云南盐津地区两种地震序列的地震活动性分析

2020年9月—2021年1月,云南盐津地区出现了密集中小地震活动。为获取更完备的地震目录和更准确的震源参数,利用2020年1月—2021年2月云南及其邻区地震台网记录到地震事件的观测报告和连续波形,采用匹配定位方法检测到了1340次地震事件。利用联合波形互相关的双差地震定位方法进行重定位,获得了检测目录中351次地震的精确位置,对精定位后的地震活动时空分布特征进行分析研究,结果表明:盐津地区发生的密集中小地震活动为先后发生的2种不同类型的地震序列,沿两条不同走向和倾角的断裂分布,其中2020年9—10月的M_(L)3.9震群型地震序列发生在NNW走向、倾角约为75°的盐津—筠连断裂;2021年1月的M_(L)5.2孤立型地震序列发生在近SN走向、断层线与盐津—筠连断裂呈约30°夹角且倾角约为50°的隐伏断裂。

ASE-ERNIE:一种基于ERNIE的中文指令动作序列生成方法

中文结构灵活多样,同样的语义有多种表达方式,在中文指令过长或存在多组动作的情况下,家庭服务机器人很难正确理解并做出响应。此外,家庭环境的中文指令解析研究在数据方面仍然稀缺。现有的方法不能准确提取出指令中包含的全部动作序列。由此提出一种基于ERNIE方法的动作序列提取(ASE-ERNIE)模型来提取中文指令中的可执行动作序列,该模型通过动作类型和参数之间的关系提取指令信息,将动作序列的提取工作转化为序列标注任务。在指令中存在多组动作并且存在多个参数的情况下,依然能够提取出全部动作序列。通过实验验证了所提方法的有效性,动作序列提取任务的F 1值达到了80.37%。

基于时间序列相似性与机器学习方法的页岩气井产量预测

页岩气井单变量产量预测存在较强的不确定性,而现场生产动态数据同时包括多个相关指标,针对如何选取合理的多变量数据对页岩气井产量进行预测,在保证计算效率的情况下提高预测精度。页岩气井的生产动态数据集包括日产气量、日产水量、套压、油压、油嘴直径、开井时间和温度等,采用欧式距离和动态时间弯曲距离对生产动态数据时间序列进行相似性度量,依据与日产气量的相关度,把数据分为强相关时间序列和弱相关时间序列;其次,基于卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络和门控神经网络分别对全时间序列、强相关序列、弱相关序列和单变量序列进行页岩气井产量预测;最后,以平均绝对误差、均方根误差和决定系数作为评价指标,得到不同序列的误差由小到大排序为强相关序列、全时间序列、弱相关序列、单变量序列,优选的机器学习方法为门控神经网络和长短期记忆网络。结果表明,采用机器学习方法结合页岩气井强相关性序列(日产气量、套压、油压、日产水量)能有效降低预测误差,提高页岩气井产量预测效果。

济南市两株输入性登革热3型病例病毒基因组全序列测定及分析

目的对济南市两株输入性登革热病例进行血清学和基因检测,获取全基因数据并进行分子特征分析。方法采集济南市2例登革热疑似阳性病例的全血样本,通过Real-time PCR对病毒进行分型检测。离心分离血清,用于胶体金法检测登革病毒NS1抗原、IgM抗体和IgG抗体;同时扩增病毒全基因序列,将序列与国内外分离株序列进行比对,Mega 7.0软件构建进化树,RDP4软件进行基因重组分析。结果2例病例核酸分型检测结果为DENV3型,胶体金检测结果显示NS1抗原均为阳性,IgG抗体结果均为阴性;测序后拼接序列长度分别为10707 nt和10706 nt,两条序列仅在末端有6个核苷酸的差异,经系统进化分析,这两例病毒株属于DENV3型基因1型,与2017年孟加拉国流行株具有高度同源性。结论济南市登革热的防控依旧需要加强输入性病例的监测。

药用天麻4种变型的块茎性状及ITS序列比较

目的:比较乌天麻、红天麻、绿天麻和黄天麻4种药用天麻变型块茎的性状优劣、ITS序列信息差异及其亲缘关系,为天麻药材品质评价及优良品种选育提供依据。方法:从不同产地采集4种天麻变型21批样品,其中块茎683个用于特征描述和量化性状指标(重量、长度、周长、环节数、环节宽、长周比)的比较,花茎37株用于ITS序列特征及遗传多样性的分析。结果:乌天麻性状最稳定;绿天麻、红天麻的6个性状指标平均值变异较大,RSD平均值分别为27.90%、26.17%;黄天麻形状短小,横环纹节数少但小点密集。ITS序列分析表明,绿天麻的遗传多样性最高,黄天麻最低;黄天麻与乌天麻的亲缘关系最近,与绿天麻的亲缘关系最远。结论:药用天麻4种变型之间的块茎性状特征和ITS序列遗传信息的差异较大。乌天麻块茎的性状最优,产量最高,遗传性状信息稳定,更适合大规模种植;绿天麻块茎的形态特征和遗传信息的多样性高,适合作为新品种选育的亲本。

