基于GM(1,1)组合模型的小麦条锈病预测方法研究

小麦条锈病的预测是制定小麦条锈病防治方案的重要组成部分.鉴于小麦条锈病病害系统的复杂性和灰色性,首先用Brown指数平滑法和灰色预测建立了甘肃天水地区1995年到2003年的普遍率的单项预测模型,然后采用预测残差方差最小的原则进行优化组合,从而获得更为精确的预测模型和预测值,拟合率达到94.5%.     

基于情景分析和改进IOWA组合预测模型的经济预测

为了反映不同情景下地区经济的增长情况,本文在情景分析的基础上,提出采用一种基于IOWA算子的改进组合预测模型预测GDP的增长。即为了克服传统基于IOWA算子的组合预测模型由于实际数据未知而不能求取预测期的误差而无法构造目标函数的缺陷,采用经济增长数理模型的拟合数据和预测数据作为基础数据,替代原始数据,并在情景分析的基础上对某市的GDP进行了预测,实验结果可以很好的反映该市各情景下的经济增长情况。     

大规模蛋白质功能预测方法的进展

全基因组测序的快速发展在获得大量序列信息的同时也迫切需要获取功能信息,用生物信息学方法进行大规模蛋白质功能预测在这种需求中获得发展。这些预测方法从基于序列同源性发展到基于genomic-context获得功能相关蛋白质对。基于genomic-context的方法具体有基因融合、染色体邻近、相似系统发生谱等。由于各种方法的偏向性,最新的趋势是整合多种方法的数据,组成蛋白质相互作用网络,通过分析网络的结构进行蛋白质功能预测。     

三种预测林木生长量方法的比较

本研究选择了三种方法灰色GM(1,1)模型法、回归法、灰色线性回归组合模型法,经过数据的加载,灰色GM(1,1)为Ⅱ级合格模型,发展系数|a|＜0.3可用于中长期预测;在回归法中选用5个模型进行拟合,以Richards方程的复相关系高,残差平方和最小,被选中;灰色线性回组合模型达到Ⅲ级勉强可用模型.用三个模型分别对32、34龄阶的生长量进行预测,其平均相对精度分别为94.64%、80.68%、92.41%.     

基于组合药物网络的复杂疾病药物组合模式研究

人体作为一个复杂的功能系统。疾病的发生和发展,尤其是复杂疾病,其病理过程往往涉及多环节、多系统。单一药物难以满足复杂疾病的治疗要求,组合药物成为未来药物发展的新趋势。本文在构建组合药物网络的基础上进行MCODE算法聚类,得到33个独立且内部联系紧密的药物模块。其中26组药物模块用于治疗单一复杂疾病。通过详细分析癌症、疼痛、银屑病、细菌感染、类风湿性关节炎、化疗呕吐这六种复杂疾病,归纳总结出这六种疾病的药物组合模式,从而提出复杂疾病多角度的治疗策略。     

松材线虫(Bursaphelenchus xylophilus)入侵对马尾松(Pinus massoniana)林分生长的影响及相关生长模型

松材线虫（Bursaphelenchus xylophilus）是一种松树上发生严重的有害生物,它不仅改变了生态系统的结构和功能,而且改变了系统内生物的原有特性和地理分布。松材线虫及其引起的松树萎蔫病已对中国马尾松林（Pinus massoniana）的树木成长产生了巨大影响。基于此,使用＂每木调查法＂和＂样方法＂,对松材线虫入侵后的马尾松林内松树的各项生长指标因子进行了调查分析,其结果表明：自松材线虫1996年入侵所调查地区的松林后,对于受害松树不管是伐倒木（被伐倒）还是倒木（自然倒地）,其对周围马尾松胸径生长的影响是显著的,而对树高生长的影响不显著。最后建立了一系列的灰色和灰色-马尔可夫链数学模型,其预测结果精度高,可用于今后受害和未受害区马尾松林分因子的生长预测。     

