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山西省现代农业产业园与农户利益联结机制研究

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山西省现代农业产业园与农户利益联结机制研究

作者：乔炣中南林业科技大学

学位级别：硕士

乡村振兴是新时期中国有特色社会主义建设面临的三大课题之一,也是推进农村现代化建设的重要内容。乡村振兴经济的核心是乡村振兴产业,而实现农村产业的振兴,关键是要将农民与现代农业的发展有机地结合起来,让农民参与到农村经济的发展... 详细信息

乡村振兴是新时期中国有特色社会主义建设面临的三大课题之一,也是推进农村现代化建设的重要内容。乡村振兴经济的核心是乡村振兴产业,而实现农村产业的振兴,关键是要将农民与现代农业的发展有机地结合起来,让农民参与到农村经济的发展中来,让农民分享到农村经济的成果。正因如此,党和政府一再强调要“推动小规模农户的生产与农业现代化发展的有机结合”,而建立和完善农户和现代农业产业园之间利益关系则是实现这一目标的重要途径之一,国家现代农业产业园的建设和发展是实现农业现代化的重要途径,平衡与协调园区利益联结机制,促进农民增收也是现代农业产业园建设的主要目标之一。山西省现代农业产业园与农民之间的利益联结日益紧密,同时也存在着诸多问题,为加快农民收入的提高,推进农业现代化建设,有必要通过对现代农业产业园与农民之间的利益联结机制进行深入研究,并提出相应的对策和建议。基于此,本文将以国内学术界和国外学术界现有的文献内容和研究成果作为基础,围绕着交易费用等理论为核心,采用调查问卷法、文献研究法、案例分析法对山西省农民增收和现代农业产业园两者间的相关问题研究。主要研究结果为:首先,在现代农业产业园建设中,存在着“市场+农户”等多种类型的利益联结机制,通过对农户参与山西省现代农业产业园与农户利益联结机制的利益分配满意度分析,得出一些问题。其次,通过对晋中市太谷区现代农业产业园、隰县现代农业产业园以及平顺县现代农业产业园进行案例分析,总结出一些具有典型性的利益联结机制。如平顺县现代农业产业园探索出的“土地流转,劳务雇佣”、“资产收益,按股分红”等利益联结机制。然后通过分析调查问卷,得出当前山西省现代农业产业园中的农户整体年龄偏大,综合素质偏低,收入有所提高但仍处于较低水平。最后综合上述分析得出山西省现代农业产业园与农户利益联结机制仍比较松散,农户整体综合素质较低且在连联结机制中处于弱势地位,政府应多发挥监管引导作用,引导企业等经营主体以农户受益为目标,通过多种途径培育提高农户素质,增强农户话语权,促进农户的持续增收。

关键词：山西省现代农业产业园利益联结机制农户

基于三斜钙磷石的3D细胞生物打印支架促骨髓干细胞成骨分化的初步研究

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基于三斜钙磷石的3D细胞生物打印支架促骨髓干细胞成骨分化的初步...

作者：阮乔南方医科大学

学位级别：硕士

空间感知视角下徐州户部山历史文化街区设计改造研究

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空间感知视角下徐州户部山历史文化街区设计改造研究

作者：乔冉曲阜师范大学

学位级别：硕士

历史文化街区承载了一个城市的整体文脉,记录下了一个城市的过往变迁,更是居民最熟悉的生活劳动场所。历史文化街区将城市中的建筑、景观、街巷等物质方面的历史载体与居民生活风俗、传统文化活动等非物质性方面的精神风貌凝结一起,形... 详细信息

