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2021年中国肿瘤标志物学术大会暨第十五届肿瘤标志物青年科学家论坛

作者： Liang Sun Bao Zhu Qiong Zhao Yuting Qian Shutao Guo Yong Liu XUZHOU MEDICAL UNIVERSIYT 南开大学

Objective: Liver cancer is one of the most common malignant tumors in the world. Metabolic syndrome and obesity together magnify the risk of liver cancer and have become one of the main causes of hepatocarcinoma(HCC). Therefore, it is particularly important to understand the pathological outcomes of the aberrant accumulation of lipid metabolites in liver cancer. Of note, recent studies have characterized malonylation as a novel lysine-specific acylation, which employs malonyl-CoA as the precursor of modifications. In this study, we aim to define the nuclear targets of protein malonylation,and to elucidate the function of malonylation in HCC ***: Five pairs of normal and cancer tissue specimens from liver cancer patients were collected for lipidomic analysis. The malonylation level of HCC was detected by western blotting and immunohistochemistry. Next, the nuclear fractions of HepG2 cells were applied for Mass spectrometry to identify the targets of malonylation, which was then validated through immunoprecipitation and a malonyl moiety-specific chemical probe. Finally, the function of nuleolin malonylation was investigated in liver cancer cells through the evaluation of cell ***: We found that the malonylation level in liver cancer tissues was significantly lower than that in normal tissues. Mass spectrometry analysis identified the nucleoprotein ncl as one of the malonylation targets. ncl malonylation significantly promotes HCC growth in vitro. Mechanistic studies demonstrated that the malonylation causes ncl translocation from the nucleolus to nucleoplasm, and promotes Akt expression by facilitating Akt ***: Malonyl-CoA as well as the global malonylation level in liver cancer tissues is significantly lower than that in normal tissues. Nonetheless, ncl is malonylated and ncl malonylation promotes cell proliferation of liver cancer cells by enhancing Akt translation.

关键词： malonyl-CoA malonylation ncl cell proliferation Akt liver cancer

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基于SSH框架的NC数据可视化验证系统研究

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现代电子技术 2018年第2期41卷 166-169页

作者：杜景林喻亚楠南京信息工程大学江苏南京210044

为了增强用户对WRF气象模式数据的直观性认识,设计一种基于SSH框架的NC数据可视化系统。该系统允许用户和数据之间进行交互读取,使用颜色映射函数将具体数据值映射成直观的颜色,结合WebGL绘图技术实现气象数据的形象显示,同时设计以时... 详细信息

为了增强用户对WRF气象模式数据的直观性认识,设计一种基于SSH框架的NC数据可视化系统。该系统允许用户和数据之间进行交互读取,使用颜色映射函数将具体数据值映射成直观的颜色,结合WebGL绘图技术实现气象数据的形象显示,同时设计以时间、高度为变量的动画展示。利用ncl编码语言,对NC数据进行二次可视化,将两次可视化结果进行对比,完成系统验证。实验结果表明,该系统的可行性可极大地提高气象工作人员对NC数据动态变化的直观把握,有利于其做出相关决策。

关键词： NC数据 WebGL SSH框架可视化 ncl 系统验证

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鸽子视觉—行为抉择的强化学习研究

鸽子视觉—行为抉择的强化学习研究

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作者：陶梦妍郑州大学

学位级别：硕士

行为抉择(认知执行)是人类与动物等智体(agent)在自然界优胜劣汰下得以生存而必备的技能,通过对外界信息的判断而指导其行为做出抉择。智体获取外界信息的主要来源是视觉,占据所有感知信息的80%以上。在自然界中,智体赖以生存的视觉-行... 详细信息