中国森林生物多样性动态的灰色预测

我国森林生物多样性动态分析具有少数据和贫信息带来的灰色不确定性, 灰色系统理论是进行相关研究的重要工具。在前人工作的基础上, 作者根据PSR(Pressure-State-Response)模型计算得到1973–1998年间我国5次森林资源连续清查期内的森林生物多样性指数序列, 包括压力指数、森林生态系统多样性指数和森林物种多样性指数, 以及由这3个指数建立的森林生物多样性总指数; 并建立了各个指数的GM(1,1)灰色模型, 预测我国森林生物多样性的动态。结果表明, 在未来2个森林资源连续清查期(大约10年), (1) 我国森林生物多样性指数将继续增加, 且与过去5个森林资源连续清查期相比其增加速度将有所提高; (2) 压力指数将维持继续增大的趋势不变; (3) 森林生态系统多样性指数将维持在当前水平, 有轻微波动; (4) 森林物种多样性指数将继续增加, 但与过去5个森林资源连续清查期相比其增加速度将渐趋平缓。研究表明, 根据PSR模型建立我国森林生物多样性动态的灰色预测模型, 适合我国森林资源管理的实际需要。     

基于支持向量机的枯草杆菌启动子预测方法

启动子预测是研究基因转录调控的重要环节,但现有算法的预测正确率偏低．在深入分析启动子生物特征的基础上,提出了一种基于支持向量机的枯草杆菌启动子预测算法,在启动子序列的组成特征、信号特征和结构特征中选取9种典型特征作为预测的依据,对于信号特征,除了利用保守模式的一致序列,还考虑了间隔距离的分布信息．首先通过特征描述模型分别计算每种特征在启动子序列和非启动子序列中的得分,将特征得分组合成9维特征向量,再利用支持向量机在特征向量集上进行训练和判别．对实际数据集进行的刀切法测试验证了算法的有效性．对σ启动予的预测,平均正确率达到了90．7％;对几种其它σ因子启动子的预测,平均正确率也超过了80％．算法不但有广泛的适用性,还有良好的可扩展性,能够方便的容纳新特征,使识别性能不断提高．     

模糊综合评判法在斜纹夜蛾预测预报上的应用

通过分析多年斜纹夜蛾灯下虫量、田间虫量以及气象资料,采用模糊综合评判的原理和方法,组建了斜纹夜蛾发生量模糊综合评判模型。应用该模型对2006年和2007年斜纹夜蛾田间发生量进行预测,预测结果与田间发生实况基本相符。     

放疗设备等中心精度分析与对策

等中心回转精度是医用电子直线加速器,钴60远距离治疗机,放疗模拟定位机,立体放射外科系统等医疗设备重要的综合技术性能指标之一。其精度高低将直接影响放射治疗的治愈率和有效率。本文通过对放疗模拟定位机的等中心回转误差分析。提出了一些对策措施。实践证明,这些方法是行之有效的。     

模糊综合评判在血液流变学指标归类判定中的应用研究

首次将模糊综合评判方法,应用到在脑血管疾病诊断中颇为重要的血液流变学指标的自动归类判别中．本文引入了模糊隶属函数,并在此基础上形成单因素评价矩阵．还讨论了模糊综合评判的失效问题,给出了失效后的处理方法．实验结果表明,提出的方法是快速而有效的．     

Drger麻醉呼吸设备的维修与探讨

介绍了Dr／tger麻醉机与呼吸机结构与工作原理。Fabius麻醉机潮气量不准与压力报警故障分析及排除方法;呼吸机FiO2低报警与开机后反复起动自检的故障分析及排除方法。     

Prediction of biogas potentials using quick laboratory analyses: Upgrading previous models for application to heterogeneous organic matrices

This study presents an upgrading of the mathematical models to predict anaerobic biogasification potential (ABP) through quick laboratory analyses that have been presented in an earlier study. The aim is to widen the applicability of the models to heterogeneous organic substrates and to improve their reliability through a deeper statistical approach.Three multiple-step linear regressions were obtained using biomass oxygen demand in 20 h (OD₂₀) plus the volatile solids content (VS) of 23 new samples of heterogeneous organic matrices, of 46 samples presented in the earlier work and of the data set comprising all the 69 samples. The two variables chosen were found to be suitable for very heterogeneous materials. To judge the prediction quality, a validation procedure was performed with 12 new samples using model efficiency indexes. The proposed model had good prediction ability for a large variety of organic substrates, and allows the calculation of the ABP value within only 2-day’s laboratory work instead of the 60–90 days required to obtain ABP by anaerobic test.     

