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1.
Calmodulin (CaM) is an important intracellular protein that binds Ca2+ and functions as a critical second messenger involved in numerous biological activities through extensive interactions with proteins and peptides. CaM’s ability to adapt to binding targets with different structures is related to the flexible central helix separating the N- and C-terminal lobes, which allows for conformational changes between extended and collapsed forms of the protein. CaM-binding targets are most often identified using prediction algorithms that utilize sequence and structural data to predict regions of peptides and proteins that can interact with CaM. In this review, we provide an overview of different CaM-binding proteins, the motifs through which they interact with CaM, and shared properties that make them good binding partners for CaM. Additionally, we discuss the historical and current methods for predicting CaM binding, and the similarities and differences between these methods and their relative success at prediction. As new CaM-binding proteins are identified and classified, we will gain a broader understanding of the biological processes regulated through changes in Ca2+ concentration through interactions with CaM.  相似文献   
2.
自动气象站能见度检测仪多采用光学装置采样,雨雪、粉尘等天气因素会对部分仪器镜头造成污染,导致能见度要素数据缺测.针对能见度数据缺失问题,本文选用安徽部分气象站的历年数据,首先运用灰色关联分析方法筛选出与能见度密切相关的其他气象要素,通过支持向量机和BP神经网络单一预估方法预估不同地形的能见度缺失值,然后采用最优权重组合将两种方法预估的能见度值进行组合,并与单一预估方法进行对比.结果表明组合方法的预估结果误差均值小、整体准确度高,可以保证台站观测资料的完备性,为短时天气预报、实况分析和气象公共服务工作提供有效依据.  相似文献   
3.
针对心电(ECG)信号智能分析模型中,复杂波形的特征提取困难,人工设计特征造成源信号特征丢失,标签样本不足等问题,提出了一种基于深度稀疏自编码器(Deep Sparse Auto-Encoders,DSAEs)的ECG特征提取方法。该方法在DSAEs进行贪婪逐层训练时,采用适应性矩阵估计(Adaptive moment estimation,Adam)对网络权重进行寻优,以此获得最优参数组合,同时提取出高层隐含层的输出,并作为ECG高度抽象的低维特征。最后利用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)构建分类模型,完成对ECG的特征分类。使用MIT-BIH心律失常数据库的ECG数据进行仿真实验,结果表明,提出的ECG特征提取方法能有效地分层抽取特征,提高分类识别准确率。  相似文献   
4.
为了建立更准确、高效的柑橘产地鉴别模型,提出了基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的遗传算法(Genetic Algorithm,GA)SVM(GA-SVM)。该算法结合基因优化选择,对SVM算法进行了改进,实验结果显示,采用GA-SVM对16个地区柑橘样本开展NIR的产地鉴别,能得到比SVM更高的识别率。  相似文献   
5.
针对水下管网定期需要检修和维护的实际需求,设计一套水下管网视觉跟踪检测系统;针对水下光学图像特点和管网铺设特征,提出一种管线跟踪方法。方法通过自适应直方图均衡化将光照不均水下图像转换为匀光图像,结合色彩空间变换方式进行图像增强并完成管道区域分割,通过支持向量机的模式识别方法依据水下机器人跟踪策略对管道图像进行分类,并根据管线分类特征建立管线提取策略,基于Kalman滤波对管线进行跟踪处理。在实验水池进行管道跟踪检测实验,管网路径识别正确率达93.7%,验证了视觉检测系统的有效性和稳定性,能够满足水下管网检测实际需求。  相似文献   
6.
提出一种基于智能图像识别技术的烟盒包装瑕疵检测方法,将图像处理为灰度值矩阵后,通过感兴趣区域和 Sobel 算子边框查找法进行瑕疵快速识别。提出一种基于机器学习和 SVM s 模式识别的分级算法,实现包装瑕疵的快速分类。建立了盒装香烟包装质量检测系统模型,验证所提算法具有正确识别率高和误判率合理等优点,对构建基于智能图像识别的产品检测系统具有一定的工业参考价值。  相似文献   
7.
针对下肢假肢穿戴者骑行相位识别的问题,提出基于灰狼算法优化的支持向量机(GWO-SVM)分类模型. 建立下肢多源信息系统,采集膝关节、踝关节的加速度信号以及膝关节角度信号. 应用奇异值分解,对采集到的信号进行降噪处理. 在对信号进行降噪处理之后,为了避免单一信号不确定的影响,从数据冗余角度,选取各信号的特征点,开展归一化处理,组成多维特征向量,作为SVM分类模型的输入. 为了能够进一步提高分类精度,加强全局优化能力,利用GWO算法对核参数进行优化. 通过与PSO-SVM分类模型、GA-SVM分类模型对比表明,基于GWO优化的SVM分类模型对骑行相位的识别率为94%,高于其他方法优化的SVM分类模型.  相似文献   
8.
An earlier paper introduced a dataset of Coriolis meter mass flow and density errors, induced by the effects of two-phase (gas/liquid) flow, as a benchmark for which various error correction strategies might be developed. That paper further presented a series of error correction models based on neural nets. The current paper presents an alternative analysis of the same data set, using a support vector machine (SVM) approach. The analysis demonstrates that, for the benchmark data set, more accurate models are generated than those developed using neural nets. More specifically, it is found that a linear SVM model provides better performance than non-linear SVM. This improved performance may arise from over-fitting by both non-linear SVM and neural nets on this relatively small data set.  相似文献   
9.
针对现有社区医疗服务中的疾病预测方法存在数据利用率低、疾病分析类型单一、自动化程度差、疾病预测效果不理想等不足,提出在物联网大数据环境下可用于社区医疗的健康数据融合及疾病预测方法. 通过主成分分析(PCA)和聚类分析对社区中居民的生理指标数据进行特征提取;结合人工蜂群(ABC)算法构造支持向量机(SVM)非线性分类器对数据进行特征级融合分析并预测潜在疾病. 实验结果表明,所提方法的疾病识别准确率达到93.10%,相较于传统SVM方法和BP神经网络方法分别提高17.24% 和72.41%. 该方法能够在提高数据利用率、降低计算资源消耗的前提下有效识别多种潜在疾病,可实现疾病早发现、早预防、早治疗;可广泛应用于社区健康管理、老年社区监护甚至临床医疗.  相似文献   
10.
李向杰  张向文 《中国机械工程》2021,32(17):2125-2135
在电动汽车再生制动系统中,根据驾驶员不同的制动意图制定对应的再生制动控制策略可以有效地提高汽车的制动安全性、舒适性和经济性,而准确并快速识别驾驶员制动意图是制定控制策略的基础。以准确并快速识别驾驶员的制动意图为主要目标,以搭载线控制动系统的电动汽车为研究对象,设计并实现了一种基于人工蜂群支持向量机(ABC-SVM)的驾驶员制动意图在线识别方法。首先对制动数据进行预处理,用近邻成分分析(NCA)特征选择算法选取有效特征,再用ABC-SVM算法建立制动意图识别模型,最后进行在线识别。离线验证和在线试验结果表明,NCA算法能有效筛选掉信号噪声导致的不相关特征;相比于模糊推理、反向传播(BP)算法、粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)和遗传算法支持向量机(GA-SVM)识别算法,ABC-SVM算法能够更加准确、快速地识别驾驶员的制动意图。  相似文献   
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