历史文化街区承载了一个城市的整体文脉,记录下了一个城市的过往变迁,更是居民最熟悉的生活劳动场所。历史文化街区将城市中的建筑、景观、街巷等物质方面的历史载体与居民生活风俗、传统文化活动等非物质性方面的精神风貌凝结一起,形成了城市特有的文化风貌与精神场所。随着国家历史文化名城保护制度的不断建立,历史文化街区的保护与发展热度也在上升,关于街区如何改造与发展仍是需要面临的问题,缺乏对于街区某些特殊街巷或建筑的空间感知研究。现代建筑与传统建筑不协调是在保护与修缮过程中缺乏对于历史文化空间存在价值认知欠缺带来的后果,介于历史文化街区与历史文化建筑之中的历史地段大多游离在保护体系之外等问题都需逐步解决。徐州户部山历史地段承载了徐州丰富的历史文化内涵,对于户部山历史文化街区提出问题研究:户部山历史文化街区以及遗存古建筑由于城市建设原有的空间肌理逐渐缩小;对户部山周围环境也应重视规划,明清以来的户部山便融于人们生活的一部分中;原有传统老街经规划后历史文化氛围感消散。因此需要探索新视角与新方法,不断补充目前历史文化街区空间设计存在的不足。论文主要分为五个部分,首先阐述文章的研究目的与意义,明确对历史文化街区的研究方向,城市历史文化街区相关文章进行文献的综述,结合当下户部山的现存研究选择合适的研究方法并构建创新点;其次对于徐州户部山历史文化街区的基本概况与历史发展分期进行了梳理,结合调研初步建立了户部山历史文化街区设计改造框架;紧接对徐州户部山历史文化街区从山水格局、空间结构、街巷空间形态如外围环境、交通流线、空间肌理、功能业态、活动分析等多个现状基础上进行分析;再次,历史文化街区不同于静置的文物与历史资源,历史文化街区的发展往往具有动态性与渗透性,借助空间句法对于历史文化街区的空间进行整体性的评估与分析以及提出优化策略,用科学的数据支撑逐步改善现代社会中应如何更贴切关于历史文化街区的本土性,梳理传统街巷路线,挖掘与丰富特色街巷。本文从空间视角感知切入,基于徐州户部山历史文化街区的现状分析提出提升历史文化街区活力的设计策略,期待对徐州此类的其他历史文化街区具有一定的借鉴意义。

关键词：户部山历史文化街区空间感知空间形态分析定量分析设计改造

基于多尺度特征融合残差网络的ECG身份识别算法研究

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基于多尺度特征融合残差网络的ECG身份识别算法研究

作者：乔菱吉林大学

学位级别：硕士

近年来,信息安全的问题愈发严峻。特别是在资料保密和金融数据安全等领域,迫切需求高效可靠的身份识别技术。生物特征身份认证方法,凭借其固有的稳定性,展现出巨大的应用潜力,而指纹、人脸等生物特征容易被伪造、存在损伤风险,对信息安... 详细信息