行为抉择(认知执行)是人类与动物等智体(agent)在自然界优胜劣汰下得以生存而必备的技能,通过对外界信息的判断而指导其行为做出抉择。智体获取外界信息的主要来源是视觉,占据所有感知信息的80%以上。在自然界中,智体赖以生存的视觉-行为抉择大部分是后天学习(强化学习)得来。鸽子因其强大的视觉感知能力和不亚于哺乳动物的行为抉择能力,成为视觉认知领域的典型模式动物。因此开展鸽子视觉-行为抉择的强化学习研究,对于揭示智体在行为抉择中的认知机制具有重要意义,有助于理解智能抉择行为的脑机制,深化对大脑认知抉择工作原理的认识。关于鸽子视觉-行为抉择的研究虽已取得一些进展,但多侧重于静态规则下的强化学习研究,实验范式过于简化,多采用固定不变的学习率或单一的奖励矩阵,并不能真正的模拟智体在动态环境规则下的行为抉择机制。此外,ncl区(nidopallium caudolaterale)神经元在强化学习过程中所起的作用尚不明确。为此本文以鸽子为实验对象,设计了动态强化规则的视觉-行为抉择实验范式,开展行为训练,同步采集了鸽子ncl区神经元电信号,从行为学和神经元响应角度分析了鸽子在动态强化学习过程中的行为抉择特性和ncl区神经元的响应特性。本文主要开展的工作如下:(1)设计了两种动态规则下的视觉-行为抉择训练范式。设计了随机强化和反转强化两种视觉-行为抉择实验范式;根据拟定的实验流程搭建了行为训练的硬件与软件平台,实现了鸽子基于特定奖惩信息的自动化训练;同步采集了强化学习训练过程中鸽子ncl区神经元电信号,完成了神经元电信号的预处理。(2)提出了一种新的动态强化学习模型。通过对经典Q-Learning模型的学习率和奖励矩阵进行改进,提出一种新的动态强化学习模型,对鸽子在两种训练过程中的行为反馈数据进行分析,并与经典Q-Learning模型对比,结果表明采用动态强化学习模型预测行为的误差分别降低了46.98%与30.55%,同时发现该模型的学习率反映了鸽子在不同训练阶段的内部学习状态。(3)提取了不同训练阶段鸽子ncl区神经元的响应特征,并做了统计分析。通过筛选有效试次响应信号,选取合适的响应时间窗,计算了特定时间窗内的放电频率,作为神经元响应特征;采用曼惠特尼检验分析了鸽子在强化学习过程中ncl区神经元响应特征差异显著性。结果表明,部分(10/60)神经元的响应特征反映了训练中的奖惩信息;部分(21/60)神经元的响应特征包含了鸽子学习状态的信息。该结果说明ncl区的神经元在强化学习过程中扮演了不同的角色。

关键词：视觉-行为抉择强化学习动态强化学习模型 ncl 神经元响应特征

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多组件融合的WRF模式气象数据可视化平台研究

多组件融合的WRF模式气象数据可视化平台研究

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作者：朱兴宇南京信息工程大学

学位级别：硕士

WRF(Weather Research Forecast)模式,即中尺度天气预报模式,用于大气模拟、数据同化和数值天气预报。WRF模式运行计算出来的数据存储格式主要为NetCDF格式。目前,已经有NCAR Graphics、Vis5D和GRADS等软件可以分析处理该模式输出的数... 详细信息

WRF(Weather Research Forecast)模式,即中尺度天气预报模式,用于大气模拟、数据同化和数值天气预报。WRF模式运行计算出来的数据存储格式主要为NetCDF格式。目前,已经有NCAR Graphics、Vis5D和GRADS等软件可以分析处理该模式输出的数据文件,但是这些软件系统一般服务于科学研究,有些可能需要使用者自己编程,同时有些软件对于使用者而言很难与之交互,无法与数据直接交互,以及没有记录使用软件系统的操作。此外,一些第三方插件可以读取WRF模式的数据,如***作为Excel的一个插件,用表格展现NetCDF文件中的数据,因此数据特性无法得到展示,用户无法获取对数据的直观认识。为了增强用户对WRF气象模式数据的直观性认识,提高用户和平台的交互性,方便用户查询数据以及对可视化结果进行控制,针对WRF模式系统计算输出的气象数据,本论文首先重点分析NetCDF的数据格式和NetCDF数据文件读取方法,研究数据可视化相关算法,着重对树图算法进行仿真比较分析并应用,分析OpenGL等绘图方法的具体应用,然后分别对平台功能,平台流程以及平台框架进行设计,最后基于Qt桌面开发框架,使用OpenGL 3D和多种2D图形图表绘制工具,结合面向对象思想和三层架构,开发WRF模式气象数据可视化展示与交互平台。该平台融合了数据可视化的多种分析处理组件,用户能够按需读取WRF气象数据,平台可以高效率地可视化用户读取的数据,且用户可以与读取的数据交互,交互结果以二次可视化呈现,从而WRF模式气象数据能够可视化显示。整体上说,该平台能够在一定程度上帮助气象研究和从业人员分析处理WRF模式运行输出的气象数据。平台提高了用户与数据的交互性,具有数据二次可视化功能,可以记录用户的操作行为,同时平台具有良好的移植性和可扩展性。

