针对部分场景下标签较少、样本不均衡的时序数据,为了更好的捕捉序列之间的逐步依赖关系,本文一方面使用具有因果关系属性的时域卷积网络构建生成对抗网络,另一方面使用长短期记忆网络构建嵌入网络和复现网络,以实现模型同时处理短期依...针对部分场景下标签较少、样本不均衡的时序数据,为了更好的捕捉序列之间的逐步依赖关系,本文一方面使用具有因果关系属性的时域卷积网络构建生成对抗网络,另一方面使用长短期记忆网络构建嵌入网络和复现网络,以实现模型同时处理短期依存项和长期依存项,从而提出一种基于时域卷积网络和长短期记忆网络的时间序列生成对抗网络(A Time-series Generative Adversarial Network based on Temporal convolutional network and Long-short term memory network, TL-TimeGAN)。采用覆盖性、有用性和相似度检验的综合分析方法作为合成数据质量的评价指标,进一步全面地评价合成数据的覆盖性、预测程度和相似性。最终,基于以太坊欺诈检测数据集,使用Tabnet网络对扩增数据进行异常检测并获得局部特征重要性以及全局特征重要性,以增强扩增数据应用于实际工作的实践指导价值。展开更多
Time Petri Nets在实时系统的建模和性能分析中得到广泛应用,而冲突是Petri网及其扩展模型的重要行为,解决冲突是正确分析模型动态行为的关键.目前随机Petri网、混合Petri网和区间速率连续Petri网的冲突检测方法由于没有考虑到时间约束...Time Petri Nets在实时系统的建模和性能分析中得到广泛应用,而冲突是Petri网及其扩展模型的重要行为,解决冲突是正确分析模型动态行为的关键.目前随机Petri网、混合Petri网和区间速率连续Petri网的冲突检测方法由于没有考虑到时间约束因此无法在TPN网中使用.时间约束的引入使得Time Petri Nets模型的使能和触发语义比Petri网模型的语义复杂,冲突检测变得更加困难.为了计算冲突发生的时间和概率,首先根据时间约束,给出了变迁持续使能时延迟区间的计算方法,并证明了该方法的合理性和完备性;然后在此基础上定义并证明了Time Petri Nets模型中不冲突的检测方法;并提出了Time Petri Nets模型的冲突检测方法,给出了冲突时间区间和变迁实施概率的计算方法;最后通过实例验证说明了该方法的正确性和有效性.展开更多
GM管广泛应用于辐射测量,由于传统的测量方法受到GM管死时间的影响,其测量精度不高。介绍了没有死时间影响,可以提高测量精度的T im e-to-Coun t技术的测量方法,并从理论上论证了采用该方法的数学原理,在此基础上,提出对辐射强度的新估...GM管广泛应用于辐射测量,由于传统的测量方法受到GM管死时间的影响,其测量精度不高。介绍了没有死时间影响,可以提高测量精度的T im e-to-Coun t技术的测量方法,并从理论上论证了采用该方法的数学原理,在此基础上,提出对辐射强度的新估计式,并证明该估计是无偏的渐近最优的,是形式中最优的。并通过计算机仿真证明了该方法的正确性。展开更多
为探讨PRRSV感染后机体的体液免疫应答、从分子水平深入研究PRRSV的免疫机制,本研究针对Th2型细胞因子IL-4、IL-6、IL-10以及看家基因β-actin的基因序列分别设计一对特异性引物,构建含有各自引物扩增序列的重组质粒作为阳性标准品,建...为探讨PRRSV感染后机体的体液免疫应答、从分子水平深入研究PRRSV的免疫机制,本研究针对Th2型细胞因子IL-4、IL-6、IL-10以及看家基因β-actin的基因序列分别设计一对特异性引物,构建含有各自引物扩增序列的重组质粒作为阳性标准品,建立了检测IL-4、IL-6、IL-10及β-actin的SYBR Green Ⅰ real-time PCR方法。