近年来,信息安全的问题愈发严峻。特别是在资料保密和金融数据安全等领域,迫切需求高效可靠的身份识别技术。生物特征身份认证方法,凭借其固有的稳定性,展现出巨大的应用潜力,而指纹、人脸等生物特征容易被伪造、存在损伤风险,对信息安全构成威胁。心电图(Electrocardiogram,ECG)信号反映了人体心脏的健康状态,也蕴涵丰富的个体身份信息。此外,与人脸、指纹等体外特征相比,ECG信号具有采集简单、形态稳定、活体检测、极难伪造的优点。因此,ECG身份识别技术有着广阔的应用前景。传统的心电识别技术过于依赖信号的可视化特征,准确率较低。近年来,国内外研究广泛采用神经网络等深度学习模型,识别效果得到改善,但仍存在以下问题:(1)受心电信号固有的复杂性和噪声的影响,传统机器学习方法和卷积神经网络特征提取能力不足,识别精度难以提高;(2)神经网络的规模和复杂性不断增加,部署在移动端设备需要消耗大量的计算资源和内存容量;(3)传统闭集识别系统在处理未知类样本时无法进行有效区分,需要重新训练才能准确识别,不利于应用于现实识别场景。针对以上问题,本文通过深度学习技术实现对心电信号深层次特征的提取与融合,开展基于多尺度特征融合残差网络的心电信号身份识别算法研究。主要工作内容如下:1.提出了基于多尺度特征选择融合残差网络(Multi-scale Selection Fusion Residual Network,MSFNet)的心电信号身份识别算法,实现了对含噪的心电信号进行深层特征提取。该模型在残差网络的基础上进行改进,通过添加多尺度特征选择融合(Multi-scale Feature Selection Fusion,MFSF)模块使得神经元的感受野大小可以在推理期间自适应地改变,在具有不同卷积核大小的多个核之间自动选择操作,深入挖掘信号多尺度下的特征,并将不同尺度的信息有选择性地融合在一起,强化心拍关键身份特征并抑制无用噪声信息,提高网络模型的特征提取能力及抗噪鲁棒性。实验结果显示,本文构建的模型在PTB、MIT-BIH Arrhythmia以及MIT-BIH ST Change数据库上均可以达到99%以上的心拍识别准确率,在少样本的ECG-ID数据库上达到了98.06%的识别准确率。2.提出了基于轻量化网络和AM-Softmax损失的心电识别算法,结合欧氏距离和迁移学习构建了开集ECG身份识别系统,解决了现有网络模型结构复杂、部署于移动端设备受限于硬件条件,且闭集身份识别算法模型无法识别未知类样本的问题。该模型简化网络结构,提出轻量化的多尺度特征融合残差网络(Lightweight Multi-scale Fusion Residual Networks,LMFNet),采用卷积核大小不同的三个卷积层提取特征,有效挖掘信号内多尺度信息,同时基于Ghost模块和注意力模块构建了高精度轻量化的特征提取残差块,保证网络模型识别精度的同时有效减少网络结构的参数。将网络最后的Softmax层输出的特征映射为固定维度的嵌入向量,通过欧氏距离计算相似性来验证身份。当验证新人员身份时,无需重新训练网络就可识别出个体信息。此外,使用加性间隔Softmax损失函数(Additive Margin Softmax,AM-Softmax)训练网络。与传统的Softmax损失相比,这种损失函数能实现类内紧凑和类间分离的效果,增强嵌入特征的判别性。实验结果显示,本文构建的模型在ECG-ID、MIT-BIH Arrhythmia、MIT-BIH ST Change以及PTB数据库上的等误率分别达到了2.95%、6.82%、3.57%和2.06%,同时也极大降低了对存储空间的需求。

关键词：心电信号身份识别多尺度特征融合残差网络注意力机制轻量化网络 AM-Softmax损失函数

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Z珠宝公司销售人员薪酬激励体系设计研究

Z珠宝公司销售人员薪酬激励体系设计研究

作者：乔煊山东财经大学

学位级别：硕士

在当前市场竞争日趋激烈的环境下,企业如果想要在竞争中占据优势地位并提高市场占有率,就必须充分调动员工的积极主动性,并强化创新意识,从而有效发挥出人力资源的使用价值。人力资源作为企业运营中的核心要素,对企业的成长和发展起着... 详细信息