时间序列异常检测方法研究综述

时间序列是按时间顺序排列的一组数据点或观测值,在金融学、气象学和股票市场分析等领域中被广泛应用。时间序列数据出现异常可能意味着出现潜在问题、异常事件或系统故障。为了便于未来在时间序列异常检测方法设计方面开展深入研究,本文首先介绍时间序列异常检测的相关概念;其次,展开分析国内外单变量和多变量时间序列异常检测方法;之后,介绍一些时间序列异常检测通用数据集并比较常见检测方法在这些数据集上的性能;最后,探讨未来时间序列异常检测方法设计的重点研究方向,以期对相关理论和应用研究提供参考。

基于决策树的川滇地区地震序列类型判定特征重要性研究

基于1966—2021年川滇地区225次5级以上地震目录、地震序列目录和历史地震震源机制资料,参考以往研究和震后趋势预测实践经验,构建了10个基于地震观测数据的机器学习序列类型判定特征样本数据集。基于地震序列分类定义,设置多震型、主余型、孤立型三类样本“标签”。对样本进行不均衡处理、对特征参数进行缺失处理后,采用决策树模型对特征参数的重要性进行研究。结果显示:不同时间段特征参数重要性类别有一定差异,随着序列数据资料的增加,序列类型判断更倚重动态的序列数据资料;主震震源机制相关参数和主震参数对序列分类有较高的贡献率,序列参数对序列分类贡献率不高。整体而言,模型给出的结果与实际经验性预报方法较为一致。

番茄褐色皱纹果病毒分子检测与基因组部分序列分析

为了确定张家口及银川番茄产区是否发生番茄褐色皱纹果病毒病(ToBRFV),探究番茄ToBRFV的遗传信息和演化,为番茄褐色皱纹果病毒的诊断和防治及番茄抗病毒病基因工程提供重要的科学依据,采用张家口和银川两地区疑似病果进行分子检测,并利用相关分子生物学软件对该病毒基因进行序列分析及全基因组的系统进化分析。结果表明,张家口及银川果实病毒分离物与GenBank中大部分ToBRFV分离物的基因组结构相似性在99%以上,确定两地区番茄果实病毒为番茄褐色皱纹果病毒。ToBRFV分离物的地域性很强,中国不同地区的ToBRFV病毒,与来自欧洲和亚洲的多个国家地区都有关联,张家口分离物与中国分离物(MT018320.1)亲缘关系最近,银川分离物与秘鲁分离物聚类到一起,说明银川分离物可能来自南美洲。张家口分离物与中国分离物(MT018320.1)的4个ORF氨基酸相似性最高,而银川分离物与张家口分离物相似性较低。另外,研究结果首次发现,银川分离物CP蛋白的第444位碱基由A突变成G,从而导致CP蛋白的氨基酸第131位由V(缬氨酸)突变为A(丙氨酸),CP蛋白发生了有义突变。综上所述,张家口及银川番茄产区发生了番茄褐色皱纹果病毒病,且两地区的病毒来自不同的地方。

耐盐转基因大豆事件AtARA6-A001外源插入片段侧翼序列及其应用

转基因大豆AtARA6-A001事件采用农杆菌介导大豆遗传转化法获得,其受体为沈农9号,具有耐盐特性,目前已经进入环境释放阶段。为明确该转基因大豆材料的分子特征及其转基因检测方法,推进该转基因事件生物安全评价工作。本研究以转基因大豆AtARA6-A001为研究对象,利用Southern杂交方法及基因组重测序技术鉴定了外源基因的拷贝数及插入位点的位置和方向。同时利用PCR扩增技术获得了外源T-DNA的左右侧翼序列,并基于左右旁侧序列,建立了转AtARA6基因耐盐大豆A001事件的特异性定性PCR检测方法。此方法能特异性检测转基因大豆植株AtARA6-A001根、茎、叶、花和种子样品,并且能够特异性识别转基因大豆事件的身份,这为后续转基因大豆及其产品的检测和监管提供技术支持。

