水稻组织特异性蛋白质相互作用网络构建方法

组织特异的基因表达和蛋白质相互作用是研究基因调控、蛋白质功能、细胞过程的重要部分.相较于其他模式生物在蛋白质相互作用研究方面的进展,高等模式植物水稻中组织特异性蛋白质相互作用的研究十分缺乏.因此,提出了一种用于水稻组织特异性蛋白质相互作用网络构建的计算方法.该方法主要包含三部分:第一,在统一标准下融合多数据识别组织特异的基因;第二,提出了新的同源映射方法,并集成6种模式生物相互作用数据构建和评估目标物种蛋白质相互作用网络;第三,构建不同组织的蛋白质相互作用子网,并筛选高可靠的蛋白质相互作用.为了验证方法的有效性,构建并分析了水稻首个组织特异的蛋白质相互作用网络(PTSN4R:Predicted Tissue-Specific Network for Rice). PTSN4R包含了水稻23个组织的组织特异基因及对应的组织特异蛋白质相互作用子网,为分析组织特异的基因表达和蛋白质相互作用提供了便利条件. PTSN4R有助于理解水稻的生长调控机制,为水稻增产提供线索.同时,提出的方法能够方便的应用到其他物种,促进组织特异的蛋白质相互作用网络的研究.     

面向异构时序数据的关键帧动态采样行为识别

为了解决接触式行为感知数据存在冗余的问题，提出了关键帧动态采样行为识别网络(KDAS)。首先，使用双向长短期记忆(BLSTM)网络搭建行为识别的预处理模块，用于原始感知数据状态的初始化并获得初始行为预测结果；其次，基于每一数据帧的初始化信息，利用BLSTM网络构建关键帧选择网络，通过该网络预测每一数据帧被选中的概率，从而确定关键帧；最后，使用被选中的关键帧再次进行行为预测，并将2次预测结果合并，形成效用函数，用于训练关键帧选择网络。在UCI HAR,Opportunity和UCI mHealth三个公开数据集上进行了实验，实验结果表明，用KDAS能够显著提高行为识别的准确度和F1值。     

多特性融合图卷积方法的分子生物活性预测

药物开发周期长且耗资大,使用计算机药物筛选方法辅助筛选先导化合物的方式可有效提升其效率。该文基于注意力机制提出一种新的特征融合方案——多特性融合方案,并结合现有的基于边注意的图卷积网络,对从公共化学数据库PubChem中筛选的不同种类的生物活性数据集进行生物活性预测。通过直接学习分子图特征,避免了人工计算特征带来的不稳定性及不可靠性;并且基于注意力的多特性融合方案使得模型可以自适应融合多个边属性特征。经验证,该方法比其他机器学习方法能更准确地预测分子的生物活性。     

小世界效应加速生物地理学优化的社团识别算法

为提高基于优化方法的网络社团结构识别算法的有效性,设计一种利用小世界效应加速生物地理学优化过程的网络社团结构识别算法. 首先基于矩阵随机编码建立网络社团识别生物地理学优化框架,在栖息地中全局进化地搜索对应于最大化模块度的网络社团划分. 然后,给出基于小世界效应的生物地理学迁移策略,可以加速进化算法的信息交换过程. 最后,运用该算法在现实网络和人工合成网络上进行实验. 结果表明:引入小世界效应能够降低网络社团结构识别算法的收敛时间;在典型现实网络与人工合成网络上运行该算法能够获得较高的模块度值与标准化互信息值;信息交换的拓扑结构能够优化进化算法效率. 应用小世界效应加速生物地理学优化的网络社团识别算法具有较好的可行性与有效性.     