关键词： OpenGL 多组件融合数据可视化 Qt ncl

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氯硝柳胺逆转沙门菌黏菌素耐药性的分子机制

氯硝柳胺逆转沙门菌黏菌素耐药性的分子机制

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作者：张梦瑶河南农业大学

学位级别：硕士

黏菌素(COL)是一类阳离子多肽抗生素,通过极性和疏水作用破坏膜的通透性来杀灭革兰阴性菌。尽管有严重的肾毒性和神经毒性,COL已成为多重耐药(MDR)和广泛耐药(XDR)细菌感染的最后治疗选择。随着COL的广泛应用,携带移动COL耐药基因(mcr)... 详细信息

黏菌素(COL)是一类阳离子多肽抗生素,通过极性和疏水作用破坏膜的通透性来杀灭革兰阴性菌。尽管有严重的肾毒性和神经毒性,COL已成为多重耐药(MDR)和广泛耐药(XDR)细菌感染的最后治疗选择。随着COL的广泛应用,携带移动COL耐药基因(mcr)的超级细菌的出现和传播已成为对医疗和兽医临床最严重和最紧迫的威胁,迫切需要新的治疗策略来对抗MDR革兰阴性菌感染。两种或多种药物的联用,尤其是抗菌药物与非抗菌的佐药联用是一种有前途的方法,可以减缓耐药的演变,并可促进抗菌药物的低剂量使用,从而减少副作用和不良反应。氯硝柳胺(ncl)对大多数革兰阴性菌没有活性。然而,最近有报道称,ncl和COL体外联合可以克服革兰阴性细菌的COL耐药性。虽然这些发现表明ncl可能具有潜在的抗生素潜力,但迄今为止,其逆转COL耐药性的分子机制尚不清楚。本研究将ncl与COL联用,尝试证明两者能协同逆转临床沙门菌COL的耐药性,并且深入研究分析其分子机制,以期为临床控制COL耐药菌感染的联合用药方案制定提供科学依据。通过体外药敏试验发现,ncl单独对沙门菌不具有抗菌活性,MIC为1024μg/m L。体外联合药敏发现,固定ncl的浓度为1μg/m L时,COL的MIC值降低64～8192倍;浓度为4μg/m L时,COL的MIC值降低128～65536倍。两药联合可以完全使COL对沙门菌MIC降低至敏感折点以下,并且当固定COL浓度为2μg/m L时,ncl的MIC值由1024μg/m L降低至0.25μg/m L～0.00391μg/m L。棋盘试验结果表明,两药联用对19株临床耐药菌及1株标准株的FICIncl逆转COL耐药性的量效关系在一定剂量范围内无剂量依赖性,量效关系曲线呈现出多相性。当采用同等浓度的ncl与其他类抗生素联用时,MIC变化仅在2倍以内,表明ncl对逆转COL的耐药性具有一定特异性。前期从表型证明:ncl可以逆转沙门菌COL耐药性,继续从膜相关机制、外排泵、氧化损伤以及mcr-1的相对表达量来研究ncl逆转沙门菌COL耐药性的分子机制。荧光试验结果表明:当COL与低浓度ncl联用时,NPN和PI的荧光强度增强,表明在低剂量范围内ncl与COL联用不仅可以增加沙门菌的外膜通透性,还可以破坏细胞膜的完整性。当COL与ncl联用时,Et Br的荧光强度显著增强,表明两药联合可抑制外排泵的活性,增加胞内药物的蓄积。当外排泵基因tol C、全局调控基因sox S缺失时,ncl单药便对沙门菌产生抗菌活性,通过分子对接技术模拟Acr B蛋白、Tol C蛋白与ncl对接,计算出其结合能分别为-3.77 kcal/mol、-3.39 kcal/mol,表明两者具有良好结合稳定性;COL与ncl联用时,Di SC(5)的荧光强度及ATP检测试剂化学发光强度显著下降,表明两药联用会导致细菌体内跨膜质子梯度的耗散以及ATP水平下降,抑制外排泵的活性。COL与ncl联用时,DCFH-DA荧光强度显著增强,表明两药联合能够诱导细胞内活性氧大幅度增加,进而加速菌体氧化损伤,导致细菌死亡。通过RT-PCR实验结果证明,COL与ncl联合可以降低mcr-1的相对表达量,从而降低mcr-1阳性沙门菌COL的耐药性。通过建立小鼠感染模型验证两药联合在体内的治疗效果,结果表明:COL与ncl联用可以提高感染小鼠的存活率。对照组、COL、ncl单药治疗组死亡率达到100%,与COL单药治疗组相比,5 mg/kg ncl+5 mg/kg COL组的小鼠存活率最高,存活率达50%,并且两药联合治疗可以协同降低小鼠肝脏及脾脏的细菌载量,与COL单药治疗组相比,5mg/kg ncl+5 mg/kg COL组的肝脏及脾脏的细菌载量最低且呈现极显著差异。表明COL联合ncl在体内也具有明显的协同作用。综上所述,ncl在体内外均可逆转沙门菌COL的耐药性,其逆转耐药性的分子机制主要通过破坏细胞膜的完整性、抑制外排泵活性、诱导活性氧产生和降低mcr-1的相对表达量。我们的研究结果表明:ncl和COL联合具有治疗对COL耐药沙门菌感染的潜力,可为对抗COL耐药沙门菌感染提供新的联合治疗方案。

