A Note of Frattini Subgroup

Kirtland在论文[15]中提出这样一个问题: 设P表示一种子群类型或子群性质.如果G的所有不包含在Frattini子群中的子群都满足性质P，那么G的所有子群是否都满足性质P呢? 本文研究了P分别表示子群的正规性，与有限群G的所有p子群的交换性，s-拟正规性，与G的所有Sylow子群及其极大子群的交换性，子群的次正规性，与G的所有Sylow子群的极大子群的交换性，与G的所有Sylow子群的2-极大子群的交换性时的问题. 对于前面6种情况，本文给出了肯定的解答;对于最后一种情况，本文解决了当有限群没有 正规Sylow子群时的情况.同时本文还得到了Iwasawa群的一个等价...Kirtland has put forward such a question in Paper[15]: Consider a subgroup type or subgroup property P. Is it TRUE that If every subgroup H of a group G that is not contained in the Frattini subgroup satisfies property P, then every subgroup of G satisfies property P? In this paper,we investigate the question when the property P respectively denotes that a subgroup is normal,that a subgroup...学位：理学硕士院系专业：数学科学学院数学与应用数学系_基础数学学号：1902009115226

基于PWLR模型的领域新兴趋势识别及其可视化研究

探索构建准确、有效的领域新兴趋势分析框架,对于新兴趋势研判、舆情监测等情报工作具有一定的意义。首先,基于N-Gram模型抽取蕴含时间标签的科技文献文本数据中的多元词汇特征Bi-Gram与Tri-Gram;其次,利用分段线性回归（piecewise linear regression,PWLR）模型对Bi-Gram、Tri-Gram进行分段拟合,探测多元词汇在近期时间线上的新兴特征,准确识别有发展潜力的新兴词汇;最后,基于上一步的新兴词汇判别结果利用层次聚类算法识别领域新兴趋势并进行可视化分析。通过对基因编辑领域进行实证研究,识别出基因编辑领域的主要新兴趋势有CRISPR-Cas9技术、基因治疗、动植物基因编辑,验证了本研究提出方法的可行性和有效性。</p

基于多目标优化的核心专利挖掘方法研究——以基因工程疫苗领域为例

专利是技术信息最有效的载体，挖掘核心专利可以为组织机构以及个体的创新实践活动提供更加高效的背景技术支撑，对把握某领域技术发展水平，推动技术进步具有重要意义。本文对当前核心专利识别的研究现状进行调研分析，并在前人研究的基础上提出基于多目标优化方法的核心专利挖掘模式，选取基因工程疫苗领域的专利数据进行了实证分析。本文筛选了9项专利指标作为对象并归类到专利技术价值、经济价值、法律价值三个目标下，基于此运用超体积函数进行测度，最终识别出200项核心专利，为全面了解该领域的技术发展现状以及当前的核心专利识别研究提供方法借鉴。</p

基于语义信息的核心技术主题识别与演化趋势分析方法研究

[目的/意义]将自然语言处理、深层语义信息与技术主题分析相结合进行研究与探索,有助于科学家识别领域重点,把握科技发展机遇。[方法/过程]通过提取科技论文和专利文本数据的SAO结构,提出核心技术主题识别与发展阶段分析方法,构建SAO语义信息网络,采用点度、中介中心度和特征向量中心度等社会网络分析指标分析核心技术主题演化趋势。[结果/结论]将该方法应用于造血干细胞领域,以2000&mdash;2018年为研究区间,验证了方法的科学性和有效性,预测肿瘤疾病治疗将是该领域未来的演化趋势,且发现该领域中存在流行性偏见的发展特点。&nbsp;</p

A knowledge graph of stem cell oriented to subject knowledge discovery

随着科学研究领域不断扩张、细化和交叉，科技文献与科学数据呈&ldquo;井喷式&rdquo;增长，学科的知识结构、知识脉络越来越复杂。知识图谱是一种对多源数据进行多维度、细粒度知识挖掘与语义关联的新型知识组织技术，是知识互联的基础。通过构建知识图谱对学科领域的科技文献与科技数据进行集成、分析和挖掘与可视化呈现，从而勾勒学科的知识结构和发展脉络，可帮助科研人员和管理人员在不同层面和视角对学科研究发展进行分析和把握，已经成为图书馆学、情报学、学科信息学的研究重点。知识图谱在知识组织上实现了信息资源内部知识单元的多层次、细粒度、富语义组织，在服务形式上支持智能检索、知识计算、知识挖掘、辅助决策等知识发现应用，可为专业型、计算型、战略型、政策型、方法型&ldquo;五型融合&rdquo;的情报研究与知识发现新范式提供理论与方法支撑。本文在对科技大数据背景下的学科知识发现需求分析的基础上,以干细胞学科领域为例,综合科技论文、发明专利等科技文献与临床实验、药物产品等科学数据，对学科从整体、科学仪器、动物模型、方法技术、细胞器官、基因、疾病、实验试剂、治疗等层面进行画像，构建干细胞知识图谱，全景式描绘了干细胞领域的知识结构和知识脉络。在此基础上进行干细胞领域知识发现研究，揭示了造血干细胞领域重大病症的知识脉络与干细胞新兴主题。</p