2022年77779193永利官网第八期研究生論壇如期舉行。5月12日上午9:00-12:00，RCNS全體成員和各位導師共同參加。在這次組會上，由2名研三的學生彙報自己的畢業論文，然後老師與同學們對彙報内容進行學術探讨，并對存在的問題給出相應的指導和建議。

原莉：核糖核酸 (RNA)是活細胞中非常重要的生物分子之一，随着越來越多的RNA三級結構預測方法被設計出，對這些預測方法進行評估和優化來更加準确的預測RNA三級結構已然成為一項重要研究課題。
本文的主要研究内容有：
（1）為了更好地對現有的RNA三級結構預測方法進行整合與分析，我們将七種具有友好用戶使用界面的預測方法（3dRNA，RNAComposer，MC-Fold/MC-Sym，Vfold，SimRNA，iFold，FARFAR2）和DSSR結構分析程序集成為一個新的RNA三級結構預測工具。
（2）基于上述RNA三級結構集成工具，我們進一步構建了一個基于RNA-Puzzles比賽的數據集，（包含43個不同長度類型的RNA結構），對主流RNA三級結構預測方法進行評估。從RNA分子大小、分子類型和二級結構類型層面對預測方法進行合理的比較研究。

      裴來凡：作為重要的視覺線索，紋理信息不僅體現在自然圖像、遙感圖像和醫學圖像等領域，而且體現在特征模式局部重複、非随機排列宏觀模式刻畫上。紋理圖像的特征提取與分類研究，一直是紡織品疵點檢測、印刷品檢測、指紋識别、材料設計和生物形态學等領域的前沿熱點之一。因此，針對傳統的紋理圖像特征表征和分類精度欠缺，開始全新視角的各種探索有着重要意義，我的論文分為以下六個部分:
      第一部分，主要介紹了複雜網絡的相關理論，回顧了複雜網絡和紋理圖像分類研究背景，分析了複雜網絡在紋理圖像分類上的意義；讨論了複雜網絡和紋理圖像在應用中所面臨的難題，對于傳統分類方法、複雜網絡分析法、以及可視圖分類方法的紋理圖像分析與分類開展了國内外的研究現狀分析與綜述;
      第二部分，回顧了本文研究所涉及了的時間序列、複雜網絡、圖像處理、機器學習的相關概念和方法，包括可視圖、圖片可視圖、小世界網絡、ER随機圖模型、最短路徑、集聚系數、拟等距同構等理論知識。
      第三部分，是在對可視圖、水平可視圖、圖片可視圖網絡進行了詳細論述的基礎上，運用改進的圖片可視圖算法對自然紋理數據庫、人工紋理數據庫、整體紋理數據庫的深入挖掘;
     第四部分，提出了基于彩色紋理數據集的多層圖片可視圖的算法框架。首先，将圖片可視圖算法從灰度紋理圖像數據庫拓展到了彩色紋理圖像數據庫應用場景；然後，将上述圖片可視圖分析與分類方法應用到了多種不同顔色空間；最後，通過數值仿真實驗，展示了多層複雜網絡特征提取應用于彩色紋理圖像數據庫分類的優越性。
     第五部分,運用改進的紋理圖片可視圖算法法對紋理圖像在采集傳輸過程中由于噪聲幹擾等條件導緻了紋理表面特征産生了變化等，進而影響了整體網絡構建的過程的深入挖掘;
   第六部分，總結著名Kylberg、Original_Brodatz、Colored_Brodatz、Multi_band_Texture紋理圖像數據庫等被選為數值研究對象。從研究對象入手表明了該算法優于文獻報道的相關傳統圖像分類算法，計算效率高、圖像特征信息量大，提供了可視圖算法設計參考和借鑒。理論分析和實驗表明，改進的圖片可視圖算法具有顯著的計算速度和足夠的抗噪聲穩定性，提取的特征更加簡潔，硬件要求較低，更容易部署了。

—  學生彙報照片展示  —