关键词： COL耐药性沙门菌 ncl 耐药性逆转逆转机制

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能量高效的无线传感器网络跨层协议研究

能量高效的无线传感器网络跨层协议研究

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作者：翟学发哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

无线传感器网络(Wireless sensor networks, WSN)是一种综合了传感器,嵌入式计算,计算机网络和无线通信以及分布式处理等先进技术的无线自组网。它通过在一定区域内部署大量的节点,依靠节点实时监测和采集部署环境中被监测对象的信息,... 详细信息

无线传感器网络(Wireless sensor networks, WSN)是一种综合了传感器,嵌入式计算,计算机网络和无线通信以及分布式处理等先进技术的无线自组网。它通过在一定区域内部署大量的节点,依靠节点实时监测和采集部署环境中被监测对象的信息,再通过节点的嵌入式系统对信息进行初步的处理后,通过节点间的相互协助,以多跳中继的方式把感知信息传输到用户终端,并已经广泛地应用于军事侦察、环境监测、智能交通与医学等领域。由于无线传感器网络节点的体积小、数量大、单个节点携带的能量有限,而且一旦部署后,很难对其补充能量,因此,如何减少不必要的能量消耗,延长网络的寿命成为无线传感器网络应用的关键技术。在硬件条件相同的情况下,优异的无线传感器网络协议将极大地节省能量,延长网络的寿命。本文的主要成果就是结合现有的无线传感器网络MAC层协议和路由层协议,设计出了一种新的跨层协议——ncl(New Cross-Layer Protocol, ncl)协议。ncl协议不仅具有良好的均衡和降低网络能耗的作用,还同时具有MAC和路由的功能,利于无线传感器网络在环境监测类应用中的部署。本文首先分析了网络协议中,各层导致能量消耗的因素,然后研究得出能量高效的协议栈的设计思路和方法,再借鉴现存的MAC协议,如S-MAC,路由层协议以及跨层协议,设计出了采用三种机制的ncl协议,这三种机制分别是:(1)基于节点剩余能量的选路机制。该机制能充分平衡网络负载,使负载能均匀通过网络节点进行数据传输,这样不仅能减小碰撞概率,减小时延,还能使网络的节点均匀地消耗能量,延长网络的寿命。(2)基于路由信息的最大信息流量的自适应监听机制。该机制能保证在自适应监听阶段,使尽可能多的节点处于睡眠状态,减小不必要的空闲监听,大幅度地节省节点的能量。(3)基于低时延主动请求中继机制。该机制能使新节点或暂没有低层级中继节点的节点能快速地传输数据,减小数据传输的时延,增强网络的反应能力。最后,通过对ncl和S-MAC的能耗分析,以及在NS2中的仿真验证,证明在网络的时延,能耗和吞吐量上,ncl的性能均优于S-MAC。

