简介：对基因表达数据进行分类时,超限学习机（ELM）算法具有学习效率高、泛化能力强、分类精度高的优点.为了解决超限学习机算法受输入权值矩阵和隐含层偏差随机初始化的影响,本文利用自适应遗传算法（AGA）具有良好的全局搜索效果对超限学习机的输入权值矩阵和隐含层偏差进行优化,提出了基于自适应遗传算法优化超限学习机（AGA-ELM）的分类算法.通过实验表明,该算法与已有的ELM、GA-ELM以及SVM算法相比,分类精度更高,可用于基因数据分类.

简介：在视频编码中,DCT系数分布模型是率失真理论模型的基础,视频量化一般可分别为硬判决量化（HDQ）以及软判决量化（SDQ）,SDQ算法能实现最优编码性能,但其中维特比算法会导致严重的系数间串行处理依赖.比较而言,基于死区（deadzone）的HDQ算法率失真性能略有损失,但是不考虑系数间的相关性.提出了一种基于分段逼近TCM模型（TransparentCompositeModel）的自适应硬判决量化算法,采用更精确的DCT分布估计模型,估算不同频率分量DCT系数的分布参数.根据模型参数及DCT系数分布参数,优化构造自适应的死区偏移量模型.实验表明,相对于固定偏移量HDQ算法,其编码性能非常接近于SDQ算法.

简介：转基因食品检测技术是对转基因食品进行标签管理的基础.从转基因食品的安全性和我国转基因食品检测的现状,提出强化食品安全工作,重视转基因食品的检测的对策.

简介：针对深度信念网络无法科学有效地确定网络模型深度和隐层神经元数目等问题，根据贪心算法思想，提出了一种动态构建深度信念网络模型的新方法.即从底层逐层构建深度信念网络的过程中，根据验证集错误分类率调整当前层神经元数目，使当前模型达到最优后，固定当前层神经数目，网络深度增加一层；继续调整下一层神经元数目，直至整个模型构建完成.最后，根据重构误差微调各层神经元数目.结果表明，与依据重构误差构建的深度信念模型相比，利用此方法构建的深度信念网络模型的分类准确率更高.

简介：菰黑粉菌与寄主互作形成膨大肉质茎——茭白,已成为我国第二大水生蔬菜.作为一种二态性真菌,菰黑粉菌的二型态转换与其致病力密切相关,对茭白孕茭至关重要.研究发现,尿素水解酶可能作用于真菌二型态转换.本文克隆了菰黑粉菌的尿素水解酶编码基因UeUal,发现该基因全长2598bp且无内含子,与宾地瘤黑粉菌的尿素水解酶基因近源.该蛋白的功能区域包含尿素水解酶γ亚基、尿素水解酶α亚基、尿素水解酶β亚基以及酰胺氢区域.利用qRT-PCR检测菰黑粉菌二型态转换过程中UeUal的表达变化,发现该基因在融合菌丝形成后表达量显著性升高,推测该基因与菰黑粉菌二型态转换后期的菌丝生长有密切联系.以上结果为进一步研究菰黑粉菌二型态转换机制及菰黑粉菌与茭白互作机制提供了基础材料.

简介：基因组重排作为一种快速改良细胞表型的方法,不仅能有效提高微生物合成活性产物的能力,也能提高微生物的耐受性和对底物的利用率,还能激活沉默基因的表达产生新的化合物.本文综合论述了基因组重排的概况和基因组重排的过程,并讨论了基因组重排对微生物表型改良的应用以及对基因组重排的展望.

简介：本研究探讨了多重PCR技术在SARS病毒检测中的应用.根据香港中文大学在GenBank上公开发表的SARS病毒基因组cDNA序列,人工合成克隆特异性靶基因DNA片段,以此片段作为阳性样品,根据世界卫生组织推荐的进行单PCR与多重PCR检测分析.以单PCR法获得了121bp、182bp及302bp的靶基因片段3条;以二重PCR法获得了121bp+182bp、121bp+302bp与182b+302bp的靶基因片段组合;以二重PCR法获得了121bp+182bp+302bp的靶基因片段组合.结果表明:多重PCR技术可成功应用于SARS病毒的检测.