在当前市场竞争日趋激烈的环境下,企业如果想要在竞争中占据优势地位并提高市场占有率,就必须充分调动员工的积极主动性,并强化创新意识,从而有效发挥出人力资源的使用价值。人力资源作为企业运营中的核心要素,对企业的成长和发展起着举足轻重的作用。为了在竞争激烈的市场环境中立足并实现稳健的经济增长,企业亟需构建一套全面而高效的人力资源管理体系。在这一过程中,构建一个科学、合理、高效的薪酬激励机制,不仅有助于企业更好地融入市场竞争,更有助于塑造企业的核心竞争力,推动企业实现健康、可持续的发展。对于珠宝公司而言,销售人员的作用不容忽视。一个具备高素质、高管理能力的销售团队,无疑是企业宝贵的财富。在当前市场竞争日趋激烈的环境下,对销售人才的激励显得尤为重要。为了确保企业在市场竞争中保持优势,必须建立一套针对销售人员的科学、合理的薪酬激励机制,以吸引和留住更多优秀人才,从而打造一支更高素质的销售团队,为企业的长远发展提供有力保障。本研究选取Z珠宝公司作为具体案例,在全面报酬理论、薪酬公平理论以及期望理论的指导下,综合运用文献研究、实地调查和案例分析等多种研究方法,对Z珠宝公司销售人员的薪酬体系进行了研究。经过对销售人员薪酬满意度的深入调查与细致分析,揭示了销售人员薪酬激励体系存在的诸多缺陷及背后成因,利用薪酬激励理论优化机制优化设计方案,从而提高员工工作积极性和满意度,主要得出以下结论:第一,本文设计定性和定量的调查问卷,问卷问题参考国内相关案例分析成果中的研究内容进行设计。统计分析调查问卷,获得Z珠宝公司销售人员满意度调查数据。总结得出Z珠宝公司薪酬激励机制目前存在缺乏完善的公司薪酬激励制度、缺乏合理的岗位薪酬待遇、薪酬激励手段单一、非货币薪酬激励机制缺失、薪酬绩效评价等级体系不清晰以及薪酬激励机制执行力不足等问题。第二,通过分析,发现存在问题原因主要是由于薪酬激励未考虑公平性、薪薪酬激励结构缺乏个性化和差异化、管理层忽视薪酬激励的重要性以及激励机制的考核系统过于陈旧等导致。第三,立足Z珠宝公司实际情况,重新制定销售人员薪酬激励体系,包括:销售人员货币薪酬水平设计、货币与非货币薪酬结构设计、薪酬与薪档设计等手段,并提出保障措施,包括组织保障、制度保障和文化保障等三个方面。本研究旨在通过设计优化方案,提升Z珠宝公司销售人员的薪酬满意度,有效解决薪酬激励不足的问题,并全方位地激发销售人员的工作积极性。期望能够为Z珠宝公司的长远发展提供有力支持,并为同行业其他企业在构建销售人员薪酬体系时提供有益的参考和借鉴。

关键词：珠宝公司销售人员薪酬管理激励机制

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基于统计特征搜索的多元时间序列预测方法

电子与信息学报 2024年第8期46卷 3276-3284页

作者：潘金伟王乙乔钟博王晓玲华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062

时间序列中包含一些长期依赖关系,如长期趋势性、季节性和周期性,这些长期依赖信息的跨度可能是以月为单位的,直接应用现有方法无法显式建模时间序列的超长期依赖关系。该文提出基于统计特征搜索的预测方法来显式地建模时间序列中的长... 详细信息

时间序列中包含一些长期依赖关系,如长期趋势性、季节性和周期性,这些长期依赖信息的跨度可能是以月为单位的,直接应用现有方法无法显式建模时间序列的超长期依赖关系。该文提出基于统计特征搜索的预测方法来显式地建模时间序列中的长期依赖。首先对多元时间序列中的平滑特征、方差特征和区间标准化特征等统计特征进行抽取,提高时间序列搜索对趋势性、周期性、季节性的感知。随后结合统计特征在历史序列搜索相似的序列,并利用注意力机制融合当前序列信息与历史序列信息,生成可靠的预测结果。在5个真实的数据集上的实验表明该文提出的方法优于6种最先进的方法。

关键词：多元时间序列预测注意力机制长期依赖

血清CEA水平与MAPK通路在KRAS突变型非小细胞肺癌中的相关性探索研究

维普期刊数据库

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血清CEA水平与MAPK通路在KRAS突变型非小细胞肺癌中的相关性探索...

