石玉
- 作品数：8 被引量：11H指数：2
- 供职机构：郑州师范学院数学与统计学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河南省教育厅科学技术研究重点项目国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：理学历史地理生物学文化科学更多>>
- 河南省高速公路空间分布研究被引量：3
- 2014年
- 随着我国公路网的建设与完善,高速公路已成为物流和客流的主要载体之一,对地区国民经济和社会发展起着至关重要的作用。根据河南省公路系统的实际情况,基于通行路径中时间消耗测度,利用非欧氏空间中最佳路径算法,对单位时间内河南省高速公路服务区域覆盖范围进行定量评价。研究结果表明,河南省高速公路服务覆盖率差别较大,覆盖率较高的地区,主要集中在经济相对发达的河南省中部,外围地区覆盖率相对较低,有4块总面积为29 596 km2的地区急需完善高速公路布局和修建高水平高速引线。
- 张开广石玉巴明廷孟红玲孙艳敏
- 大学高年级统计学教学的几点思考
- 2011年
- 该文通过分析当前统计学专业发展的趋势和大学高年级的教学特点，结合作者对高年级统计学相关课程的教学实践，在如何提高教学质量这一问题上提出几点思考，并且给出了相应的教学思路和教学方法。
- 石玉
- 关键词：统计学大学高年级案例式教学探究式教学
- 非线性抛物方程的一个新混合元格式的超收敛分析被引量：5
- 2014年
- 构造了非线性抛物方程的一个新的混合有限元格式.借助于高精度分析和插值后处理技巧,得到了半离散格式下原始变量和通量任意阶矩形有限元空间的超逼近及整体超收敛结果.
- 石玉陈宝凤李威石东洋
- 关键词：抛物方程非线性协调元
- 非线性Sobolev-Galpern型湿气迁移方程的非协调类Carey元超收敛分析被引量：2
- 2014年
- 主要目的是将非协调类Carey元应用于非线性Sobolev-Galpern型湿气迁移方程.借助于单元的特殊性质(即在能量模意义下相容误差比插值误差高一阶)、线性三角元的高精度分析以及平均值技巧,得到了解的超逼近性质.进一步地利用插值后处理技术导出了整体超收敛结果.
- 陈宝凤石玉
- 关键词：超收敛
- 非线性抛物方程的EQ_1^(rot)非协调混合元方法的超收敛分析
- 2015年
- 基于EQ_1^(rot)非协调矩形元及零阶R-T元对非线性抛物方程构造了一个新的混合元格式.利用EQ_1^(rot)元所具有的两个特殊性质:(I)插值算子与其投影算子是一致的;(II)当所考虑问题的精确解属于H^3(ΩΩ)时,其相容误差可以达到O(h^2)(h是剖分参数),比插值误差高一阶.同时借助关于这两个单元的高精度分析、平均值技巧和插值后处理技术,得到了关于原始变量以及通量的超逼近和整体超收敛结果.
- 石玉张开广李威
- 关键词：非线性抛物方程混合元格式
- 人管家基因启动子序列中的组合转录调控元件分析被引量：1
- 2015年
- 研究表明,第一内含子可能参与基因转录调控.利用统计方法提取人管家基因上游至第一内含子序列中潜在的组合转录调控模体,分析模体间的距离、区域分布等特征,探讨内含子参与基因转录调控的可能性及其参与方式.在管家基因中共获得960对潜在转录调控模体对,其中57%与实验已知的具有转录相互作用的因子对吻合,共涉及12组因子对.分析发现,绝大多数模体对(>80%)偏向于上游区域及"上游-内含子"区域,进一步支持了内含子参与基因转录调控的假设,并据此推测内含子与上游序列之间具有转录协同作用,模体在基因转录起始位点(TSS)附近较为集中,模体对的两个模体之间距离较近,60%左右距离在200 bp以内,特别地,65%的模体对特征距离在100 bp以内,短距离间隔有利于转录因子间的协同作用.这些结果将有助于对人基因转录调控机制及内含子功能的深入认识.
- 李慧敏石玉杨志刚江绍萍
- 关键词：内含子
- 基于Markov模型的基因组合调控模块预测
- 2013年
- 研究了Markov模型在预测基因组合调控模式中的应用.首先基于基因序列特点构造Markov模型,并发展了预测基因组合调控模块的概率模型.然后结合目前基因组合调控模式数据库的特征,提出了比较模型优劣的新指标:丰度.最后利用提出的模型预测分析酵母核糖体蛋白基因中的转录调控模块,并与其它方法进行比较,结果表明Markov模型在预测基因组合调控模式时的有效性和优越性.
- 李慧敏石玉杨志刚江绍萍
- 关键词：基因MARKOV模型
- 基于稀疏极大边界特征的癌症基因表达数据分析
- 2012年
- 基因表达数据的高维数、高噪声的特点,使得对其做判别分析之前进行数据降维是必要的。特征提取和变量选择作为降维方法各有利弊。本文针对基因表达数据分析的特点,提出了一种在特征提取过程中嵌入变量选择的方法,并将该方法应用于前列腺癌基因表达数据库中。结果显示,该方法所提取的特征不仅具有良好的判别能力,而且能够在特征提取过程中实现变量选择,从而增加了模型中单个基因对判别癌症的解释意义。
- 石玉李慧敏兰社云
- 关键词：基因表达特征提取癌症分类