基于集成深度学习的时间序列预测模型

基于高斯过程的条件受限玻尔兹曼机(GCRBM)时序模型可以很好的预测单一种类时序数据,但是该模型难以预测多类别的真实高维数据。针对这个问题,提出基于集成深度学习的时间序列预测模型,对多类时序对应训练多个深可信网络(deep belief networks, DBN)模型来学习低维特征,利用低维特征对应训练多个GCRBM时序模型。预测时序时先通过训练出的一组DBN模型对目标数据进行降维并通过重建误差识别类别,然后通过识别到的类别所对应的GCRBM模型预测目标数据的后期时序。在CASIA-A步态数据集上的试验结果表明:本方法能够准确识别出步态序列,而且预测结果能够模拟出真实的步态序列,证实了本模型的有效性。     

基于条件边界平衡生成对抗网络的河流表面流速估测

针对不同流速类类间差异小而造成的分类困难问题,提出条件边界平衡生成对抗网络和多特征融合的卷积分类网络,分别进行流速图像的生成和分类. 为了达到数据增强效果,引入标签机制和验证模块实现相应类别图像数据的拟合与生成;为了加强图像不同纹理特征信息对流速估测的影响,引入多特征融合机制对所有真实样本和生成伪样本进行特征提取和流速识别,实现对差异性较小的图像的分类. 将该方法应用于实际的河流表面流速估测,结果表明,在图像生成模块中,引入的标签信息和验证机制在一定程度上能强制引导模型的数据生成方向;在图像识别模块中,引入的多特征融合机制使所提出方法相较于其他方法,在差异性较小的水流图像的识别上更具鲁棒性.     

基于多尺度特征与注意力机制的轴承寿命预测

针对以往剩余使用寿命（RUL）预测方法对轴承退化信息挖掘不充分、忽视不同特征贡献度差异,影响预测准确性的问题,提出基于多尺度特征与注意力机制的轴承RUL预测方法. 在多个尺度下计算轴承原始振动信号的若干时域和频域特征,作为输入特征集. 将多尺度特征集输入到网络中,以注意力模块为不同特征自适应地分配最佳权重,以卷积神经网络（CNN）模块进行深层特征提取与多尺度特征融合,通过前馈神经网络（FNN）模块映射得到RUL预测值. 通过公开的轴承数据集进行实验验证,与其他RUL预测方法相比,所提方法的预测性能更优越.     

基于深度学习的蛋白质-ATP结合位点预测

为了提高识别蛋白质-ATP结合位点预测精度,提出了基于Inception架构的深度网络模型Inception_base,同时对网络模型和训练策略进行优化和改进,提出了新的网络模型Inception_ evolution.通过两组数据集在该模型上测试,获得AUC分别为0.885和0.918,均优于其他对比机器学习方法.实...     

基于图神经网络的零件机加工特征识别方法

针对现有基于深度学习的方法存在的难以识别相交特征、无法精确确定加工特征面的问题,提出基于图神经网络的加工特征识别方法.通过压缩激励模块提取节点与邻接边的特征,构建节点级与邻接边级的双层注意力网络,分割每个节点对应的加工特征.该方法充分利用了零件模型的面特征与边特征,结合零件模型的拓扑结构,基于注意力机制对特征信息进行深度学习,可以有效地解决非面合并相交特征的识别问题.在多加工特征零件数据集上,将该方法与其他3种特征识别方法进行实验对比,在准确率、平均类准确率和交并比3项指标上均取得最优结果,识别准确率高于95%.     

基于深度残差网络的轻量级指静脉识别算法

提出一种基于深度残差网络的轻量级指静脉识别算法。首先,以ResNet34为基础,使用深度可分离卷积代替传统卷积,加入SE(Squeeze and Excitation)注意力机制模块来提取手指静脉空间域上的细节特征,并引入宽度缩放因子,进一步压缩网络;其次,在训练中引入教师-学生网络模式,对轻量级深度残差网络进行知识蒸馏训练,并使用知识蒸馏损失、CurricularFace和交叉熵损失对网络进行联合监督,解决了轻量级深度残差网络因学习参数量较少引起的性能下降问题。分别在FV-USM数据集、Lab-Normal数据集和Lab-Special数据集上进行仿真实验,结果表明,同基于轻量级网络MobileFaceNet的识别算法相比,提出的算法有效提高了零误识识别率和Top1排序性能。     