A Catastrophe Model for Water Bloom Prediction: A Case Study of China's Lake Chaohu

Using a case study of Lake Chaohu, the fifth largest lake in China, we constructed a cusp model for water bloom prediction that used TP (total phosphorus), T (temperature), Chla (chlorophyll-a), and DO (dissolved oxygen). These four parameters were assumed to be the most important factors in eutrophication and water bloom of the lake. The model was found to be accurate, because its relative error was around 10%. What is more convincing, according to the catastrophe discriminant of the cusp model, it could be judged that a discontinuous jump of the aquatic ecosystem occurred in July 2004, in Lake Chaohu. This conclusion is consistent with the fact that water blooms arose in August 2004. The cusp model also showed satisfactory precision when applied to forecast the eutrophication trend and prediction of water bloom in Lake Chaohu in 2005. The case study found that water bloom brought on by eutrophication can be fit and predicted by a catastrophe model. We suggest that catastrophe models would be a constructive approach to forecast and judge the outbreak of water bloom in lakes. In addition, by constructing and studying such catastrophe models, lake managers would be able to simulate the effects of different protection and mitigation projects and enrich the scientific basis for the optimization of these projects as well.     

支持向量机在害虫发生量预测中的应用

害虫发生量与其影响因子之间具有复杂的非线性和时滞性关系,传统方法不能很好的分析和拟合高度非线性的害虫发生量变化规律,导致预测精度不理想。为了有效构建害虫发生量与其影响因子之间复杂的非线性关系模型,提高害虫发生量预测精度,提出一种基于支持向量机的害虫发生量预测方法。该方法首先通过F测验对害虫发生量的最佳时滞阶数进行确定,并利用最佳时滞阶数对样本进行重构;然后利用前向浮动因子筛选法对害虫发生量的影响因子进行筛选,筛选出对预测结果贡献大的影响因子;最后采用10折交叉验证得到害虫发生量的最优预测模型。采用粘虫的幼虫发生密度数据在Mat-lab7.0平台下对该方法进行测试与分析,实验结果表明,相对于其它预测方法,支持向量机提高了害虫发生量的预测精度,克服了传统方法的缺陷,更适合于非线性、小样本的害虫发生量预测。     

图论方法研究蛋白质结构预测问题

图论方法在蛋白质结构预测中占有重要地位。该文简要介绍图的连通子图、图的最大团、图的完美匹配及图谱法在蛋白质结构预测中的应用。对国内外近年来应用这些方法在蛋白质3D结构预测及折叠的研究工作进行了回顾,并分析、比较了这几种方法的效果和特点。     

S形增长模型之比较、组合预测及应用

对５种Ｓ形增长模型进行比较,以组合模型的误差平方和最小为目标建立组合预测模型,并以实例说明其应用。     

基因组功能预测的进化印记方法

改善基因组功能预测方案是目前功能基因组学的迫切问题,生物进化历程会在分子序列上留下相应进化印记－直系同源簇的特异模体,在这一生物学事实的基础上,提出了一个新的基因缚功能预测方法,首先利用进化分析方法构建直系同源簇,再找到各直系同源簇的功能模体,这样可以形成特异的功能模体库,未知基因的功能预测可望通过搜索该功能模体库而得以高效,准确地完成,对５个家族的检验初步证实该方案是可行的。     

Prediction of the structure of GroES and its interaction with GroEL

The three-dimensional structure of the GroES monomer and its interaction with GroEL has been predicted using a combination of prediction tools and experimental data obtained by biophysical [electron microscope (EM), Fourier transform infrared (FTIR), and nuclear magnetic resonance (NMR)] and biochemical techniques. The GroES monomer, according to the prediction, is composed of eight β-strands forming a β-barrel with loose ends. In the model, β-strands 5–8 run along the outer surface of GroES, forming an antiparallel β-sheet with β4 loosely bound to one of the edges. β-strands 1–3 would then be parallel and placed in the interior of the molecule. Loops 1–3 would face the internal cavity of the GroEL–GroES complex, and together with conserved residues in loops 5 and 7, would form the active surface interacting with GroEL. © 1995 Wiley-Liss, Inc.