基于混合SVM方法的蛋白质二级结构预测算法

预测蛋白质二级结构,是当今生物信息学中一个难以解决的问题.由于预测蛋白质二级结构的精度在蛋白质结构研究中起到非常重要的作用,因此在基于KDTICM理论基础上,提出一种基于混合SVM方法的蛋白质二级结构预测算法.该算法有效地利用蛋白质的物化属性和PSI-SEARCH生成的位置特异性打分矩阵作为双层SVM的输入,从而大大地提高了蛋白质二级结构预测的精度.实验比较分析表明,新算法的预测精度和普适性明显优于目前其他典型的预测方法.     

基于混合SVM方法的蛋白质二级结构预测算法

预测蛋白质二级结构,是当今生物信息学中一个难以解决的问题。由于预测蛋白质二级结构的精度在蛋白 质结构研究中起到非常重要的作用,因此在基于KDTICM理论基础上,提出一种基于混合SVM方法的蛋白质二级 结构预测算法。该算法有效地利用蛋白质的物化属性和PSI-SEARCH生成的位置特异性打分矩阵作为双层SVM的 输入,从而大大地提高了蛋白质二级结构预测的精度。实验比较分析表明,新算法的预测精度和普适性明显优于目前 其他典型的预测方法。     

决策树算法在蛋白质二级结构预测问题中的应用研究

论文将决策树算法应用于蛋白质二级结构预测中,在蛋白质二级结构预测应用研究中,我们指出了在蛋白质二级结构预测问题中决策树分类属性的选择方法和决策树分类方法和决策树剪枝方法,并且比较了改进后的决策树算法和c45决策树算法在蛋白质二级结构预测问题中的应用效果。     

基于长度信息和深度卷积神经网络分类建模的蛋白质二级结构预测方法

提出基于蛋白质长度信息和深度卷积神经网络分类建模的方法(Length Information and Deep Convolu-tional Neural Networks,LIM-DCNN),实现对于蛋白质二级结构的预测.实验得到的6分段模型,预测CASP9、CASP10、CASP11、CASP12和CB513的Q3准确率分别为83.67％、78.99％、78.53％、71.52％和85.94％,说明了基于蛋白质长度分类建模的有效性,并且实验得到的CB513结果明显优于其他许多经典的预测算法.     

基于多层量子粒子群优化算法和Toy模型的蛋白质结构预测研究

蛋白质结构预测,作为计算生物学基本问题之一,是个典型的NP难解问题.研究表明合理运用算法,借助物理模型,可用于预测蛋白质结构.Toy模型就是较为简单的类,其势能最低状态的确定则为结构预测的关键所在.量子粒子群算法是典型的智能优化算法,己广泛应用于多种系统寻优问题中.本篇文章提出使用1种改进的量子粒子群优化算法,并结合Toy模型,进行蛋白质结构预测.算法的改进在于对每次迭代的粒子,排序之后将种群分成精英子群、开采子群和勘探子群来区别处理,并通过实验进行运算和预测.结果表明运用改进的量子粒子群优化算法来进行蛋自质折叠结构预测是可行的且高效的.     

基于Chernoff距离的GA-PLS法预测蛋白质二级结构研究

提出了用于预测蛋白质二级结构的Chernoff-GA-PLS算法。该方法首先是根据各个氨基酸残基的理化性质等自身所带的信息,计算出各样本到不同类别的Chernoff距离,进而根据Chernoff距离对蛋白质的氨基酸序列数据进行编码。最后由偏最小二乘进行蛋白质二级结构预测,并在整个算法过程中使用GA优化各个运行参数。为解决蛋白质二结构预测中的编码问题,提高预测结果的准确性和鲁棒性提供了一种新的思路。应用本方法对28个蛋白质共5789个氨基酸进行处理,获得的正确预测率达73.47%,研究结果表明,该方法预测结果明显高于目前运用单一方法获得的65%左右的预测准确率。由于该方法的预测误差小,易在Matlab上编程实现,计算过程中的参数意义明确和良好的可解释性,因此具有良好的应用前景。     

改进的势能曲面变平法在二维非格点模型中的应用

蛋白质结构预测问题是生物信息学中的一个重要问题.缺少一种有效的全局寻优方法是阻碍这一问题解决的关键.势能曲面变平(ELP)法是一种启发式的全局优化方法,是一种推广的Monte Carlo方法,已成功地应用于许多优化问题.在ELP法的基础上,提出了改进的势能曲面变平(ELP )算法.将ELP 算法应用于二维非格点的蛋白质AB模型,预测和发现四条链长分剐为13,21,34和55的氨基酸序列的蛋白质结构.数值实验表明,ELP 算法是一种预测蛋白质结构的有效算法.     