关键词： WSN ncl S-MAC 跨层协议

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镍钴双金属氢氧化物材料的制备、改性及其电化学性能研究

镍钴双金属氢氧化物材料的制备、改性及其电化学性能研究

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作者：陈子华中国矿业大学

学位级别：硕士

镍钴双金属氢氧化物(ncl)因本身导电性差、结构易形变等缺点,限制了其在超级电容器方面大规模应用。本文通过水热方法,制备了具有纳米片规范排列的花状结构ncl,在不改变ncl基本形貌和组成结构前提下,进行S/P元素的单掺杂和共掺杂,探究... 详细信息

镍钴双金属氢氧化物(ncl)因本身导电性差、结构易形变等缺点,限制了其在超级电容器方面大规模应用。本文通过水热方法,制备了具有纳米片规范排列的花状结构ncl,在不改变ncl基本形貌和组成结构前提下,进行S/P元素的单掺杂和共掺杂,探究不同硫磷源及比例对材料性能的影响和S、P之间的协同作用,通过XRD、SEM、TEM和XPS等物理表征分析材料的组成结构、形貌等信息,GCD、CV、EIS电化学测试研究材料的电化学性能。(1)以尿素为沉淀剂,通过水热的方法制备出具有花状结构的ncl,探究水热工艺参数对ncl材料形貌及性能的影响。结果表明,在Ni:Co=3:1(摩尔比例)、水热时间6 h、水热温度120 C条件下制备的ncl具有纳米片排列形成的花状结构,附着线状结构起到骨架支撑作用。在2 A g电流密度时ncl的比容量为1220.6 F g(135.6 m Ah g);10 A g电流密度下充放电5000次,电容保持率为50.93%。ncl与AC组装成的扣式电容器循环5000次(10 A g)后,比电容量相对初始降到50.6%;ncl//AC电容器的最大能量密度为41.88 Wh kg,对应功率密度785.21 W kg。(2)为了降低ncl的电阻率和提高循环稳定性,通过杂原子掺杂的方式对样品的形貌和结构进行修饰,探究不同的硫或磷源制得样品的物理和电化学性能之间的差异。结果表明,选择NaSO·5HO作为硫源且添加量为1.5 mmol(S元素的摩尔量),合成的nclS具有与ncl相似的组成和形貌特征,S元素的掺入诱使更多纳米片的生成,增加了反应活性位点。在2 A g时nclS放电比电容量达到1741.2 F g(193.5 m Ah g),较ncl有了明显提升,10 A g下循环5000圈保持率为83.3%,稳定性显著增加。nclS//AC在10 A g条件下循环5000次后,比电容量仍能保持初始值的68.6%,优于ncl;nclS//AC电容器的最大能量密度为45.00 Wh kg,此时功率密度为785.80 W kg,略高于ncl。以Na HPO·2HO为磷源添加剂且加入1.5 mmol时,合成的nclP没有生成其他物相,具有比ncl更小尺寸的纳米花状结构,缩短离子进入结构内部的途径。在2 A g电流密度下,nclP放电比电容量为1560.7 F g(173.4 m Ah g);在10 A g条件下完成5000圈充放电后保持率为68.7%,皆高于ncl。nclP//AC器件在10 A g电流密度进行5000次的充放电循环后,比电容量保持率为62.5%,优于ncl;nclP//AC电容器在功率密度为788.30 W kg时的最大能量密度为46.00 Wh kg。(3)为了利用S、P之间的协同作用进一步提高材料的电子离域度,探究不同硫源与磷源之间的搭配以及比例,排除工艺条件的影响,制备出性能更加优异的硫磷共掺杂ncl材料。结果表明,以NaSO·5HO和Na HPO·2HO分别作为硫源和磷源(在摩尔比S:P=2:1、Ni:Co=3:1、水热时间6 h和水热温度120 C),共掺杂制备的nclSP没有改变原相,具有薄片层构成的蜂窝状结构,方便电解液的储存和运输。在2 A g电流密度下,nclSP放电比电容量高达2234.5 F g(248.3m Ah g);当电流密度增大到10 A g,电容保持率达到93.3%,在此电流密度下连续充放电5000次,循环性能可以达到84.2%。nclSP与AC组装成扣式电容器,10 A g电流密度下进行5000次的充放电循环后,比电容量衰减为初始的75.5%;nclSP//AC电容器在最大能量密度50.12 Wh kg时对应功率密度为787.41 W kg,性能皆优于纯ncl、nclS和nclP。综上,通过离子掺杂对镍钴双氢氧化物进行结构优化,调控工艺条件和硫磷源用量比例,可以有效提升材料的电化学性能,为超级电容器用电极材料的发展提供策略。本论文有图80幅,表11个,参考文献129篇。