基于多序列隐关系的时序事件预测

时序事件预测是指基于历史事件预测下一个事件,事件包括时间和类型两个属性。当前主要工作集中在单方面(事件时间或事件类型)的预测,但这无法回答“何时发生何事”这类更精细的问题。此类问题的挑战主要是事件类型非常多样,而行为往往高度稀疏,给预测带来极大困难;需要预测的事件时间和事件类型分属两个域,如何把这两个域的信息加以融合并形成互补也是一个挑战。针对上述挑战,从融合多序列隐信息的角度探索了一种解决方法。基于某些事件序列之间具有模式相似性这一观察,提出建模事件序列的隐关系图,利用邻居序列的信息解决行为稀疏性的问题;通过合理设计神经网络模块,将事件的时间域和类型域的信息映射到共同的抽象空间,解决事件时间和事件类型信息的融合建模问题。通过在多个真实数据集上进行了大量实验,实验结果印证了多序列深度时序模型优于现有的一系列基准模型。

一种基于线性模糊信息粒的时间序列预测算法

[目的]由于经济、金融、环境和生态等多个领域中时间序列数据规模的持续增长,对其进行预测变得日益复杂,为了提高大规模时间序列的长期预测效率,探索构建模糊信息粒的创新方法,以准确反映数据集大小和趋势信息.[方法]首先,根据模糊拓展原理,研究各种模糊信息粒,包括区间型、三角型和高斯型模糊信息粒的距离定义.随后,结合时间序列片段的中心线段和离散程度信息,引入一类新颖的模糊信息粒.这些粒子可以有效捕捉指定时间范围内时间序列的趋势信息和离散程度,进一步地提出高斯型模糊信息粒距离的函数表达式和几何解释.为了将这些粒子用于时间序列预测,设计一类模糊推理预测系统,该系统可以利用历史数据构造模糊信息粒,并从高斯型模糊信息粒序列中提取模糊推理规则.[结果]高斯型模糊信息粒距离的函数表达式具有简洁的数学表示,可以合理地反映两个高斯模糊信息粒的中心线和离散程度的差异.模糊推理预测系统可以从高斯型模糊信息粒序列中提取有效的规则,实现时间序列的长期预测.实验结果表明,结合线性高斯模糊信息粒与模糊推理系统的预测方法在均方根误差和平均绝对百分比误差方面优于其他数值预测算法和其他模糊信息粒推理方法,包括自回归模型、自回归神经网络和回归向量机等.[结论]结合线性模糊信息粒和模糊推理系统的方法可以提高时间序列长期预测的效率.基于对数据集特征的合理抽象提出了一种新颖的线性模糊信息粒,并简洁地推导出了它们的距离定义.时间序列预测的成功表明,通过巧妙地设计信息粒,能够准确捕捉数据集中的关键特征,从而提高其他数据挖掘任务的效率,例如更快的计算速度和更准确的结果.

2022年6月10日四川马尔康M_(S)6.0震群序列时空演化特征

2022年6月10日马尔康M_(S)6.0震群序列发生在松岗断裂与龙日坝断裂交会处,呈震群型活动特征。本文以四川地震台网目录为基础,对马尔康地震序列的参数特征开展研究,取该序列三次M_(S)5.0地震之后各一个小时,作为Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ共计三个阶段,进行对比分析。由于较大地震后短时间内目录遗漏的余震较多,为增大研究所需的地震样本量,首先采用模板匹配法进行微小地震识别,以补充完备目录,并利用识别的地震目录及台网目录分别计算马尔康M_(S)6.0地震序列的b值、p值等参数。计算结果显示,相比于第Ⅱ和Ⅲ阶段,第Ⅰ阶段具有显著的低b值(0.59),随着时间的推移,序列b值逐渐上升,后两个阶段分别为0.84和0.86。第Ⅰ阶段低b值的结果反映了此阶段孕震区应力水平较高。另外,第Ⅰ阶段序列的p值为0.76,明显低于后两个阶段的1.81和1.64,反映出第Ⅰ阶段序列频次衰减速度较慢,应力释放不充分,而后两个阶段刚好相反,表明不同阶段序列的时间演化特征存在差异。综合分析认为,M_(S)5.8地震是M_(S)6.0地震的前震。序列西支与东支的参数计算结果呈现不一样的特征,可能与M_(S)5.8前震序列发生在西支有关。

