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1.
杨炳儒  周谆  侯伟 《计算机应用研究》2009,26(12):4617-4620
蛋白质二级结构预测问题,是生物信息学领域中最为重要的任务之一,历经三十多年的研究,已取得了一些进展,尤其是近来集成预测模型与混合预测模型的引入,为预测精度带来了一定程度的提高,然而其离从二级结构推导三级结构的目标,仍然存在很大差距。为了有效提高蛋白质二级结构预测精度,以KDTICM理论的扩展性研究与KDD*模型为基础, 使用基于KDD*模型的关联分析蛋白质二级结构预测方法KAAPRO,提出一种基于支持度与可信度的复杂距离度量的CBA(classification based on association)  相似文献   
2.
Apriori算法的改进   总被引:10,自引:0,他引:10  
冯兴杰  周谆 《计算机工程》2005,31(Z1):172-173
介绍关联规则挖掘的情况,在分析关联规则挖掘算法的基础上,通过对经典Apriori算法的改进,提出一种改进算法,该算法在计算候选大项集支持度所涉及的记录数目将小于事务数据库中原始的记录数目,实验证明该算法能够有效提高执行效率。  相似文献   
3.
针对用于数据流频繁项集挖掘的现有方法存在引入过多次频繁项集以及时空性能与输出精度较低的问题,利用Chebyshev不等式,构造了项集频度周期采样的概率误差边界,给出了动态检测项集支持度变化方法.提出了一种基于周期采样的数据流频繁项集挖掘算法FI-PS,该算法通过跟踪项集支持度变化确定项集支持度的稳定性,并以此作为调整窗口大小以及采样周期的依据,从而以一个较大的概率保证项集支持度误差有上界.理论分析及实验证明该算法有效,在保证挖掘结果准确度相对较好的条件下,可获得较优执行性能.  相似文献   
4.
借鉴禁忌搜索的思想改进了人工免疫网络算法(aiNet),提出一种禁忌人工免疫网络算法(TS-aiNet).在算法中引入禁忌表,禁忌在网络迭代中亲和力不再增加的细胞,通过特赦准则赦免一些被禁忌的优良状态;增加记忆表,保存成熟的记忆细胞;重新定义高斯变异方式,保证多样化的搜索.利用Markov链分析了该算法的全局收敛性,通过对典型系统的仿真实验分析了该算法的性能,并与克隆选择算法和opt-aiNet算法进行了比较,最终将改进的算法运用到红外与可见光图像配准中,像素级配准精度可以达到0.5像素.实验结果表明,该算法在多模态搜索空间中具有更好的全局收敛性、稳定性和发现极值点能力,能够克服早熟现象,提高图像配准的速度和精度,是一种有效的全局优化方法.  相似文献   
5.
基于认知的流形学习方法概要   总被引:1,自引:0,他引:1  
周谆  杨炳儒 《计算机科学》2009,36(5):234-237
流形学习是一种新出现的机器学习方法,近年来引起越来越多的计算机科学工作者和认知科学工作者的重视.为了加深对流形学习的认识和理解,从流形与流形学习的基本概念入手,追溯它的发展历程.针对目前的几种主要的流形算法,分析它们各自的优势和不足,然后引用LLE的应用示例.说明流形学习较之于传统的线性降维方法如PCA等,能够有效地发现非线性高维数据的本质维数,可以有效地进行维数约简和数据分析.最后对流形学习未来的研究方向做出展望,以期进一步拓展流形学习的应用领域.  相似文献   
6.
通过关联分析对生产过程中积累数据的处理,可以得出客观知识,这些知识有益于领域专家的相关研究以及指导生产。基于双库协同机制的KDD*过程模型,是基于认知心理的创建意象和心理信息修复特征建立的新型数据挖掘模型,它实现了系统自主发现知识短缺和进行知识库的实时维护,使两个协调器协同工作,将协调器及双库协同机制融入经典的KDD过程模型。基于该模型,提出了一种新的辅助控制电解铝生产的方法,并通过现场实验说明其有效性。  相似文献   
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