关键词：水热工艺 ncl S/P掺杂共掺杂超级电容器

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基于气象常用软件制作标准地图的研究和实现

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测绘地理信息 2021年

作者：王舒韩同欣何文春刘媛媛国家气象信息中心

气象预报产品以地图为载体，呈现出各类气象要素的分布及强弱程度。而地图体现着一个国家的主权和国际社会中的政治、外交立场。因此，在气象行业中标准化地图制作的需求已经越来越迫切。本文以标准中国地图为例，针对气象常用软件特点... 详细信息

气象预报产品以地图为载体，呈现出各类气象要素的分布及强弱程度。而地图体现着一个国家的主权和国际社会中的政治、外交立场。因此，在气象行业中标准化地图制作的需求已经越来越迫切。本文以标准中国地图为例，针对气象常用软件特点，研究这些软件下标准地图的制作和实现，确保了气象软件绘制地图的准确性、规范性。解决了多年来“问题底图”的困扰，有效提高了气象业务系统地理底图的标准化水平。

关键词：气象软件标准地图 ncl GrADS

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高温热浪诊断分析及应用

高温热浪诊断分析及应用

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作者：何杰东华理工大学

学位级别：硕士

由于近几十年来全球气候变暖的加剧，致使全球范围内的极端高温天气频频发生，高温热浪事件的出现也越来越突出，并且直接影响人类的身体健康，以及给人们生活的各个方面、社会所带来的经济损失等的影响都是非常巨大的，慢慢的这也引起... 详细信息

由于近几十年来全球气候变暖的加剧，致使全球范围内的极端高温天气频频发生，高温热浪事件的出现也越来越突出，并且直接影响人类的身体健康，以及给人们生活的各个方面、社会所带来的经济损失等的影响都是非常巨大的，慢慢的这也引起了世界各国政府和科学家们的广泛关注。虽然人类在面对高温热浪事件的发生还没有非常有效的科技手段完全加以阻止或者消除，但是确可以采取适当的处理措施和有效的防范机制，把高温热浪带来的负面影响降至最低程度。同时随着计算机技术的飞速发展、气象资料越来越丰富，因此合理高效的利用现有技术以及庞大的气象资料开展高温热浪诊断分析是高温热浪预警预报中的一个关键环节。本文主要是从高温热浪数据、诊断分析算法以及相关气候影响因子这三方面着手，对高温热浪事件进行全面、科学的诊断分析，并提供给气象业务员更加直观的气象信息和诊断分析工具，本文的主要完成的工作有：（1）分析了高温热浪的数据来源，对其进行了规格分析以及相应的数据预处理。其数据主要是通过气象卫星、气象自动站、雷达等采集而来，数据来源非常广，而且数据采集过程中常常会出现数据缺失现象（如某时未采集到气温数据）。所以本文根据高温热浪业务的需求对数据的规格进行了分析，并且针对缺失数据、业务需求等情况使用样条函数算法或求平均值做相应的预处理。（2）研究并实现了与高温热浪业务相关的多种推理和分析算法，如突变分析算法、EOF算法、CCA算法、SVD算法等多种算法，使得气象业务员能更加全面、科学的诊断分析高温热浪与其他影响因子之间的关系。（3）对各个气候影响因子（大陆高压、阻塞高压、副热带高压、海温、季风等）进行相应的诊断分析，计算其的相关物理量以及通过ncl语言绘制出其物理量的自身规律产品图，从而使得气象业务员能更加方便的掌握高温热浪与影响因子的关系。

