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非负矩阵分解是近年来快速发展的一类机器学习算法,能够实现对高维数据的维度规约及局部特征提取,在诸多生物信息问题的分析与处理中得到了广泛应用,并衍生出一系列实用算法。本文系统分析了非负矩阵分解的数学理论基础及其特有的局部表达属性,综述了标准非负矩阵分解与各种衍生算法的发展历程及算法初始化与参数选取方法的研究进展,并从序列特征分析、表达模式与功能模块识别、生物医学文献挖掘等几个方面总结了非负矩阵分解算法在生物信息学领域的应用成果。最后,指出了非负矩阵分解算法研究及其应用于生物信息处理所面临的问题,分析和预测了可能的发展方向。 相似文献
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大学非计算机专业计算机基础教学改革思路 总被引:4,自引:0,他引:4
"Intel Atom处理器+Intel GMA 950集显+160GB硬盘+1GB/2GB内存",读者可能对这一配置很眼熟,对,它就是上网本的标准配置。这种普通上网本的"孱弱"性能并不能让人满意,10英寸的小屏幕和键盘使用起来也并不舒服。因此,市面上逐渐出现了上网本的差异化产品。这些"另类"上网本可以用来干啥?有什么特别的优势?笔者将为你一一点评。 相似文献
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目的本文通过对客观记录的受试者脑电图数据进行Fisher判别分析,判断其能否应用于脑电数据特征提取和分类决策。为脑电图研究的其它分析做基础分析。方法根据α波的强弱不同将21导电极分为四类,分别对63例正常状态下受试者21导联电极的脑电图数据进行Fisher判别分析,并利用误判率回代估计法检验判别准确率。数据处理和统计分析采用独立设计的脑电图分析工具箱和Fisher判别分析程序。结果表明对63例正常状态下受试者的脑电图数据进行Fisher判别分析,预测各电极分类准确率82.3%。结论Fisher判别法预测准确率较高,脑电特征(主要为α波)提取较为准确,能较好的应用于脑电数据特征提取和分类决策中,从而辅助脑电图的检查和定量分析,为脑电图的检验提供有效的分析手段。 相似文献
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移动Ad Hoc网络作为一种新型的无线移动通信网络,在军事和民用上都有广泛的应用。由于其动态拓扑、无线通信的特点,易于遭受各种安全威胁。入侵检测是解决移动Ad Hoc网络安全问题的最重要技术之一。本文在分析了当前入侵检测系统体系结构的基础上,给出了一种基于移动代理的移动Ad Hoc网络入侵检测系统模型。该系统联合采用误用检测和异常检测方法,具有较高的检测效率和较低的误报率。 相似文献
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首先介绍基于服务体/执行流模型的操作系统Minicore的基本特征,进而详细讨论了如何利用内核态功能实现二进制Linux应用代码的高效兼容运行方法,以及Minicore中Linux运行环境服务体设计的关键技术和解决方案,并给出了实验测试数据以说明所提出技术的有效性. 相似文献