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针对谱聚类融合模糊C-means(FCM)聚类的蛋白质相互作用(PPI)网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题,提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘(FSC-FM)方法。首先,构建一个不确定PPI网络模型,使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度,克服假阳性对实验结果的影响;第二,利用基于边聚集系数流行距离(FEC)策略改进谱聚类中的相似度计算,解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题,进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理,降低数据的维数,提高聚类的准确率;第三,设计基于密度的概率中心选取策略(DPCS)解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题,并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类,提高聚类的执行效率以及灵敏度;最后,采用改进的边期望稠密度(EED)对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知,FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物(DCU)算法相比,F-measure值提高了27.92%,执行效率提高了27.92%;与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法(CDUN)、演化算法(EA)、医学基因或蛋白质预测算法(MGPPA)相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明,在不确定PPI网络中,FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。 相似文献
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针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题,提出基于多尺度双线性卷积神经网络(MS-B-CNN)的车型精细识别模型。首先,对双线性卷积神经网络(B-CNN)算法进行改进,提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合,以提高特征表达能力;此外,还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略,在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心,在训练过程中新增加样本时,网络会约束样本的分类中心距离,以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示,该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%,验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。 相似文献
43.
45.
针对反应釜夹套多种热/冷介质温度自动控制检测硬件复杂、实现困难等问题,分析了夹套介质切换操作过程,提出了基于推断识别的夹套介质自动切换解决方案,最大程度地简化了系统硬件配置。通过记忆阀门操作推断识别夹套内当前介质,替代在线检测与分析物质成分检测系统。分析了影响压空时间的因素,关联了压空时间与压空用压缩空气压力的关系,并根据压空操作时间推断判定夹套介质压空终点,解决了传感器检测压空操作终点存在的问题。设计了基于推断识别的夹套介质自动切换控制系统,实际应用中克服了人工操作过程复杂、效率低和易出错等问题。实际应用表明,该方案介质切换的效率高、安全可靠。 相似文献
46.
针对可配置产品的设计方案评价问题,提出了一种考虑耦合度的模糊信息公理评价方法。该方法通过模糊数学理论将难以计算的定性评价指标信息量化,将定量指标和定性指标统一量化计算,解决了信息公理中定性指标信息量难以计算的难题,各指标的权重由层次分析法来确定。在计算信息量的同时,考虑了耦合度对方案评价的影响,并将其量化,与各权重一起在信息量计算公式中体现出来。通过比较各方案的总信息量,选择总信息量最小的方案为最优方案。最后,以某单兵系统方案设计评价为例验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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