RNA二级结构的数学表示及其应用

根据RNA二级结构的基本序列在3-D空间中定义了使核苷酸集与点集之间一一对应的映射,进而利用这个映射在3-D空间中得到了RNA二级结构的新的3-D有向图形表示,然后基于3-D有向图形表示把RNA二级结构转化为特征向量序列和L/L矩阵,提取特征向量序列的夹角余弦和的平均值和L/L矩阵的不变量(特征值),并作为特征向量来刻画RNA二级结构,最后利用特征向量之间的距离来描述序列或结构的不变性来分析了AIMV-3等九种病毒的RNA二级结构的相似性,得到了比较好的结果.     

一种少自由度并联机器人雅克比分析的新方法

提出一种对称少自由度并联机器人雅克比方阵的建立方法.利用螺旋理论分析单个支链的结构,找出动平台对驱动关节的映射系数,根据不同的输入选取,对映射系数进行组合,去除映射系数矩阵中非独立运动参数对应的列,得到满秩的映射系数矩阵.对映射系数矩阵求逆,得到对称少自由度并联机器人的雅克比方阵,说明了运动输入与运动输出之间的对应关系,并得到实例验证.     

交通流短时预测的相关性研究

交通流短时预测中,多个检测点的道路交通状态间的时空联系是客观存在的,但以往研究中通常根据经验假定,很少定量研究其相关性. 本文引进了多元统计分析中的多维标度法对多断面时间序列的相关性进行定量分析,为合理进行多断面短时交通流预测研究提供基础. 首先,根据道路网多个断面各自的时间序列利用相关系数方法得到两两之间相关性的相关系数矩阵,然后,利用多维标度法将道路网中多个断面交通流的相关程度映射到一张二维拟合构图中,以拟合构图中代表各个断面的点之间的欧几里得距离来体现断面之间的相关强度,从而判别断面之间相关性强弱,确定道路网多断面短时交通流预测时相关性分组. 最后,根据相关性分析结果进行多断面交通流预测及效果比较,验证了方法的可行性和有效性.     

基于加权相对熵的二阶马尔可夫模型的进化树重构

利用加权相对熵的二阶马尔可夫模型的基本原理,对DNA序列进行比较.DNA序列由4个字符A、T、C、G构成的序列,将其视为一个马尔可夫链,取状态空间Ι={A,T,C,G},使用二阶转移概率矩阵来描述DNA序列,得到DNA序列的特征值,进而利用特征值定义DNA序列的相似性度量,得到能够对DNA序列进行比较的新方法,并利用这个方法对30个物种的线粒体DNA序列进行分类,通过加权相对熵得到距离矩阵的非比对方法构建的进化树划分更加清晰,准确度更高.     

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交通流短时预测中,多个检测点的道路交通状态间的时空联系是客观存在的,但以往研究中通常根据经验假定,很少定量研究其相关性. 本文引进了多元统计分析中的多维标度法对多断面时间序列的相关性进行定量分析,为合理进行多断面短时交通流预测研究提供基础. 首先,根据道路网多个断面各自的时间序列利用相关系数方法得到两两之间相关性的相关系数矩阵,然后,利用多维标度法将道路网中多个断面交通流的相关程度映射到一张二维拟合构图中,以拟合构图中代表各个断面的点之间的欧几里得距离来体现断面之间的相关强度,从而判别断面之间相关性强弱,确定道路网多断面短时交通流预测时相关性分组. 最后,根据相关性分析结果进行多断面交通流预测及效果比较,验证了方法的可行性和有效性.     

模糊矩阵理论在蛋白质二级结构分类中的应用

提出一种基于蛋白质二级结构特征序列的三维结构相似性比较方法.以八字母结构字母表中字母组成的联体在整个特征序列中出现的频率为特征源,构造联体频率矩阵,利用离散数学中的模糊矩阵理论对其进行分析处理,最终可以求得一个模糊等价矩阵,并利用此矩阵对待比较的蛋白质进行分类.该方法并不是基于人们熟悉的一维氨基酸序列,而是基于蛋白质二级结构特征序列,该序列由一系列具有局部空间折叠形式的二级结构片段组成.     