该方法线性关系好,各种细胞因子及β-actin标准曲线的相关系数均达到0.997以上;敏感性高,初始模板的检出下限均达到1×101copies/μL;特异性强,扩增产物形成单一的特异性熔解峰;重复性好,组内与组间的变异系数均小于3%。应用所建立的方法对猪繁殖与呼吸综合征病毒(PRRSV)感染仔猪外周血单个核细胞(PBMC)中IL-4、IL-6和IL-10mRNA的表达水平进行了检测。结果表明,本研究建立的real-timePCR检测方法灵敏度高、特异性强、重复性好,可以用于猪Th2型细胞因子的检测及定量分析。展开更多
文摘针对部分场景下标签较少、样本不均衡的时序数据,为了更好的捕捉序列之间的逐步依赖关系,本文一方面使用具有因果关系属性的时域卷积网络构建生成对抗网络,另一方面使用长短期记忆网络构建嵌入网络和复现网络,以实现模型同时处理短期依存项和长期依存项,从而提出一种基于时域卷积网络和长短期记忆网络的时间序列生成对抗网络(A Time-series Generative Adversarial Network based on Temporal convolutional network and Long-short term memory network, TL-TimeGAN)。采用覆盖性、有用性和相似度检验的综合分析方法作为合成数据质量的评价指标,进一步全面地评价合成数据的覆盖性、预测程度和相似性。最终,基于以太坊欺诈检测数据集,使用Tabnet网络对扩增数据进行异常检测并获得局部特征重要性以及全局特征重要性,以增强扩增数据应用于实际工作的实践指导价值。
文摘Time Petri Nets在实时系统的建模和性能分析中得到广泛应用,而冲突是Petri网及其扩展模型的重要行为,解决冲突是正确分析模型动态行为的关键.目前随机Petri网、混合Petri网和区间速率连续Petri网的冲突检测方法由于没有考虑到时间约束因此无法在TPN网中使用.时间约束的引入使得Time Petri Nets模型的使能和触发语义比Petri网模型的语义复杂,冲突检测变得更加困难.为了计算冲突发生的时间和概率,首先根据时间约束,给出了变迁持续使能时延迟区间的计算方法,并证明了该方法的合理性和完备性;然后在此基础上定义并证明了Time Petri Nets模型中不冲突的检测方法;并提出了Time Petri Nets模型的冲突检测方法,给出了冲突时间区间和变迁实施概率的计算方法;最后通过实例验证说明了该方法的正确性和有效性.
文摘GM管广泛应用于辐射测量,由于传统的测量方法受到GM管死时间的影响,其测量精度不高。介绍了没有死时间影响,可以提高测量精度的T im e-to-Coun t技术的测量方法,并从理论上论证了采用该方法的数学原理,在此基础上,提出对辐射强度的新估计式,并证明该估计是无偏的渐近最优的,是形式中最优的。并通过计算机仿真证明了该方法的正确性。
文摘为探讨PRRSV感染后机体的体液免疫应答、从分子水平深入研究PRRSV的免疫机制,本研究针对Th2型细胞因子IL-4、IL-6、IL-10以及看家基因β-actin的基因序列分别设计一对特异性引物,构建含有各自引物扩增序列的重组质粒作为阳性标准品,建立了检测IL-4、IL-6、IL-10及β-actin的SYBR Green Ⅰ real-time PCR方法。该方法线性关系好,各种细胞因子及β-actin标准曲线的相关系数均达到0.997以上;敏感性高,初始模板的检出下限均达到1×101copies/μL;特异性强,扩增产物形成单一的特异性熔解峰;重复性好,组内与组间的变异系数均小于3%。应用所建立的方法对猪繁殖与呼吸综合征病毒(PRRSV)感染仔猪外周血单个核细胞(PBMC)中IL-4、IL-6和IL-10mRNA的表达水平进行了检测。结果表明,本研究建立的real-timePCR检测方法灵敏度高、特异性强、重复性好,可以用于猪Th2型细胞因子的检测及定量分析。