利用HiFi读数和k-mer分布特征的序列组装方法

序列组装是利用测序技术得到的读数(read/序列片段)恢复完整基因组序列的方法.当前,第三代测序技术,如单分子实时(SMRT)测序技术和牛津纳米孔技术(ONT),能够产生长度超过10kbp的读数,从而可以解决序列组装中的重复区问题.但是,其测序错误率高达10~15%,使获得完整和准确的基因组序列仍然是一项具有挑战性的工作.最近出现的PacBio HiFi测序技术可以产生长度长(> 10kbp)并且准确性高(> 99.9%)的读数,促进了序列组装领域的研究发展.但是,如何充分利用HiFi读数的优势,开发设计高效的序列组装方法是当前的研究热点.alphaHiASM是一种新的基于HiFi读数和k-mer分布特征的序列组装方法,该方法首先针对HiFi读数长度长和准确性高的优势,设计了一种基于k-mer分布特征的HiFi读数重叠区检测策略.然后,根据上一步检测到的HiFi读数之间的重叠区,以HiFi读数为节点,构建读数重叠图,并提出一种可以衡量重叠区可信程度的边权重计算方法.接着,在该读数重叠图中,抽取路径,形成初始组装结果.最后对初始组装结果进行优化纠错,形成最终结果.该方法在4组不同的真实数据集上和当前流行的组装方法Flye,HiCanu和miniasm进行了性能比较.实验结果表明,alphaHiASM在组装完整性和正确性具有一定的优势.

序列密码立方攻击研究进展综述

立方攻击由Dinur和Shamir在2009年欧密会上首次提出,是一种高阶差分攻击和代数攻击.经过近十余年的研究,传统立方攻击不断发展,动态立方攻击、基于可分性的立方攻击、相关立方攻击相继提出,攻击思想不断丰富,攻击技术不断改进,逐渐成为针对基于非线性反馈移位寄存器的序列密码算法的重要攻击方法.特别地,立方攻击自2009年提出以来一直是国际轻量级序列密码标准Trivium最有效的密钥恢复攻击,动态立方攻击攻破了全轮Grain-128算法,Kreyvium、Grain-128AEAD、ACORN这些基于非线性反馈移位寄存器的序列密码算法都可以用立方攻击进行有效分析.本文介绍了立方攻击的基本原理和攻击方法,综述了实验立方攻击、基于可分性立方攻击、立方集构造、动态立方攻击、相关立方攻击等方面的研究进展.

广西苦瓜白粉病菌优势生理小种鉴定及ITS序列分析

【目的】明确广西苦瓜主产区白粉病病原菌种类和生理小种,为苦瓜白粉病防治及抗病育种提供科学依据。【方法】2016—2021年,在广西南宁、柳州、桂林、北海、玉林、贺州、崇左和贵港8个苦瓜产区采集并分离白粉病病原菌246份,通过显微镜观察分生孢子形态及ITS序列分析构建系统进化树明确苦瓜白粉病菌种类,并采用国际通用的13个甜瓜白粉病菌生理小种鉴别寄主和鉴别标准体系对白粉病菌的生理小种进行鉴定;通过调查白粉病菌优势生理小种在广西苦瓜栽培品种桂农科6号、清脆277、翠华和海加仕183上的危害程度和致病力分析,明确广西苦瓜主产区白粉病菌种类及生理小种的分化。【结果】通过形态学与分子生物学相结合的方法确定广西苦瓜白粉病病原菌为单囊壳白粉菌(Sphaerotheca fuliginea),存在小种1和2F两个生理小种,其中,2016—2021年生理小种1的平均分离频率为95.72%,是广西苦瓜白粉病菌的优势小种,生理小种2F仅在贵港苦瓜种植基地发现,平均分离频率为4.29%。苦瓜白粉病菌优势小种致病力测定结果显示,4个广西苦瓜栽培品种的病情指数逐年增加,生理小种1致病力强度呈上升趋势,田间病害发生较严重。【结论】导致广西苦瓜白粉病的病原菌为单囊壳白粉菌,存在小种1和2F两个生理小种,其中生理小种1为广西苦瓜白粉病菌优势小种。广西苦瓜白粉病菌菌株的遗传进化与地域有一定关系,但差异不明显。

大白菜蜡质缺失突变体YW71的遗传及序列变异分析

以大白菜蜡质突变体YW71为对象,研究其亮绿无蜡粉性状的遗传规律和调控基因。通过遗传分析,表明YW71中的亮绿无蜡粉性状由隐性单基因控制。通过等位基因互补实验证明YW71的亮绿性状是BrWAX2等位突变引起的。序列分析表明,在YW71中BrWAX2基因在第3个外显子末端发生了39 bp的缺失,进而引起转录水平的可变剪切和翻译水平的提前终止。表达模式分析表明,BrWAX2基因在YW71茎和叶中表达量显著下降。此外,研究针对39 bp的变异开发并验证了共显性标记BrWAX2-In Del1。研究结果丰富了白菜类蔬菜蜡质突变遗传资源,将为亮绿无蜡粉品种的分子育种提供理论指导和技术支持。

