CBR灾害救助系统中一种权重调整算法

针对灾害救助系统中的案例检索问题,结合经典案例相似度计算方法,对目前应用广泛的k-NN算法进行改进。在假设时间因素对历史案例可采纳程度有显著影响的基础上,提出了一种基于时序的案例属性权重调整算法,并在实验中证明了该改进算法的有效性。     

基于本体的一种自然灾害知识表示方法

灾害管理信息化建设的滞后是制约我国防灾抗灾能力的重要因素之一。在自然灾害频发并日益严重的今天,需处理的自然灾害知识量非常大。如何利用发展完善的信息处理技术处理自然灾害知识,充分发挥信息处理技术在自然灾害管理中的作用就显得越来越重要。文章提出了一种基于本体的自然灾害知识表示方法,并将该方法应用在自然灾害应急响应中取得显著的效果。     

基于深度神经网络和局部描述符的大规模蛋白质互作预测方法

蛋白质相互作用PPI(Protein-Protein Interaction)是生物体中众多生命活动过程的重要组成部分,蛋白质互作预测是研究蛋白质互作的重要途径。为了提高蛋白质互作预测性能,构建一个用于预测蛋白质互作的深度神经网络模型DPPI。采用局部描述符将氨基酸序列编码成具鉴别性的特定维数向量;使用训练集训练DPPI模型,并使用测试集对DPPI模型进行测试和评价;根据测试和评价的结果调整各参数,优化DPPI模型;使用优化后的DPPI模型,来对蛋白质互作进行预测。结果表明,DPPI模型编码简单、代码简洁,实验获得的较高的准确率,可以作为大规模蛋白质互作预测的有益补充。