简介：基于菰黑粉菌全基因组测序结果及其酵母型和菌丝型转录组差异化表达数据库，结合RACE技术克隆获得一个长度为7625bp的基因，其中编码序列为5874bp，无内含子．结构及聚类分析结果表明该基因编码的MAPKKK蛋白激酶，属于Hogl信号途径，与大麦坚黑粉菌中的Ssk2亲缘关系最近．表达分析结果显示：UeSsk2在菌丝诱导形成过程中持续上调表达，而在生长受到抑制的菌丝细胞中其表达无显著变化或受到抑制，表明UeSsk2与菌丝形成具有相关性．同时，经生物传感器进行的蛋白互作检测结果表明，UeSsk2与前期发现的UeMkkl不存在蛋白互作关系，表明该蛋白参与其他MAPK途径来影响菌丝形成及生长．

简介：LDA主题模型是文本挖掘领域的重要算法，同时在推荐系统当中也有不错的表现.通过LDA主题模型挖掘用户感兴趣的主题，是目前最常用的用户兴趣主题挖掘方法之一.为了提高LDA主题模型应用在推荐系统时的推荐质量，我们提出了一种基于负样本进行学习的方法negLDA.通过创造出负样本来学习用户对物品的负面预测评分，同时结合正样本学习得到的正面预测评分，从正反两个方面进行综合评测，从而更加精确地衡量出用户对物品的预测评分.通过在MoviesLens-100k、MovieLens-1M、FilmTrust这三个数据集上的实验，表明所提出的算法在精确率、召回率、AUC三个指标上相比传统算法均有一定改进.

简介：采用PCR技术克隆获得一个编码7个WD-重复序列蛋白的基因UeRak1.UeRak1基因全长1994bp,有1个974bp大小的内含子,开放阅读框1020bp,编码339个氨基酸,UeRak1具有保守的WD40结构域,为Gβ同源蛋白,结构及聚类分析结果表明UeRak1与玉米瘤黑粉菌（Ustilagomaydis）中的Rak1亲缘关系最近.实时荧光定量PCR结果显示UeRak1的表达量在细胞融合生长期急剧升高;当气生菌丝开始生长后表达量开始下降;在菰黑粉菌MT-1和T-1中UeRak1的表达趋势基本没有差别;但是MT-1菌株中UeRak1基因的表达量均不到T-1菌株的一半.表明UeRak1基因与菰黑粉菌细胞融合和菌丝生长具有紧密的联系.

简介：马尔科夫预测模型具有＂无后效性＂,即预测未来的销售情况只与当前的销售数据有关,而与过去的销售数据无关.事实上,过去不同的时间点对当前的销售结果会有不同程度的影响.而指数平滑法恰好弥补了马尔科夫预测模型的缺点,它认为最近的过去销售数据,在某种程度上会持续到未来.因此本文利用二次指数平滑系数法优化马尔科夫预测模型,并以某品牌电动车的销售情况为例进行验证,发现优化后预测模型的绝对误差均小于马尔科夫模型的预测结果.由此得出结论,基于二次指数平滑法优化的马尔科夫预测模型具有可行性.

简介：针对因影响因素众多而难以预测的隧道沉降问题,使用粒子群算法（PSO）优化支持向量回归模型（SVR）并结合灰色理论中的等维新息,提出了混合模型对隧道沉降时间序列数据进行预测研究.与ELM极限学习机预测模型及PSO-BP神经网络预测模型进行了对比实验.发现等维新息SVR模型在预测精度上要优于其它两个模型,于是得出该模型可以有效地应用于隧道沉降时间序列的预测研究.