海底节点同步源高效混叠采集随机延迟时间序列分布原则研究

近年来,海底节点(OBN)同步震源高效采集方法的研究成为地震勘探领域的热点之一。陆地可控震源数据分离激发参数的选择有时间延迟、相位、扫描长度等3种编码方式。但是,由于海上空气枪激发的特点,相位和扫描长度编码适用性差。只能采用时间延迟编码方式。海上混叠采集时间延迟序列的编码是影响数据分离效果的最关键因素之一。提出了一种基于正态分布约束的均匀随机时间分布定量编码准则,通过目标函数约束构建最优时间序列,并对比分析了实际自然随机激发时间和其它2种理论模拟的随机时间分布方式在共检波点域的分布特征。利用频率波数波数(FKK)域迭代反演方法进行混叠数据分离,单炮模拟测试结果表明,构建的最优时间序列比其它3种分布方式更能有效地分离混叠地震数据。海上三维工区高效混叠采集试验结果表明,根据最优准则构建的延迟时间序列,能够取得较好的数据分离效果。该研究结果为后续野外混叠采集的延迟激发时间设计提供了技术支持。

2013年和2022年芦山地震序列断层面花状构造及其滑动特性研究

芦山地区在2013年和2022年发生两次6.0级以上地震,本研究收集两次地震的余震序列,研究两次芦山地震发震断层的几何参数和滑动特性,并分析汶川地震和2013年芦山地震对2022年芦山地震的应力影响.得到以下结论:(1)基于收集到的两次芦山地震序列的2531个地震事件的精确定位结果,采用模糊聚类方法,求解得到芦山地震序列的5个发震断层面位置及其走向和倾角,5个断层面在空间上呈花状构造分布.(2)基于收集和计算得到的该地区的127个震源机制中心解,求解得到该地区的构造应力场,得到芦山地区形成了SEE—NWW向挤压,垂直向拉张的以逆冲为主的应力状态.(3)通过将构造应力场投影到两次芦山地震发震断层上,得到这些发震断层面上均容易发生逆冲型破裂事件.(4)将求解的2022年芦山地震序列发震断层面形状和滑动特性作为接收断层参数,计算汶川地震和2013年芦山地震对2022年芦山地震序列的应力影响,结果显示汶川地震对2022年芦山地震序列发震断层面的活动性起到促进作用,而汶川地震和2013年芦山地震的共同作用,对2022年芦山地震序列发震断层面的活动性起到抑制作用,即2013年芦山地震的发生推迟了2022年芦山地震序列的发生.基于GPS观测的应变率得到,在汶川地震和2013年芦山地震的共同作用下,2022年芦山地震被推迟的时间约为5.2~10.5年.这些研究对研究龙门山推覆构造带南段的断层活动特性和地震危险性评估有一定意义.

两类具有低自相关和大线性复杂度的4p周期二元序列

具有良好自相关性质和大线性复杂度的二元序列设计对于通信系统和流密码的各种应用非常重要.本文从Hall六次剩余序列和它们的修改版本中选取4条合适的序列作为基序列,利用交织技术构造了两类周期为4p的二元序列,并且完全确定了这两类序列的自相关和线性复杂度.研究结果表明这两类序列既具有低自相关性质又具有非常大的线性复杂度.

基于脑电的快速序列视觉呈现脑-机接口系统研究进展综述

脑-机接口(BCI)系统建立大脑与外部设备之间的直接交流通路,结合快速序列视觉呈现(RSVP)范式能够实现利用人类视觉系统进行高流通量图像目标检索。近些年来,RSVP-BCI系统在范式编码、脑电(EEG)解码和系统应用方面的研究取得了长足的进步。对范式编码的研究揭示不同范式参数对系统性能的影响,促进提升系统性能;脑电解码的研究在提升算法分类性能的同时推动少训练、零训练样本、多模态等场景下的应用;对RSVP-BCI系统应用的研究实现推动系统走向实际应用并拓宽了应用领域。同时,系统仍面临着迈向实际时可应用领域范围窄、脑电跨域解码难题以及计算机视觉飞速进步带来的挑战。该文对RSVP-BCI近年来的相关研究进展进行了回顾与总结,并对未来的发展方向进行了展望。