作者：刘伟乔河北大学

学位级别：硕士

目的:Kirsten大鼠肉瘤病毒癌基因(Kirsten rat sarcoma viral oncogene,KRAS)突变是晚期非小细胞肺癌中最常见的致癌驱动因素之一,丝裂原活化蛋白激酶(mitogen-activated protein kinase,MAPK)RAS/MEK/ERK通路是它重要的下游通路。KRAS突变型非小细胞肺癌的治疗及预后一直是人们所困扰的难题。癌胚抗原(carcinoembryonic antigen,CEA)作为一种高度糖基化的酸性糖蛋白,对各种肿瘤的诊断、监测及预后的判断均具有很重要的临床意义。既往多项在结肠癌及乳腺癌的基础研究提示,肿瘤患者血清癌胚抗原水平与KRAS活化状态及MAPK通路之间存在着密切相关性,但在肺癌中还未有相关研究。本课题旨在探索血清CEA水平与MAPK通路在KRAS突变型非小细胞肺癌中的相关性,为CEA在KRAS突变非小细胞肺癌患者中的疗效预测及预后价值提供参考,同时为KRAS突变非小细胞肺癌靶向治疗提供新的治疗思路。方法:1.收集2017-1-1至2023-12-31就诊我院肿瘤内科的KRAS突变型晚期肺腺癌患者病历资料共77例。观察并描述血清CEA水平与KRAS基因突变状态之间的相关性。采用SPSS 22.0统计软件对数据进行处理分析,以P<0.05(双侧)为差异具有统计学意义。2.培养不同常见类型突变非小细胞肺癌细胞系,具体为野生型非小细胞肺癌细胞系A549、KRAS p.G12C突变型非小细胞肺癌细胞系NCI-H2122、KRAS野生型非小细胞肺癌细胞系Clau-3、EGFR突变型非小细胞肺癌细胞系NCI-H1650、ALK融合型非小细胞肺癌细胞系NCI-H2228、ROS1融合型非小细胞肺癌细胞系HCC-78。***法检测5种常见不同突变类型非小细胞肺癌细胞上清CEA表达水平,验证KRAS突变型非小细胞肺癌细胞系上清CEA表达水平明显高于其他组;Western blot法检测5种不同常见类型突变非小细胞肺癌细胞系MEK蛋白表达水平。筛选出MEK总蛋白含量最高的非小细胞肺癌细胞系,观察是否与上清CEA表达水平最高的组别一致。4.根据上述实验结果进行ELISA法检测KRAS突变型及KRAS野生型非小细胞肺癌细胞上清CEA水平差异;Western blot法检测KRAS突变型及KRAS野生型非小细胞肺癌细胞MEK、ERK、P-MEK、P-ERK蛋白表达量。综合观察并分析KRAS突变型非小细胞肺癌中CEA与MAPK通路之间的相关性。1.临床数据分析结果:多变量logistic分析显示,患者血清CEA表达水平、性别与KRAS基因突变状态具有密切相关性(P<0.05)。四格表χ2检验显示,血清CEA表达水平与KRAS突变状态密切相关(P<0.05)。***法检测5组不同常见突变类型非小细胞肺癌细胞结果显示:KRAS突变型非小细胞肺癌细胞NCI-H2122上清CEA表达水平明显高于其他四组(A549、NCI-H1650、NCI-H2228、HCC-78),平均浓度为2287.030pg/ml;Western blot法检测5组不同常见突变类型非小细胞肺癌细胞中MEK总蛋白含量,结果提示:KRAS突变型非小细胞肺癌细胞MEK蛋白表达总含量高于其他4组(A549、NCI-H1650、NCI-H2228),但低于HCC-78人肺腺癌细胞MEK总蛋白含量。***法检测KRAS突变型及野生型非小细胞肺癌细胞上清CEA表达水平,结果提示:KRAS突变型非小细胞肺癌细胞上清CEA表达水平明显高于KRAS野生型非小细胞肺癌细胞上清CEA表达水平;Western blot法检测KRAS突变型及野生型非小细胞肺癌细胞,结果提示:相较于KRAS野生型非小细胞肺癌细胞,KRAS突变型非小细胞肺癌细胞表达更高水平的MEK、P-MEK、ERK、P-ERK。结论:1.临床数据及ELISA法结果均提示KRAS基因突变可能诱导非小细胞肺癌患者血清CEA表达水平增高。***与MAPK通路在KRAS突变型非小细胞肺癌中存在正相关关系,提示CEA水平增高可能依赖于MAPK通路的活化。为证明在人非小细胞肺癌中MAPK通路可能激活诱导CEA表达水平增高提供了理论基础。