基于纹理的三维地震数据场体绘制

传统的地震资料可视化方法中,采用一组二维切片来表示三维地震数据.这种方法的缺点是不能反映整个原始数据场的全貌及细节,直观性差.体绘制方法克服了这一缺点,它能根据三维数据场在屏幕上产生细节丰富的三维图像,成像质量高.基于纹理映射的体绘制方法借助于图形硬件,采用由硬件实现的纹理映射功能来进行三维地震数据的体绘制,从而明显提高了计算速度.     

结合类可分性和遗传算法的核ICA特征选择

核独立分量分析(KICA)可以实现特征提取,但当数据量较大时,特征的数量也随之增加.针对这种情况,提出了一种结合类可分性和遗传算法来选择特征并降低其维数的方法.对数据进行KlCA处理后得到特征向量及权值矩阵.对于权值矩阵.使用类问类内距离比来进行特征初选.保留权重矩阵中类间类内距离比大的列,及其对应的特征向量.对这些特征向量使用遗传算法来选择最优特征组.两个实验验证了该方法的有效性.     

关于符号空间上比较映射δ的研究(Ⅱ)

符号空间上的比较映射δ是与移位映射σ拓扑共轭的空间自映射,进一步研究了δ与σ的终于周期点的特征,证明了符号空间Σ2上的比较映射δ与移位映射σ具有完全相同的终于周期点集,即EP(δ)=EP(σ),并给出了关于δ与σ的终于周期点之间的关系的几个结论.     

基于拉普拉斯矩阵的DNA序列集相似性分析

研究两个序列集合之间相似性度量,提出基于拉普拉斯矩阵特征值的分离度概念和公式表示．基于人工序列和真实DNA序列上的实验结果,证实了分离度能够度量序列间的相似程度．     

A Fuzzy Fault Diagnosis Method for Large Radar Based on Directed Graph Model

To meet the requirement of the real-time, accuracy and multi-target diagnosis of the large radar system,a new fuzzy fault diagnosis method based on directed graph model is proposed in this paper. In this method, the large complex system model is defined using the directed graph model firstly, in which the nodes observing the fault by the hierarchical reconstruction of the directed graph are located, then the fault dependency matrix between these nodes and the fault sources are established. And then, we utilize the sensors’ alarm probabilities under different situations to build the characteristic fault observation matrix in the fault observation space. Finally,the optimized corresponding diagnosis method using a fuzzy function, which describes the similarity between the actual observation vector and the fault’s characteristic vector, is designed. The experimental results demonstrate that the proposed method can achieve high diagnosis efficiency and accuracy. It can be widely used in the real radar system.     

基于有限元概率设计的结构敏感性分析研究

基于传统敏感性因子的定义及可靠性向量的概念,提出了两类敏感性概念,定义了因子敏感性矩阵;针对复杂大型结构计算的特点,给出了增量形式的因子敏感性矩阵,并进一步提出了敏感性曲面的概念。ANSYS PDS(ANSYS Probabilistic Design System)技术可以很方便地对上述两类敏感性进行定量分析。算例以一座运营了10年,主跨83.6 m的钢管混凝土拱桥为对象,用ANSYS PDS对其进行了敏感性分析。研究结果表明,文中提出的两类敏感性概念可直观全面的反映各因素对结构可靠性的影响,ANSYS PDS可有效分析结构的两类敏感性问题。     

一类混合判断矩阵排序的优化模型及其应用

研究混合判断矩阵的排序问题,提出了一种新的混合判断矩阵排序法.定义一类新型混合判断矩阵,利用C-OWA算子、C-OWG算子及三角模糊数期望值公式分别将区间数互补、区间数互反和三角互补互(或互反)判断元素一致化为数值型互补与互反判断元素.基于一致性互补与互反判断矩阵的定义,建立一个优化模型,通过求解该模型获得方案的排序向量.提出一种新的混合判断矩阵序法,该方法具有操作简便和易于上机实现的特点.通过实例说明方法的可行性和实用性.     