边介数聚类算法在肿瘤基因表达谱中的应用

基于肿瘤基因表达谱研究了肿瘤相关基因及其功能模块的聚类算法,同时利用模块度评价了算法的有效性.通过与层次聚类算法的比较,证明边介数聚类算法在肿瘤基因功能模块聚类方面具有一定的有效性和实用性.以人结肠癌基因表达谱为研究对象,应用边介数聚类算法将158个从2万多个原始数据中提取的特征基因聚成7种功能类.通过GO数据库检索进一步证明这7类基因具有明确的生物学功能和意义.     

基于肿瘤基因表达谱的基因功能模块识别

为了揭示肿瘤发生发展的分子机制,结合基因功能分类体系数据库(gene ontology,简称GO),采用网络分解算法对结肠癌基因表达谱数据进行了研究．研究结果表明,与结肠正常组织基因模块相比,结肠癌基因模块与细胞周期调节、抗细胞程序性死亡、信号转导、细胞增殖等功能类相关,由此推论结肠癌基因功能模块结构的改变导致了结肠癌的发生．     

基于蝙蝠算法的蛋白质网络功能模块检测

为了得到更好的蛋白质功能模块,揭示蛋白质的功能,利用蝙蝠算法对蛋白质相互作用网络(PPINs)进行功能模块检测. 每个蝙蝠个体所在的位置代表一种候选的功能模块划分,将PPIN中每个蛋白质节点与其所有邻居节点组成邻居有序表,采用在邻居有序表中随机游走的编码方式进行种群的初始化;在种群优化过程中,设计定向局部扰动、随机扰动、基于距离和频率的自适应变异、自然选择4种寻优机制来进行解的随机优化. 在5个不同规模的酵母菌PPIN数据集上,将所提出方法与6种经典算法进行对比实验. 结果表明,所提出方法检测到的功能模块中有较多模块与标准模块相匹配,并且所提出算法在覆盖率、召回率、灵敏度、正的预测率、准确度评价指标上均表现突出,验证了所提出方法的有效性.     

功能相关基因模块的共表达分析软件GeneHub

介绍了研制的功能相关基因模块的共表达信息融合分析软件GeneHub的7个功能模块：数据提交及分解、统一编号、数据标准化、差异表达基因筛选、基因功能分组、表达相关性统计分析和综合评价．Gene．Hub涉及的生物学．数据库(LocusLink、Unists、GO、KEGG、BIND、MIPS)．应用GeneHub,可选择不同的表达相似性测度(欧氏距离,Pearson相关系数。Spearman相关系数)在不同的实验数据集上研究功能相关基因的表达相关性．GeneHub已被用于研究按染色体定位、蛋白质互作及蛋白质复合物、调控通路、信号传导通路和细胞位置5个方面的基因功能分类体系下基因组共表达现象．该软件有利于整合其他多种基因组信息源,从而为采用信息融合分析技术挖掘基因表达谱数据和发现新的基因功能知识建立了很好的基础．     

基于不确定数据的功能模块预测

蛋白质功能模块在分子相互过程中扮演着重要角色。已有多种方法从蛋白质相互作用网络中识别功能模块,许多算法没有考虑模块内在生物组织特性,忽略了较高的假阳性给算法产生的负面影响。文中为PPI网络构建一个不确定图的模型,其中每一个蛋白质的交互作用都被赋予一个测度;结合不确定数据管理技术,提出一种基于可能世界模型的功能模块识别算法。若子图内部节点间具有较高的内聚性,子图与邻居子图间具有较小的耦合性,该子图被标识为功能模块。引入期望支持度的概念描述节点和子图间的关系。为了评估算法的性能,对目前已有的七种算法与本文的算法做了综合比较。实验结果表明本文提出的算法性能显著优于已有的方法,算法识别的功能模块具有更好的生物统计意义。     

