蛋白质相互作用网络功能模块检测的研究综述

蛋白质相互作用（Protein-protein interaction,PPI）网络是生命活动中一种极其重要的生物分子关系网络,利用计算方法从PPI网络中检测功能模块是目前生物信息学中一项重要的研究课题. 本文首先总结了功能模块检测过程的基本流程,说明了预处理和后处理的作用;其次,提出了一种模块检测方法的分类体系,并对其中一些代表性的检测算法进行了阐述;再次,给出了模块检测常用的数据库、评价指标和相关软件工具,并通过实验对代表性算法进行了性能对比. 最后,通过对该领域挑战性问题的分析预测了模块检测未来的研究方向,以期对相关研究提供一定的参考.     

基于SVM的人类基因序列分类方法

为了判断一个给定的DNA序列片段是基因序列还是间区序列,基于语言学方法提取了DNA序列特征,通过支持向量机(SVM)训练方法,实现了对人类22号染色体的DNA序列中的基因和基因间区序列的分类.在不依赖于任何生物领域知识的前提下,该方法能得到85%以上的分类精度.相对于SVM分类方法,虽然二元Logistic回归(BLR)方法也能达到较高的分类精度,但在训练时间上SVM方法远优于BLR方法.     

关系数据库中基于区域聚类的多区域查询优化

针对关系数据库及其应用中多个区域查询的并发处理,提出了一种区域聚类的方法,其基本思路是将多个查询中相近的区域分成若干组,每组构成较大的区域,从较大的区域中检索元组.这种方法避免了多个区域中相同部分的多次访问,减少了数据库I/O操作的次数.对于低维和高维数据,此方法与一一查询的朴素方法相比,其性能都有明显提高.     

基于GDT的对FOIL系统的改进

为了能更有效地处理含有噪音数据的数据集,提出了一个基于GDT(general distribution table)的对FOIL系统的改进方法,该方法利用GDT的思想、规则强度等概念,考虑到数据由噪音引起的不确定性.通过对FOIL系统算法的改进,能够很好地解决FOIL系统对含有噪音训练例集的学习能力,提高FOIL的学习精度.同时,通过例子阐述了该方法的实施过程,分析表明:该算法是一种新的有效地处理含有噪音数据的一阶谓词学习系统.     

ESPRIT：欧洲信息技术研究与开发的战略计划

本文简要介绍欧洲信息技术研究与开发的战略计划ESPRIT的组织实施、和迄今已取得的效果,供国内计算机科技界参考。     

一个基于抽象解释部分演绎过程

本提出一种新的基于抽象解释的逻辑程序部分演绎方法。在一遍预处理里，针对给定的程序Ｐ和目标Ｇ，同时进行ＰＰＵ｛Ｇ｝的部分演绎和抽象解释，以轴象解释控制部分演绎的展开过程，只要抽象论域是有穷的，部分演绎必定终止，耐用Ｐ’带有抽象解释估算出的关行其运行性质的信息，便于对Ｐ’作进一步优化。     

基于语义分析的OWL文档聚类研究

借助目前丰富的网络资源，将同一主题的现存Ontology知识聚类，提供给领域专家或用户进行二次精化和集成是Ontology研究领域的一个重要课题．OWL是目前用于表示和交换Ontology信息的基本标准．本文从OWL的语义本质出发，考虑了知识之间的继承性及复杂类比较和模糊集运算的相似性，提出一种计算OWL文档语义相似性的方式，并和层次聚类算法集成完成了对OWL文档集的聚类实验．实验结果说明本文提出的算法对自动生成和手工建立的OWL文档集都有很好的效果。     

基于模糊描述逻辑的PNL网络问答系统

将现有网络搜索引擎过渡到网络问答系统是WI的基本目标之一，模糊问答系统是网络问答系统研究的重要问题。基于模糊描述逻辑，该文特化了PNL过程，提出了PNL式模糊网络问答系统。该系统将模糊描述逻辑规则作为PNL 推理过程中用到的原型语言规则中的计算部分，推理出原型语言规则中的知识符号，并以一个具体的问答实例，介绍了PNL式问答系统的工作流程。     

利用概念-权向量组匹配算法的Ontology搜索精化

提出了概念-权向量组匹配算法。该算法对输入信息和待评估Ontology进行语义分析，生成对应的概念．权向量组，利用概念．权向量组的匹配结果生成作为过滤和排序依据的结果向量。并利用该算法开发了Ontology搜索引擎——Wl OntoSearch。