关键词：非小细胞肺癌 CEA KRAS突变 MAPK通路

翻转课堂教学模式在高校花球啦啦操教学中应用的实验研究

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翻转课堂教学模式在高校花球啦啦操教学中应用的实验研究

作者：黄钰乔武汉体育学院

学位级别：硕士

近年来,由于信息技术在教育界的广泛应用,催生了网络以及衍生的其他信息技术与教育深度结合,促进教育转型,开创教育新业态。翻转课堂教育模式是一个借助网络而发展起来的,采用对教育流程的颠倒设置,注重探索与互动的新型教学模式。本文... 详细信息

近年来,由于信息技术在教育界的广泛应用,催生了网络以及衍生的其他信息技术与教育深度结合,促进教育转型,开创教育新业态。翻转课堂教育模式是一个借助网络而发展起来的,采用对教育流程的颠倒设置,注重探索与互动的新型教学模式。本文以翻转课堂教学模式在高校花球啦啦操教学中应用的教学效果为研究对象,运用文献资料法、专家访谈法、问卷调查法、教学实验法、数理统计法,选取武汉市文华学院2021级基础学部啦啦操选修课40名学生为实验对象,随机分为2组,实验组20人采用翻转课堂教学模式,对照组20人采用常规体育教学模式,进行了八周的教学实验,探究翻转课堂教学模式对学生花球啦啦操技术水平、自主学习能力、体育锻炼态度三个方面教学效果的差异。经过实验研究和数据分析,本研究得出如下结论:(1)经过本次教学实验,发现翻转课堂教学模式和常规教学模式均能提高学生的花球啦啦操技术水平,在学习花球啦啦操基本手位方面没有显著性差异,但在较复杂的成套动作学习时,采用翻转课堂教学模式比常规教学模式的教学效果更显著。(2)经过本次教学实验,在自主学习能力方面,对照组学生没有显著性差异,实验组学生存在显著性差异,这说明与常规教学模式相比,翻转课堂教学模式在促进学生的自主学习意识方面发挥了更积极的作用,对提升学生的自主学习能力产生了显著影响。(3)经过本次教学实验,在体育锻炼态度方面,对照组学生无显著性差异,实验组学生存在显著性差异,这表明翻转课堂教学模式下,学生对自己参加体育锻炼有了清晰的认知,能够更好的参与到体育锻炼中,从而促进了学生的体育锻炼态度的提升。(4)翻转课堂教学模式与常规教学模式均有助于学生花球啦啦操的学习,但翻转课堂教学模式作为常规教学模式的补充,强调以学生为中心,课前完成自主学习,课中教师采用讲授法和协作法来完成他们个性化学习,该模式让学习更加灵活、主动,学生的参与度更强,更能满足学生的个体差异性。

关键词：翻转课堂教学模式花球啦啦操

基于相似性学习的低秩表示单细胞类型识别方法研究

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基于相似性学习的低秩表示单细胞类型识别方法研究

作者：乔田晶曲阜师范大学

学位级别：硕士

单细胞RNA测序(single-cell RNA sequencing,scRNA-seq)技术通过提供单个细胞的转录组图谱,使研究人员能够在单细胞水平上研究生物学问题,开辟了生物学研究的新领域。scRNA-seq技术的迅速发展产生了大量的scRNA-seq数据。对scRNA-seq数... 详细信息