基于模块化神经网络的轴承故障判断方法

提出了一种用于滚动轴承类故障识别的混合模块化神经网络方法．该方法将用于检测故障的过滤网络模块与用于分类的网络模块相组合．首先将不同故障类别轴承的振动信号形成的特征向量经过滤模块，用改进的BP算法判断有无故障，然后经分类网络模块确定其所属故障类型．分类模块中的网络结构则通过对每类故障独立训练形成．实验结果证明，与单一神经网络学习及判断结果相比较，本文提出的方法准确率更高，实用性更强．     

A bottom-up method for module-based product platform development through mapping,clustering and matching analysis

Designing product platform could be an effective and efficient solution for manufacturing firms. Product platforms enable firms to provide increased product variety for the marketplace with as little variety between products as possible. Developed consumer products and modules within a firm can further be investigated to find out the possibility of product platform creation. A bottom-up method is proposed for module-based product platform through mapping, clustering and matching analysis. The framework and the parametric model of the method are presented, which consist of three steps:(1) mapping parameters from existing product families to functional modules,(2) clustering the modules within existing module families based on their parameters so as to generate module clusters, and selecting the satisfactory module clusters based on commonality, and(3) matching the parameters of the module clusters to the functional modules in order to capture platform elements. In addition, the parameter matching criterion and mismatching treatment are put forward to ensure the effectiveness of the platform process, while standardization and serialization of the platform element are presented. A design case of the belt conveyor is studied to demonstrate the feasibility of the proposed method.     

基于烟花算法的蛋白质相互作用网络功能模块检测方法

针对群智能聚类方法在蛋白质相互作用网络功能模块检测问题上运行时间长的不足,本文提出了一种基于烟花算法的蛋白质相互作用网络功能模块检测方法(Fireworks Algorithm for Functional Module Detection in Protein-protein Interaction Networks,简称FWA-FMD).首先结合蛋白质相互作用网络的拓扑结构信息和基因本体的功能注释信息,基于标签传播思想将每个烟花个体初始化为一种候选的功能模块划分.其次在每一代进化过程中,利用具有局部搜索和全局搜索自调整能力的爆炸操作对每个烟花个体进行优化,并同时采用精英保留和轮盘赌策略选择下一代烟花个体.最后通过将最优烟花个体中标签相同的节点划分到同一功能模块,以得到最终的功能模块检测结果.在酵母菌和人类两个物种的4个公共蛋白质相互作用网络数据集上的功能模块检测结果,分别用两种标准功能模块数据集作为基准来评价的实验表明:FWA-FMD算法不但求解时间少于遗传算法、蚁群算法和细菌觅食算法,而且在多项评价指标上与一些代表性算法相比都具有明显的优势,能够更好地识别功能模块.     

节点信誉相关的无线传感器网络故障检测

提出一种基于节点信誉的无线传感器网络故障检测算法.算法为每个传感器节点建立了基于Dirichlet分布的信誉函数,整个算法由检测模块、信誉更新模块和故障判定模块3部分组成.检测模块计算节点当前时刻的健康等级;信誉更新模块负责维护、更新节点的信誉值;故障判定模块则对是否发生节点故障和敏感事件进行判定.仿真结果表明,该算法具有较高的故障检测精度,在传感器网络故障节点达到25%的情况下,仍能检测出94.83%的故障节点,而误警率则可以保持在5%以下.     

自行车电子里程表的初步设计

设计分为四个模块：数据采集、数据处理、电源模块和键盘与显示模块。数据信号采集采用高灵敏度光电管，并对被测信号进行4倍频放大；数据处理以单片机AT89C52为核心，对采集信号进行精确和严格计算；电源模块为自行设计制作的高效、低功耗充电模块；显示部分由OCMJ-B型液晶构成。