人的大脑有约10^(11)个神经元,神经元之间通过其突触相互连接而组成一个高度复杂的网络,挖掘该网络的信息意义十分重大,将有助于解决人类认知性障碍疾病的预防和诊断.本文利用精神分裂症病人和正常对照受试者的功能性磁共振成像(functio...人的大脑有约10^(11)个神经元,神经元之间通过其突触相互连接而组成一个高度复杂的网络,挖掘该网络的信息意义十分重大,将有助于解决人类认知性障碍疾病的预防和诊断.本文利用精神分裂症病人和正常对照受试者的功能性磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)数据来构造人脑网络模型,再基于图论方法对精神分裂症病人的脑网络的异常拓扑属性进行探索.在传统的基于图论方法对人脑网络信息进行挖掘时,都是假设人脑网络模型具有时不变性,因而在构造人脑网络模型时是取整个时间段的时间序列数据进行构造的,构造出的是一种静态不变的网络,然而fMRI功能像时间序列数据具有不平稳性,难以保证时不变这一前提.因此,在构造人脑网络模型时,应该考虑其时变性的特点,构造一个动态的脑网络,这样才能更好地挖掘人脑网络的信息.本文利用取时间窗口,对时间序列数据进行分段计算,构造动态的脑网络模型,再结合图论知识进行分析,从而降低了fMRI功能像时间序列数据不平稳性对结果的影响.通过对精神分裂症病人和正常对照受试者不同水平的动态脑网络进行对比,结果发现精神分裂症病人和正常对照受试者的全脑动态功能连接网络的单个节点的属性、组网络的属性出现差异,这些网络属性差异的发现为进一步研究精神分裂症的病理机制提供了新的线索.展开更多
电网结构识别就是通过快速遍历电网拓扑结构获取电网结构类型(环网/辐射网)、节点平均度、内部联络线数量等结构信息。为满足调度权下放这种新形势下的快速、精确识别"组团式"电网结构的需求,对IEC 61970电力系统公共信息模型...电网结构识别就是通过快速遍历电网拓扑结构获取电网结构类型(环网/辐射网)、节点平均度、内部联络线数量等结构信息。为满足调度权下放这种新形势下的快速、精确识别"组团式"电网结构的需求,对IEC 61970电力系统公共信息模型(Common Information Model,缩写为CIM)进行了适当的扩展,并运用节点融合技术的思想构建了节点/支路模型。在该模型的基础上,运用深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)算法实现了"组团式"电网结构的自动识别。之后,以XML文件为底层载体,采用面向对象的程序设计方法开发了基于CIM的"组团式"电网结构在线自动识别软件系统。最后,用广东省实际电力系统的测试结果验证了所发展的软件系统的有效性。展开更多
文摘人的大脑有约10^(11)个神经元,神经元之间通过其突触相互连接而组成一个高度复杂的网络,挖掘该网络的信息意义十分重大,将有助于解决人类认知性障碍疾病的预防和诊断.本文利用精神分裂症病人和正常对照受试者的功能性磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)数据来构造人脑网络模型,再基于图论方法对精神分裂症病人的脑网络的异常拓扑属性进行探索.在传统的基于图论方法对人脑网络信息进行挖掘时,都是假设人脑网络模型具有时不变性,因而在构造人脑网络模型时是取整个时间段的时间序列数据进行构造的,构造出的是一种静态不变的网络,然而fMRI功能像时间序列数据具有不平稳性,难以保证时不变这一前提.因此,在构造人脑网络模型时,应该考虑其时变性的特点,构造一个动态的脑网络,这样才能更好地挖掘人脑网络的信息.本文利用取时间窗口,对时间序列数据进行分段计算,构造动态的脑网络模型,再结合图论知识进行分析,从而降低了fMRI功能像时间序列数据不平稳性对结果的影响.通过对精神分裂症病人和正常对照受试者不同水平的动态脑网络进行对比,结果发现精神分裂症病人和正常对照受试者的全脑动态功能连接网络的单个节点的属性、组网络的属性出现差异,这些网络属性差异的发现为进一步研究精神分裂症的病理机制提供了新的线索.
文摘电网结构识别就是通过快速遍历电网拓扑结构获取电网结构类型(环网/辐射网)、节点平均度、内部联络线数量等结构信息。为满足调度权下放这种新形势下的快速、精确识别"组团式"电网结构的需求,对IEC 61970电力系统公共信息模型(Common Information Model,缩写为CIM)进行了适当的扩展,并运用节点融合技术的思想构建了节点/支路模型。在该模型的基础上,运用深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)算法实现了"组团式"电网结构的自动识别。之后,以XML文件为底层载体,采用面向对象的程序设计方法开发了基于CIM的"组团式"电网结构在线自动识别软件系统。最后,用广东省实际电力系统的测试结果验证了所发展的软件系统的有效性。
