导读:本文包含了前馈环论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:映射神经元模型,前馈环网络基元,随机共振,相干共振
前馈环论文文献综述
涂玉兵,汪茂胜,黄万霞,崔执凤,张季谦[1]（2013）在《映射神经元前馈环网络基元中的随机共振和相干共振》一文中研究指出采用映射神经元模型,通过数值模拟方法研究了由3个神经元组成的前馈环(Feed-Forward-Loop,FFL)网络基元中噪声对体系非线性动力学行为的影响.由3个神经元组成的前馈环网络基元,因神经元本身分为兴奋和抑制两种类型,共有8种不同的形式.通过对不同类型前馈环网络基元的数值模拟,在多种类型的前馈环中发现了随机共振及相干共振现象.在对不同前馈类型及不同耦合强度下的结果进行比较后,发现不同的前馈形式及耦合强度对体系的动力学行为有着非常重要的影响.(本文来源于《中国科学:物理学 力学 天文学》期刊2013年02期）
逄荣荣[2]（2010）在《基于Gibbs抽样法及模拟过滤法对前馈环调控速率的估计》一文中研究指出后基因组时代的一个重要任务就是将细胞内基因、mRNA、蛋白质及代谢产物的相互作用研究清楚,基因调控网络控制着基因的表达,描述调控因子蛋白与其所调控的目标基因间的相互作用.研究结果表明,此类调控网络由基本单元——网络motif构成,于是对网络的研究转向网络motif.基本motif中调控因子调控能力可认为是一种随机反应速率,若可以将生物调控网络的参数估计出来,对人类所需目标基因高效表达、生物制药等诸多领域将产生重要作用.本文着重对motif的一种常见结构——前馈环进行分析.首先,在扩散近似的理论框架下提出模型表示,得到系统微分方程.之后,在缺失数据的框架下我们给出了基于Gibbs抽样法的参数估计;考虑到Gibbs抽样法收敛速度,又采用了一种可克服该问题的改进算法:模拟过滤法.应用matlab进行编程对模拟数据进行计算,得到相应参数的估计值及置信区间,结果表明该方法用于估计前馈环调控速率是可行的.(本文来源于《苏州大学》期刊2010-04-01）
刘金凤,高磊,刘永宾,李霞[3]（2009）在《前馈环中疾病基因的分布特性研究》一文中研究指出目的研究人类基因转录调控网络的特异性模块及转录调控模块中不同位置上基因的功能。方法通过与随机网络比较得到人类基因转录调控网络中具有显着意义的调控模块,并利用超几何分布算法计算特异性模块不同位置上疾病基因的分布显着性。结果前馈环在人类基因转录调控网络中分布频率具有特异性(P<0.01),疾病基因在该类模块的特异调控子和功能反应子中比例显着偏高(P<0.01)。结论前馈环是人类基因转录调控网络的主要模块。其中,前馈环中特异调控子起信息传导作用,功能反应子为功能执行者,在疾病的发生发展中起重要作用。(本文来源于《中国优生与遗传杂志》期刊2009年05期）
前馈环论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
后基因组时代的一个重要任务就是将细胞内基因、mRNA、蛋白质及代谢产物的相互作用研究清楚,基因调控网络控制着基因的表达,描述调控因子蛋白与其所调控的目标基因间的相互作用.研究结果表明,此类调控网络由基本单元——网络motif构成,于是对网络的研究转向网络motif.基本motif中调控因子调控能力可认为是一种随机反应速率,若可以将生物调控网络的参数估计出来,对人类所需目标基因高效表达、生物制药等诸多领域将产生重要作用.本文着重对motif的一种常见结构——前馈环进行分析.首先,在扩散近似的理论框架下提出模型表示,得到系统微分方程.之后,在缺失数据的框架下我们给出了基于Gibbs抽样法的参数估计;考虑到Gibbs抽样法收敛速度,又采用了一种可克服该问题的改进算法:模拟过滤法.应用matlab进行编程对模拟数据进行计算,得到相应参数的估计值及置信区间,结果表明该方法用于估计前馈环调控速率是可行的.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
前馈环论文参考文献
[1].涂玉兵,汪茂胜,黄万霞,崔执凤,张季谦.映射神经元前馈环网络基元中的随机共振和相干共振[J].中国科学:物理学力学天文学.2013
[2].逄荣荣.基于Gibbs抽样法及模拟过滤法对前馈环调控速率的估计[D].苏州大学.2010
[3].刘金凤,高磊,刘永宾,李霞.前馈环中疾病基因的分布特性研究[J].中国优生与遗传杂志.2009