基于模糊谱聚类的不确定蛋白质相互作用网络功能模块挖掘

针对谱聚类融合模糊C-means（FCM）聚类的蛋白质相互作用（PPI）网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题，提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘（FSC-FM）方法。首先，构建一个不确定PPI网络模型，使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度，克服假阳性对实验结果的影响；第二，利用基于边聚集系数流行距离（FEC）策略改进谱聚类中的相似度计算，解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题，进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理，降低数据的维数，提高聚类的准确率；第三，设计基于密度的概率中心选取策略（DPCS）解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题，并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类，提高聚类的执行效率以及灵敏度；最后，采用改进的边期望稠密度（EED）对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知，FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物（DCU）算法相比，F-measure值提高了27.92%，执行效率提高了27.92%；与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法（CDUN）、演化算法（EA）、医学基因或蛋白质预测算法（MGPPA）相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明，在不确定PPI网络中，FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。     

面向数据流结构的指令映射优化方法

在高性能计算领域,数据流是一类重要的计算结构,也在很多实际场景表现出很好的性能和适用性。在数据流计算模式中,程序是以数据流图来表示的,数据流计算中一个关键的问题是如何将数据流图映射到多个执行单元上。通过分析现有数据流结构的指令映射方法及其不足,提出了基于数据流结构的新型指令映射优化方法。主要是根据多地址共享数据包的特性对指令映射方法进行优化,延迟多地址共享数据路由包的拆分,减少网络拥堵。     

Simultaneous identification of structural stiffness and mass parameters based on Bare-bones Gaussian Tree Seeds Algorithm using time-domain data

This paper mainly illustrates the Tree Seeds Algorithm (TSA) to tackle structural damage identification problem. The damage model is simulated by the alterations of both stiffness and mass parameters. The objective function is introduced by minimizing the differences between the measured and calculated acceleration data. To enhance the performance of the standard TSA, two modifications including the bare-bones Gaussian updated mechanism and the withering process are introduced. The modified algorithm is named after the BGTSA. In the numerical simulation part, the BGTSA is firstly used to make comparisons with several state-of-the-art algorithms on the CEC05. Secondly, the BGTSA is utilized to deal with the structural damage identification problem by optimizing the acceleration-based nonlinear objective function. Numerical experiments involving a simply supported beam and a truss are carried out to verify the effectiveness of the proposed algorithm. The final results show that with low amount of acceleration data, the BGTSA can acquire better identification results compared with other evolutionary algorithms. Therefore the proposed algorithm could be viewed as a potential tool to solve the structural damage identification problem.     

面向多源数据融合的稀疏表示目标跟踪

传统的基于稀疏表示的目标跟踪方法主要利用目标的灰度特征构建稀疏表示模型。由于灰度特征对光照变化敏感，这会影响目标跟踪在复杂场景下的鲁棒性。基于多源数据融合的目标跟踪可以明显提升目标跟踪鲁棒性，但如何有效融合不同维度，不同类型的多源目标特征成为基于多源数据融合的目标跟踪所要解决的关键问题。提出了一个基于目标状态以及灰度特征的稀疏表示目标跟踪方法。所提出的方法可通过基于核函数表示的稀疏表示模型，在探究目标状态以及灰度特征相关性的基础上，将两种不同维度的特征进行有效融合，提升目标跟踪在复杂场景下的鲁棒性。     

基于聚类的数据加权优化在犯罪预测中的应用

近年来，我国传统暴力犯罪与成年人犯罪呈下降态势，但是，犯罪案由层出不穷。为有效提升公安实践工作中犯罪预测能力，打击各类违法犯罪事件,本文针对犯罪数据，提出一种新型犯罪预测模型。利用密度聚类分析方法将犯罪数据分类，然后进行数据降维提取关键属性生成特征数据，继而对特征数据进行加权优化并采用机器学习的方式对特征数据进行学习，从而预测犯罪案由。实验结果表明，与传统方法相比，本文方法具有更好的预测效果，为公安实践工作中类似案件的侦破和预防，提供新的路径支撑。     

基于数据挖掘的开源电子资源访问行为统计模型

为了解决当前图书馆资源个性化推荐过程中存在推荐的准确率、召回率以及效率较低的问题,采用二维距离模型构建用户社区模型,用于描述访问用户与图书馆开源电子资源之间的关系,并对互联网用户需求和访问行为进行模糊规则推理.依据互联网用户属性和图书馆资源访问需求属性之间的模糊规则,建立图书馆开源电子资源访问行为统计模型,并利用该模型向用户提供个性化推荐服务.仿真结果表明,所建模型的推荐召回率高达98. 4%,推荐准确率为99. 2%,运行时间小于0. 04 s.所建模型能够为互联网用户提供准确、高效地图书馆资源个性化推荐服务.     

基于线状特性的大数据地铁用户识别与定位方法

从MR原始数据特性出发研究数据结构与字段,采用基于线状特性分析MR大数据的地铁用户识别过滤方法和位置定位方法,该方法经过验证能够有效输出地铁用户数据并定位在地图上,解决人工地铁测试效率低且测试片面的问题,实现基于大数据的自动化地铁网络评估,提供海量的有效定位数据用于地铁评估与分析。     

基于人体关节点数据的攻击性行为识别

针对人体攻击性行为识别问题，提出一种基于人体关节点数据的攻击性行为识别方法。首先，利用OpenPose获得单帧图像中的人体关节点数据，并通过最近邻帧特征加权法和分段多项式回归完成由人体自遮挡和环境因素所导致缺失值的补全；然后，对每个人体定义动态"安全距离"阈值，如果两人真实距离小于阈值，则构建行为特征矢量，其中包括帧间人体重心位移、人体关节旋转角角速度和发生交互时的最小攻击距离等；最后，提出改进的LightGBM算法w-LightGBM，并对攻击性行为进行识别。采用公共数据集UT-interaction对所提出的攻击性行为分类识别方法进行测试实验，准确率达到95.45%。实验结果表明，所提方法能够有效识别各种角度的攻击性行为。     

MooseFS热备元数据节点设计与实现

针对MooseFS元数据节点的单点故障问题，对MooseFS源码进行改造，为其增加一个热备的备元数据节点，并通过主备之间同步元数据，备节点回放操作日志等技术使得备元数据节点内存中的元数据时刻跟主元数据节点保持一致。当主元数据节点发生故障切换到备元数据节点后，备元数据节点无需从本地加载元数据即可快速接替主元数据节点对外提供服务。测试结果表明，备元数据节点本地和内存中的元数据均与主元数据节点保持一致，且故障恢复时间小于1 s。