE67311数据集按照log2|(FC)|>0,P<0.05的条件进行差异分析后获得8个下调的差异表达基因;进行WGCNA分析后获得正相关性最高(r=0.22,P=0.04)的模块(MEdarkviolet)内含基因497个,负相关性最高(r=-0.41,P=6×10-5)的模块(MEsalmon2)内含基因19个;将差异表达基因与WGCNA的2个高相关性模块基因取交集,获得7个基因。②对上述7个基因进行LASSO回归算法筛选出4个基因,进行SVM-RFE机器学习算法筛选出5个基因,两者取交集后确定了3个核心基因,分别为重组1号染色体开放阅读框150蛋白(germinal center associated signaling and motility like,GCSAML)、整合素β8(Integrin beta-8,ITGB8)和羧肽酶A3(carboxypeptidase A3,CPA3);绘制3个核心基因的ROC曲线下面积分别为0.744,0.739,0.734,提示均具有很好的诊断价值,可作为纤维肌痛综合征的生物标志物。③免疫浸润分析结果显示,与对照组相比纤维肌痛综合征患者记忆B细胞、CD56 bright NK细胞和肥大细胞显著下调(P<0.05),且与上述3个生物标志物显著正相关(P<0.05)。④富集分析结果提示,纤维肌痛综合征的富集途径包括9条,主要与嗅觉传导、神经活性配体-受体相互作用及感染等通路密切相关。⑤上述结果显示,纤维肌痛综合征的发生发展与多基因参与、免疫调节异常及多个通路失调有关,但这些基因与免疫细胞之间的相互作用,以及它们与各通路之间的关系尚需进一步研究。

模糊n-椭球数空间的拓扑性质

作为一类特殊的模糊数,模糊n-椭球数被广泛用于表示不精确或不确定环境中的多通道数字信号.本文研究赋予某类特殊度量后的模糊n-椭球数空间以及它的两个子空间的拓扑性质.探讨这三个空间的可分性与凸性,并证明它们都是绝对收缩核.最后,得到这三个空间都是道路连通、局部道路连通、可缩的度量空间.

基于融合专家综合权重的WPHFS多属性群决策模型

目的:研究加权概率犹豫模糊集及应用。方法:根据每个属性上的绝对权威专家评分数据,利用离差最大化来计算其余专家的综合权重。将评审专家的综合权重注入概率犹豫模糊集,进而定义了加权概率犹豫模糊集,在三维向量描述加权概率犹豫模糊数的基础上提出了加权概率犹豫模糊元的相关运算。基于提出的运算来计算属性的综合权重。最后建立了用参数调整方案的属性整体得分值与内部评价信息差异值的比例来计算方案综合决策值的模型。结果:建立的加权概率犹豫模糊集多属性群决策模型可以有效对备选方案进行排序。结论:相较于概率犹豫模糊集,加权概率犹豫模糊集储存更多的决策信息,能更好的解决群决策问题。

露天矿用高台阶电缆安全收放装置的偏差耦合控制研究

为了优化露天矿用高台阶电缆安全收放装置在受干扰环境下内部电机组的协同性和工作精度,提出一种矿用高台阶电缆安全收放装置的三电机偏差耦合控制方式。首先,构建基于人群搜索算法(SOA)的PI控制器参数整定模型,以时间乘绝对误差积分(ITAE)作为目标函数,然后,通过Schaffer等3个测试函数与多种算法对比,最后,利用Matlab/Simulink搭建3台永磁同步电机仿真模型,并通过算法对参数进行优化。结果表明:SOA算法优化的三电机偏差耦合方法控制的电机组转速可以快速达到设定值,且具有良好的稳定性,而且施加干扰后,电动机组也仍具有良好的跟随性和抗干扰能力。此外,文中方法还具有收敛速度快、误差更低的优点,可为露天矿用高台阶电缆安全收放装置的设计和优化提供有力支持。