关键词：高温热浪诊断分析影响因子数理统计算法 ncl

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基于改进非平衡策略和深度学习的入侵检测研究

基于改进非平衡策略和深度学习的入侵检测研究

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作者：章延桂林电子科技大学

学位级别：硕士

网络的飞速发展和广泛普及方便了人类的生活,而其中蕴含的丰富信息也带来了许多网络安全问题。在当今的复杂网络环境中,各种病毒、漏洞和攻击层出不穷,威胁着社会公共安全,造成了严重的经济损失,因此保护网络安全成为一个迫切需要研究... 详细信息

网络的飞速发展和广泛普及方便了人类的生活,而其中蕴含的丰富信息也带来了许多网络安全问题。在当今的复杂网络环境中,各种病毒、漏洞和攻击层出不穷,威胁着社会公共安全,造成了严重的经济损失,因此保护网络安全成为一个迫切需要研究的课题。入侵检测能主动检测攻击,因此在网络安全中发挥着关键作用。随着网络入侵攻击的不断进化,传统入侵检测方法的弊端日渐显现,出现了检测性能差、效率低,难以识别少数类别的问题。深度学习的出现能有效解决这种问题,在此之前深度学习已经成功的运用于多个领域。深度学习的多层网络结构和优秀的特征学习能力有助于入侵检测中复杂数据特征的提取。本文针对入侵检测方法和深度学习模型进行深入的分析,对基于深度学习的入侵检测展开研究。本文的主要工作如下:针对传统入侵检测技术对高维数据提取难度较大,从而导致识别率较低的问题,本文提出了基于深度信念网络(Deep Belief Networks,DBN)与概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)的入侵检测模型DBN-PNN。该模型利用DBN强大的特征学习能力结合PNN快速收敛且容错性好的优点,实现对入侵行为的检测。DBN-PNN模型首先采用DBN将大量原始高维数据降维,完成特征提取,之后对DBN输出的低维数据采用PNN分类。通过实验验证了该模型具有良好的识别效果。针对网络入侵数据分布不均匀,各类别比例严重失衡,而大多数入侵检测方法只关注整体样本的检测率忽视少数类别的问题,本文在DBN-PNN模型基础上加入对不平衡数据的优化处理,提出了基于优化不平衡数据的深度学习入侵检测模型。该模型共有四个模块,本文针对其中数据预处理模块和入侵检测模块上进行了研究。在数据处理模块中采用SMOTE算法(Synthetic Minority Over-sampling Technique)合成少数类别样本,增加少数类别数量,对多数类别样本采用ncl算法(Neighborhood Cleaning Rule,ncl)进行欠采样,降低其数目,最终形成平衡数据。将本文提出的DBN-PNN模型应用在入侵检测模块中,最后通过实验结果验证本文的模型能有效提高整体检测的效果,同时提升了对少数类别攻击的识别。综上所述,本文提出的模型不仅有效的提高了入侵检测的检测性能,缩减了检测时间。同时针对非平衡策略的改进,本文的模型能使少数类别攻击的准确率得到了明显的提升。

关键词：入侵检测深度学习深度信念网络概率神经网络 SMOTE ncl

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