基于近似高斯核显式描述的大规模SVM求解

大规模数据集上非线性支持向量机(support vector machine,SVM)的求解代价过高,然而对于线性SVM却存在高效求解算法.为了应用线性SVM高效求解算法求解非线性SVM,并保证非线性SVM的精确性,提出一种基于近似高斯核显式描述的大规模SVM求解方法.首先,定义近似高斯核并建立其与高斯核的关系,推导近似高斯核与高斯核的偏差上界.然后给出近似高斯核对应的再生核希尔伯特空间(reproducing kernel Hilbert space,RKHS)的显式描述,由此可精确刻画SVM解的结构,增强SVM方法的可解释性.最后显式地构造近似高斯核对应的特征映射,并将其作为线性SVM的输入,从而实现了用线性SVM算法高效求解大规模非线性SVM.实验结果表明,所提出的方法能提高非线性SVM的求解效率,并得到与标准非线性SVM相近的精确性.     

基于网格的分布式数据计算预测蛋白质相互作用关系

随着不同物种蛋白质相互作用关系数据的大量积累,蛋白质相互作用特别是大规模蛋白质相互作用的研究成为生命科学领域的又一个研究热点.目前互联网上存在大量分布式的、异构的蛋白质相互作用关系数据源,用户难以高效地整合这些数据源中的信息.本文针对多个大容量的蛋白质相互作用关系数据库,在数据网格BD-Grid环境下,提出了预测蛋白质相互作用关系通用结构框架,通过有效的元数据管理服务和合理的数据分类服务,屏蔽异构数据库间的差异,实现了用户对数据的透明存取,并在该数据平台上,实现了预测蛋白质相互作用关系的应用,使相关领域的研究人员能以生物信息学的方法研究蛋白质的相互作用关系.初步的实验结果说明,该BD-Grid具有较好的性能.     

基于深度学习的蛋白质二级结构预测

后基因组时代的到来,蛋白质的数据量急剧增长.为对蛋白质结构进行准确预测,提出了一种深度学习的方法,来预测蛋白质的二级结构分类问题.采用由近似熵、疏水模式以及图像特征组成的伪氨基酸组分方法,来提取蛋白质序列的特征;预测模型采用了5层的深度玻尔兹曼机(DBM)+分类层,5层的DBM组成了4个RBM,分类层采用softmax分类器;同时采用了非监督学习和监督学习作为预测模型的训练策略.与现有预测方法相比,提出的预测方法,比目前较好的支持向量机(SVM),人工神经网络(ANN)精度均要高.实验结果表明,提出的改进方法具有很好的可行性和有效性.     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

基于CUDA的引导源目标定位快速算法研究

研究引导源的目标定位问题,为实现水下目标定位提供了一种新的途径。实际海洋环境中存在噪声,对定位精度的影响非常大,为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,提出了一种改进的邻域平均法对条纹图像进行降噪处理。同时,由于声场计算和图像处理需要非常大的计算量,实现会耗费较长的时间,提出了利用CUDA技术对GTL算法进行加速处理。处理结果表明,经降噪方法处理后,目标距离估计结果准确,误差较小;与传统CPU方法相比,CUDA技术能不改变精度,且使算法时间减少,为目标定位提供了依据。     

基于《伤寒论》的命名实体识别研究

研究《伤寒论》中命名实体的识别方法,助力张仲景《伤寒论》不同版本文本的深度挖掘,有助于传承中医文化.该文尝试构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型,提取《伤寒论》中疾病、证候、症状、处方、药物等实体,并与BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型进行对比.五次实验ALBERT-BiLSTM-CRF模型三个评价指标准确率(P),召回率(R)和F1-测度值(F1-score)的平均值分别为85.37％,86.84％和86.02％,相较于BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型F1-score分别提升了6％和3％.实验表明相比BiLSTM-CRF和BERT-BiLSTM-CRF模型,ALBERT-BiLSTM-CRF模型在基于《伤寒论》的实体识别任务中效果最好,更适用于中文古籍的知识挖掘.     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

E1astos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世．一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的Content Provider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式．解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。