WGCNA联合LASSO-COX方法筛选甲状腺癌预后关键基因及其临床价值分析

目的筛选甲状腺癌(thyroid cancer,THCA)的关键预后基因并构建预后预测模型。方法从癌症基因组图谱(The Cancer GenomeAtlas,TCGA)数据库中获取THCA和正常样本的基因表达谱,采用Limma算法筛选THCA组织与正常组织间差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs),再进行权重基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)和套索联合COX回归分析(least absolute shrinkage and selection operator regression COX analysis,LASSO-COX)获得与其预后相关基因,然后根据关键基因构建预后预测模型,基于风险评分进行生存分析和受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析,最后基于基因表达谱和风险评分进行基因集富集分析(gene set enrichment analysis,GSEA)以评估相关途径和分子机制。结果本研究筛选出5个THCA预后关键基因,即LINC02550、STEAP2、ATP2C2、PLEKHG4B和SALL4。通过这5个基因构建的预后评估模型表明,风险评分越高,预后越差。ROC曲线分析结果表明该模型对患者生存率具有优良的预测性能,结合THCA患者的主要临床特性建立的列线图具有良好的预测性能。GSEA分析发现mTOR信号通路、Hedgehog信号通路、细胞自噬调节、转化生长因子-β信号通路富集在高风险评分组。结论基于筛选出的5个关键基因构建的预后预测模型有助于预测THCA患者的预后,这5个基因是潜在的靶向治疗基因。

企业预算业绩目标设定的理论主张与实操要点

预算业绩目标设定,是预算管理、业绩评价、经理人激励机制中的重要内容。如何科学合理实施业绩目标设定,一直是管理会计的热点和管理实践的难点。本文首先梳理业绩目标设定理论研究中经济学、心理学和社会学的理论基础;其次,总结业绩目标设定在实践中比较常见的几类难点问题,包括财务指标与非财务指标的选择、预算业绩目标设定中的经理人自利行为及其治理、企业VUCA经营环境与固化的预算业绩目标的严重不匹配三大问题;再次,本文提出有效实施业绩目标设定的四项实操要点,包括VUCA时代实施动态的预算业绩目标的设定机制、匹配性使用绝对数与相对数目标、导入多重目标值或多期业绩目标、优化预算业绩目标的考核频率。

不一致决策系统中约简之间的比较

本文在相关文献的基础上研究了不一致决策系统中绝对约简、各种相对约简之间的关系,包括相对于个体的约简和相对于整个决策系统的约简.证明了μ-决策约简等价于信息论意义下的相对约简.

基于粗糙集的非监督快速属性选择算法

针对"大数据"中常见的大规模无监督数据集中特征选择速度难以满足实际应用要求的问题,在经典粗糙集绝对约简增量式算法的基础上提出了一种快速的属性选择算法。首先,将大规模数据集看作一个随机到来的对象序列,并初始化候选约简为空集;然后每次都从大规模数据集中无放回地随机抽取一个对象,并且每次都判断使用当前候选约简能否区分这一对象和当前对象集中所有应当区分的对象,并将该对象放入到当前对象集中,如果不能区分则向候选约简中添加合适的属性;最后,如果连续I次都没有发现无法区分的对象,那么将候选约简作为大规模数据集的约简。在5个非监督大规模数据集上的实验表明,所求得的约简能够区分95%以上的对象对,并且求取该约简所需的时间不到基于区分矩阵的算法和增量式约简算法的1%;在文本主题挖掘的实验中,使用约简后的数据集挖掘出的文本主题同原始数据集挖掘出的主题基本一致。两组实验结果表明该方法能够有效快速对大规模数据集进行属性选择。

多粒度粗糙集的双层绝对约简

多粒度粗糙集本质上是异构的,但是目前尚未运用于异构数据处理.从绝对约简的角度出发,提出多粒度粗糙集的双层绝对约简——多粒度绝对约简和多粒度绝对粒度约简.分析多粒度双层绝对约简的性质,特别是从异构数据约简的角度探究多粒度双层绝对约简的特性,提出多粒度双层绝对约简算法.理论分析和实例表明多粒度双层绝对约简算法的可行性.

