双中心粒子群优化算法

粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的群体智能优化技术,由于其原理简单、参数少、效果好等优点已经广泛应用于求解各类复杂优化问题.而影响该算法收敛速度和精度的2个主要因素是粒子个体极值与全局极值的更新方式.通过分析粒子的飞行轨迹和引入广义中心粒子和狭义中心粒子,提出双中心粒子群优化(double center particle swarm optimization,DCPSO)算法,在不增加算法复杂度条件下对粒子的个体极值和全局极值更新方式进行更新,从而改善了算法的收敛速度和精度.采用Rosenbrock和Rastrigrin等6个经典测试函数,按照固定迭达次数和固定时间长度运行2种方式进行测试,验证了新算法的可行性和有效性.     

基于随机下采样和SVR的蛋白质-ATP绑定位点预测

将蛋白质序列的ATP绑定位点与非绑定位点进行分类是个不平衡的二分类问题,其中绑定位点是样本数目稀少的正类样本,非绑定位点是样本数目众多的负类样本。根据机器学习关于可以将分类问题作为回归问题的特例的观点出发,并根据所研究问题本身的特点,在此提出一种基于随机下采样和支持向量回归的蛋白质-ATP绑定位点预测方法。首先,使用滑动窗口抽取蛋白质序列中每个残基的特征,得到一批不平衡的两类样本;其次,应用随机下采样策略,消除正负样本存在的显著不平衡;最后,使用支持向量回归建立预测模型,并选取合适的阈值进行蛋白质-ATP绑定位点的预测。在标准数据集上的实验结果以及与几种最新报道的预测方法的对比结果,验证了本文所述方法的有效性。