单细胞RNA测序(single-cell RNA sequencing,scRNA-seq)技术通过提供单个细胞的转录组图谱,使研究人员能够在单细胞水平上研究生物学问题,开辟了生物学研究的新领域。scRNA-seq技术的迅速发展产生了大量的scRNA-seq数据。对scRNA-seq数据的深入分析是研究许多生物学问题的关键。在scRNA-seq数据分析中,基于无监督聚类的单细胞类型识别是最为重要的应用之一。利用无监督聚类方法,研究人员能够识别scRNA-seq数据中的细胞类型,深入揭示细胞群体之间的异质性。然而,scRNA-seq数据具有高维、稀疏和非线性的特点,并且通常包含不同程度的噪声。因此,传统的分析方法往往无法获得满意的结果。子空间聚类方法因其对噪声的鲁棒性、实现简单和坚实的理论基础而广泛应用于许多领域。低秩表示(Low-Rank Representation,LRR)模型是子空间聚类方法中的基础模型,近年来已经被应用于scRNA-seq数据分析,并取得了满意的聚类效果。其中,学习细胞之间的准确相似性是低秩表示模型的关键,同时也是提高细胞类型识别精度的关键。因此,本文基于低秩表示模型来开发高效的机器学习和深度学习算法,以此来学习细胞之间的准确相似性并进一步提高细胞类型识别的精度。本文的研究内容主要包括以下四个部分:(1)现有的单细胞聚类方法忽略了数据的高阶几何结构和关键相似信息,影响低秩模型的学习能力。因此,本文提出基于疲惫随机游走相似性和超图正则约束的稀疏低秩模型,称为THSLRR。稀疏低秩模型通过将scRNA-seq数据映射到一组子空间来重建空间信息,并去除数据中的冗余信息。超图正则化探索嵌入在scRNA-seq数据中的高阶流形结构,大大提高了数据分析的效果。疲惫随机游走可以捕获细胞间的深层相似性,因此本文引入疲惫随机游走相似性来进一步提高模型的学习能力和可解释性。与其他聚类算法相比,THSLRR方法在真实scRNA-seq数据上产生的聚类结果更加可靠和准确。(2)针对现有的基于低秩表示的单细胞聚类方法忽略样本之间的局部融合信息,以及缺乏个性化设计导致聚类精度不高的问题,提出一种个性化的基于相似性学习和局部信息融合的低秩子空间聚类方法,称为PLRLS。具体来说,首先引入局部结构约束来捕获数据的局部融合信息。然后,为了保留细胞之间的重要相似信息,利用分数函数提取细胞间的相似信息,并将这些信息作为相似约束引入LRR框架。最后,基于从PLRLS学习到的亲和矩阵,对真实的scRNA-seq数据集进行了谱聚类、可视化和基因标记的识别等。对比实验表明,PLRLS具有较好的聚类精度和鲁棒性。(3)针对现有的基于低秩模型的单细胞聚类方法无法准确捕获隐藏在数据中的非线性关系,以及相似性信息的预定义难以保证聚类的最佳效果等问题,提出基于自适应相似性保留的低秩多核模型LRMKLS。LRMKLS框架将多核学习、局部结构学习、自适应相似性保留与核空间中的低秩表示模型相结合来学习一个共识亲和矩阵。首先,为了更好地处理scRNA-seq数据中存在的非线性结构,将低秩模型扩展到核空间。同时,引入多核学习技术,提高模型的学习能力。然后,为了使模型能够自适应地保留scRNA-seq数据中的关键相似信息,引入自适应相似保留项。最后,利用距离融合方法从原始空间中提取局部线性和非线性流形信息,进一步提高细胞类型识别精度。在真实数据集上的大规模验证表明,LRMKLS的聚类精度优于许多先进的方法。(4)现有的单细胞数据聚类方法无法充分利用细胞之间的深层潜在关系,导致聚类结果不理想。因此,本文提出基于图自编码器的多级核子空间融合框架,称为scGAMF。首先,基于原始scRNA-seq数据构造多个特征集,以避免单一特征集学习带来的高度可变性。然后,scGAMF使用多层图自编码器来提取嵌入在数据中的深层信息,包括基因表达模式和细胞与细胞之间的关系信息。接下来,为了充分挖掘细胞间的深层潜在关系,本文设计了一种多级核子空间融合策略。该策略使用具有自适应相似性保留的核自表达模型来学习多个顶级特征集所共享的共识亲和矩阵。在真实数据集上的大量实验表明,scGAMF优于许多流行的单细胞分析方法。

关键词：单细胞类型识别聚类相似性学习低秩表示低秩多核模型