综合用户和项目预测的协同过滤模型

针对基于用户和基于项目的协同过滤模型存在推荐质量不高等问题,提出一种综合用户和项目预测的协同过滤模型。该模型同时考虑用户和项目两方面,首先对性能优秀的相似性模型进行自适应的优化;然后根据相似性值分别选取相似用户和相似项目为目标对象构造近邻集合,并利用预测函数得到基于用户和基于项目的预测结果;最后通过自适应平衡因子的协调处理获得最终预测结果。比较实验在不同的评估标准下进行,结果表明,与目前典型的模型如RSCF、HCFR和UNCF相比,新提出的协同过滤模型不仅在项目预测准确性方面拥有出色的表现,而且在推荐准确性和全面性方面同样表现优秀。

p－凸集与绝对p－凸集的一些性质

讨论Ｐ－凸集和绝对Ｐ－凸集的若干性质（０＜Ｐ≤１）．

DEA有效决策单元的实际有效率

理论上论证了 DEA有效决策单元实际有效率的存在性及其经济含义 ,指出实际有效率从另一角度确定了已

优势关系下分布约简和最大分布约简问题研究

研究了优势关系下不协调决策表的分布约简和最大分布约简问题,指出文献[9]关于分布约简和最大分布约简的几个结论是错误的。首先用反例指出文献[9]给出的分布约简和最大分布约简的判定定理是错误的,分析了错误的原因。其次,利用这些定理所得到的辨识矩阵,用来求分布约简和最大分布约简也是错误的。为此,引入了优势关系下不协调决策表的绝对约简的概念,证明了绝对约简与分布约简和最大分布约简是等价的。另外,讨论了另一种新的最大分布约简,并证明新的最大分布约简与下近似约简是等价的。

粗糙集信息观中的绝对约简

绝对约简是粗糙集理论研究的基本内容之一,而在粗糙集的信息观中,绝对约简的相关定理还存在着一些不足。本文分析了现有的一些关于划分与知识信息熵的关系定理以及绝对约简的充要条件定理,提出新的关于划分和条件信息熵的对应关系定理,并给出其证明过程;依据该定理提出新的粗糙集信息观的绝对约简的充要条件,并给出相关证明。

关于严格单增绝对连续函数的反函数的绝对连续性

讨论了严格单增绝对连续函数的反函数 f- 1的绝对连续性 ,给出了充分必要条件 ,并且给出了一类f- 1 不绝对连续的例子 .

一种基于绝对信息量的知识约简算法

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定知识的数学工具。知识约简是粗糙集理论研究中的重要内容之一,现已证明寻找信息系统的最小约简是NP-hard问题。该文提出一个基于绝对信息量的知识约简的启发式算法,该算法的时间复杂性为O(｜R｜3｜U｜2)。通过例子分析,表明该算法是有效的。

基于绝对比较法的IFS非隶属度函数确定方法

直觉模糊集是对Zadeh模糊集最有影响的一种扩充和发展。直觉模糊集非隶属度函数的规范化确定问题,成为制约其应用的一个重要瓶颈。针对直觉模糊集非隶属度函数难以确定的问题,提出一种基于绝对比较法的直觉模糊集非隶属度函数确定方法,给出了详细的算法步骤,并从理论上证明了其正确性。最后,通过实例分析从应用上验证了算法的有效性与实用性。研究表明,该算法可有效地解决元素依属性具有优先特性的一类IFS非隶属度函数确定方法的问题。

绝对信息量不完备信息系统的数据补齐算法

现实中的信息系统往往是不完备的。处理不完备信息系统的一种常用方法是根据一定的规则对缺失的属性值予以赋值,从而将其补齐成完备的信息系统。文中提出了一种基于绝对信息量的赋值规则,根据该规则提出了补齐不完备信息系统的算法。该算法基于信息系统的内在性质,减少了数据补齐时人为引入的不确定性,因而更加合理、有效。

集合最优化中几类最优集的性质

在偏序拓扑线性空间中介绍了集合之间的下关系以及与此相关的集合最优化问题及其最优集的概念.探讨了该集合最优化问题的最优集的基本性质,得到了某些相关集簇的最优集之间的关系以及一个集簇的最优集与其子集簇的最优集之间的关系.研究了控制结构的变化对一个集簇的最优集的影响,得到了当控制结构扩大时一个集簇在不同的控制结构下其最优集之间的关系,并把该结论与向量最优化的相应结论进行了比较.