基于深度学习的蛋白质亚细胞定位预测

针对传统机器学习算法中仍需手工操作表示特征的问题,提出了一种基于堆栈式降噪自编码器（SDAE）深度网络的蛋白质亚细胞定位算法。首先,分别利用改进型伪氨基酸组成法（PseAAC）、伪位置特异性得分矩阵法（PsePSSM）和三联体编码法（CT）对蛋白质序列进行特征提取,并将这三种方法得到的特征向量进行融合,以得到一个全新的蛋白质序列特征表达模型;接着,将融合后的特征向量输入到SDAE深度网络里自动学习更有效的特征表示;然后选用Softmax回归分类器进行亚细胞的分类预测,并采用留一法在Viral proteins和Plant proteins两个数据集上进行交叉验证;最后,将所提算法的结果与mGOASVM、HybridGO-Loc等多种现有算法的结果进行比较。实验结果表明,所提算法在Viral proteins数据集上取得了98.24%的准确率,与mGOASVM算法相比提高了9.35个百分点;同时所提算法在Plant proteins数据集上取得了97.63%的准确率,比mGOASVM算法和HybridGO-Loc算法分别提高了10.21个百分点和4.07个百分点。综上说明所提算法可以有效提高蛋白质亚细胞定位预测的准确性。     

一种车辆保险理赔电话回访系统的设计与实现

分析了车辆保险理赔电话回访工作流程,把CTI技术引入电话自动拨号、信号音检测、定制语音播放、电话按键实时检测、数据库信息自动更新等过程,依托SQL Server建立的数据库,通过VB.NET编写工作流程控制程序,构建一套车辆保险理赔电话回访系统,以解决客户回访处理、客户满意度情况收集以及服务质量监管等问题。     

完全服务和非对称门限服务两级轮询系统特性分析

区分优先级的轮询服务一直是研究人员讨论并探索的热点,本文则是采用了对称性与非对称性相结合的区分优先级的两级轮询服务模型.系统依托并行方式的处理模式,既提高了轮询系统的利用率,也降低服务器在查询转换期间所耗费的时间.并且运用马尔科夫链和概率母函数的方法建立了轮询系统的数学模型,通过对数学模型的解析精确地给出了两级非对称服务系统平均排队队长及查询周期的表达式.同时,根据系统终端循环周期的二阶特性量近似相等的方法,针对两级非对称模型给出了一种平均等待时间的近似解析式.     

动态路径推荐算法在城市智慧交通技术中的应用

近年来,城市异常拥堵的交通已对人们的日常出行造成了很大困扰,这一现实情况为人工智能技术在智能交通领域当中的应用提供了良好的契机。主要探讨引入动态路径算法,对城市交通带来的影响,通过仿真实验得知,城市交通状况预测模型表现相对传统模型更加优秀,再利用动态路径推荐算法可以最大程度节约行驶时间,而且在20×20的栅格粒度情况下,节约率恒定,这样可以证实算法和模型的有效性。     

基于深度强化学习哈里斯鹰算法的路径规划

哈里斯鹰算法存在容易早熟、陷入局部最优陷阱、稳定性较差等问题。为了提升算法性能，本文提出了一种利用深度确定性策略梯度算法（DDPG）改进的哈里斯鹰算法。该改进将深度强化学习和启发式算法结合，利用深度确定性策略梯度算法训练神经网络，再通过神经网络动态地生成哈里斯鹰算法关键参数，平衡算法全局搜索和局部搜索，并赋予算法后期跳出局部最优陷阱的能力。通过函数优化和路径规划对比实验，实验结果表明，DDPGHHO算法具有一定的泛化性和优秀的稳定性，且在不同环境下均能够搜索到更优路径。     

分布式无线网络轮询多址等待时间策略控制研究

基于预约轮询接入的思想,提出了TPMA(Time—dependentPerfectschedulingMultipleAccess)协议,其控制原则是有信息分组的节点进入轮询队列,群内中心节点选择出有最长等待时间分组的节点,并按照门限服务规则进行无冲突发送。实验仿真证明,该方案减小了信息分组的平均等待时间,明显改善了系统性能。     

应用PDA-5500II直读光谱仪开展中低合金钢中稀土元素铈的光谱分析

应用PDA-550011直读光谱仪进行中低合金钢中稀土元素铈的分析研究工作,自制工作曲线,建立炉前快速分析条件,结果表明该分析方法完全能满足炉前炼钢的要求,具有分析结果准确可靠、操作简单、周期短、速度快、成本低等特点。     

基于SVM的蛋白质亚细胞定位预测

首先基于特征融合思想，采用氨基酸组成、熵密度和自相关系数结合的方式构建190维特征向量进行特征表达，与仅考虑氨基酸组成信息的传统方法相比，能更好地表达蛋白质结构信息。然后利用LDA（Linear Discriminant Analysis）方法进行降维，降低计算复杂性，加强同类样本间的相关性。接下来选用支持向量机作为分类器进行定位预测，最后采用留一法在Gram-negative和Gram-positive数据集上进行交叉检验。实验结果表明，多特征结合的方法优于传统的氨基酸组成方法和简单的自相关系数方法，证明了新方法的有效性。     

基于现场可编程门阵列战术数据链中优先级轮询接入控制协议的研究

基于战术数据链在现代信息化战争中的应用背景,针对传统轮询协议存在的功能单一和不能满足实际应用中优先传输控制的问题,提出了一种具有优先级的轮询接入控制协议（PPACP）。该协议可以根据系统中站点的优先级别,设定优先级别最高的站点为网控站,其余站点为从属站。仿真结果表明,PPACP能够改善传统轮询协议存在不足,较好地适应战术数据链中对于最为紧急的作战报文的优先传输要求。利用现场可编程门阵列对PPACP进行设计,通过仿真测试,验证了该设计的正确性。     

离散时间的完全服务并行优化轮询排队系统特性分析

轮询是一种依次有序服务的系统资源动态调度机制.针对服务器在站点间查询、服务和转移过程中的流水线作业方式导致了系统整体服务效率较低的问题,本文提出了完全服务的并行优化轮询系统.首先,构建了系统的单服务器多队列排队模型和相应的系统状态方程,并精确解析出系统特性参数的完整数学解析表达式.此外,还提出了一种系统状态稳定性的判定方法,对不同负载状态下的系统稳定性进行了定量分析.计算机仿真的统计分析结果与理论计算值相一致.最后,系统性能分析表明,在保持周期性、无冲突服务的基础上,系统的队长、时延特性和稳定状态下负载能力均得到了较大的提高.