交通事故摄影图像的自标定三维重建模型

为了提高交通事故现场的勘测效率和摄影测量技术的使用方便性,在基础矩阵估计的基础上,建立了基于普通数码相机的交通事故摄影图像自标定三维重建模型。模型以特征点对应匹配为基础,通过基础矩阵计算和本质矩阵分解,进行道路交通事故摄影图像自标定三维重建。实验结果表明该模型可以在无现场标定参考点设置的情况下,用普通数码相机对道路交通事故现场进行三维重建,三维重建结果与实际三维数据仅相差一个比例因子。     

广义Jacobi矩阵特征值问题

在科学工程运算中，很多实际问题感兴趣的是大规模矩阵的特征值求解问题，例如振动工程中的一些问题，往往可以归结为Jacobi矩阵的特征值求解问题．主要对广义Jacobi矩阵的特征值问题，也就是次对角线元素乘积为正的Jacobi矩阵的特征值问题，做了进一步的研究讨论，并得到一些重要结果．     

基于3DCNN-DNN 的高空视频交通状态预测

为使用高空视频识别和预测道路交通状态，提出基于三维卷积神经网络-深度神经网络(3DCNN-DNN)的交通状态预测方法. 将道路切分为D 个路段，每个路段视频片段时长 m s，基于典型3DCNN结构C3D识别路段视频片段交通状态；建立道路? 个历史时段、D 个路段的交通状态矩阵Φ ，将道路交通状态预测问题转化为以Φ 为输入，有限交通状态为输出的分类问题，构建基于DNN的短时交通状态预测模型原型；建立交通视频数据集，对DNN预测模型原型的隐藏层数量、神经元数量及训练批大小进行测试优化，提出有4 隐藏层，各层神经元数量为64/128/128/64，训练批大小为64 的优化模型DNN*.测试结果表明：C3D视频交通态识别平均F1 值为95.71%，DNN*道路交通状态预测准确率为91.18%，比DNN线性分类、KMeans 、KNN、SVM和线性分类分别高6.86%、57.85%、62.26%、26.47%、43.14%；C3D能提供准确的交通状态矩阵，3DCNN-DNN可有效识别和预测道路视频交通状态.     

基于小波包分析的结构损伤预警方法研究

通过研究小波包理论,对连续梁在瞬态荷载冲击下节点的加速度信号进行小波包分析,并提取了损伤前后各频段的节点能量特征向量变化和不同模态的频率变化进行比较分析,证明节点能量特征向量对损伤更加敏感．     

人TSHR膜外区cDNA克隆及真核表达载体的构建

目的通过生物技术获得促甲状腺激素受体膜外区表达载体,为TSHR膜外区的研究提供有力工具。方法从人甲状腺组织中提取总RNA,RT-PCR分离得到TSHR膜外区cDNA,双酶切后插入真核表达载体pcDNA3.1(+)。结果经酶切鉴定、测序分析表明TSHR膜外区片段与GenBank提供的完全相同。结论成功构建了人TSHR膜外区真核表达载体。     

HPV-6/11 L1/E6、HPV-6/11 L1/E7嵌合DNA疫苗质粒的构建

目的　构建HPV 6 / 11L1/E6、HPV 6 / 11L1/E7预防、治疗性DNA疫苗质粒。方法　运用PCR扩增HPV 6 /11L1、E6、E7序列 ,PCR产物连接至pGEMT Easy质粒 ,测序鉴定正确后 ,分别连接至真核表达载体pVAX ,再用酶切、连接而构建成HPV 6 / 11L1 E6 /E7 pVAX质粒。运用电穿孔法将所获得质粒转染COS 7细胞 ,免疫组化检测蛋白表达情况。结果　所构建质粒的插入目的片段测序正确 ;免疫组化检测在胞浆胞核可见棕黄色点状阳性产物沉积。结论　所构建的HPV 6 / 11L1 E6 /E7 pVAX融合蛋白表达质粒可在体外表达L1 E6 /L1 E7蛋白 ,为今后进行DNA疫苗的动物实验及临床实验研究做好准备