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62.
基于集成学习的离子通道药物靶点预测 总被引:1,自引:0,他引:1
新药研制成功的关键在于药物靶点的发现和准确定位.在已知的药物靶点中,离子通道蛋白是一类广受欢迎的靶点,它与免疫系统、心血管等疾病密切相关.对于靶点的发现,传统生物方法成本高、耗时久.因此,探讨了基于机器学习的离子通道蛋白药物靶点的挖掘,以加快药物靶点发现过程,节约经费.由于药物靶点相关序列的长度不一致,考虑了蛋白质序列编码的13种特征,它们能将不等长的蛋白质序列转化成等长序列.通过数值实验筛选能够较好地区分靶点和非靶点的特征子集,并采用集成学习的方法整合特征得到预测模型.通过与已有工作的比较表明,提出的集成模型能得到较高的准确率,具有很好的应用前景. 相似文献
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在通信网络中,节点间最短路径的计算是链路状态路由协议计算路由的基础。通过对现有动态最短路径算法的深入研究,提出了一种处理网络拓扑变化的完全动态最短路径算法DSPT-ID。该算法利用已有SPT的信息,建立一个最短路径树的更新队列,当网络拓扑发生变化时,算法针对边的权值增大和减小,分别进行更新,并将更新节点局限在受拓扑变化影响的节点中,从而达到SPT的增量更新。算法复杂度分析和仿真结果显示,DSPT-ID算法具有更少的节点更新次数和更高的时间效率。 相似文献
64.
多参数融合的飞行品质评估模型的建立 总被引:2,自引:0,他引:2
目前航空管理机构与航空公司进行飞行品质评估主要是依据经验与简单飞行参数统计数字,这样做难以得出科学、客观的评估结果。基于提升全行业安全保障能力和运行品质的需求,研究了利用计算机技术对飞行品质进行综合评估的方法。选取了理想值逼近法作为飞行品质综合评估的手段,结合波动通道模型作为飞行品质评估的理论基础,基于提出的飞行品质评估模型对飞行品质评估系统进行了设计。对真实的飞行参数数据建立综合评估模型,同时考察多次航班的多个飞行参数,给出综合的飞行品质评估结论,为飞行评估、训练提供理论基础和科学的评判方法。 相似文献
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空间网络是空地一体化组网中地面网络延伸的重要组成部分。针对空间网络为移动星座的场景,传统的空地一体化组网模型将空间网络视为独立自治域,利用边界网关协议将空间网络与地面自治域互联起来,最大化同地面网络保持兼容。然而,传统组网模型存在边界网关面临频繁会话中断或大量路由更新等问题。通过重新审视空间网络的角色定位和边界划定问题,提出一种面向空地一体化组网的体系架构Slink。Slink的核心思想是空间网络为地面网络提供互联通道,利用星地网关隔离空地两网间的路由更新。实验仿真表明,Slink体系架构能够有效减小对空间路由器的路由存储空间需求,降低星地网络间的带宽消耗。 相似文献
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无线传感器网络中节点的能量是有限的,如何设计一个能有效节能的路由协议是其研究的热点之一.针对实际的停车位诱导系统提出了一种能量均衡的可靠路由协议.该协议在网络的初始阶段先建立全局网络拓扑,然后根据能量代价函数选择下一跳转发的节点,节点上方有障碍物的时候更新节点的可靠度信息.由于综合考虑了节点的剩余能量、跳数、邻居节点的距离以及可靠度等因素,使得网络节点能量的消耗得以均衡,达到延长网络生命周期的目的.在仿真平台对能量均衡的可靠路由协议进行了仿真分析,并且和最短路径路由进行了对比,从网络生命周期、网络能量均值以及网络能量方差三个方面分别分析,验证了本协议的优越性.最后将协议应用到实际的停车位诱导系统中,取得了较显著的效果. 相似文献
67.
精确的信道状态信息对单载波频域均衡(Sin
gle carrier frequency domain equalization, SC FDE)非常重要,本文基于高斯消息传
递
(Gaussian message passing,GMP)提出了一种递推最小二乘(Least squares, LS)信道估计
算法。借助于因子图,根据广义分配率思想,将估计函数分为多个局部函数,每个局部函数
做多利处理,然后通过定义辅助变量使其成递推关系。根据turbo原理,迭代交换软信息,
使得估计、均衡及译码联合进行。在此基础上
,分析并推导出无偏简化方法,然后借助于快速傅里叶变换,使得算法复杂度随观察向量长
度的增加呈对数上升。仿真表明该简化算法具有较好的信道估计性能和误码率特性的同时,
显著降低了计算量。 相似文献
68.
针对当前低功耗有损网络拓扑构建及路径选择的参考度量单一,能量均衡性差的问题,提出了一种基于三角模算子的RPL协议路由优化算法。本文阐述了低功耗有损网络路由协议的网络拓扑构建机理和路由过程,基于三角模融合算法,重新定义了网络节点的能量指标和逻辑距离隶属度并进行了融合,更为合理地进行父节点选定,实现数据采集传输业务可靠性和有效性的进一步提升,最后通过实验仿真验证了改进后的路由协议性能。 相似文献
69.
70.
在多种类病毒的相互作用下,网络信道破坏程度呈现较强的非线性特点,不能准确约束病毒在相互作用下的破坏性.传统的网络破坏程度估计的过程中,仅仅以单一病毒破坏程度叠加的方式去计算参数,计算具有较强的主观性,没有准确描述不同病毒的破坏作用,对评估结果误差影响较大.为解决上述问题,提出一种基于粒子滤波算法的多种类病毒相互作用下网络信道破坏程度估计方法,利用欧式距离方法对全部病毒进行分类,获取不同类型病毒的网络信道破坏程度值.通过粒子滤波算法对单一个体约束的优势,将每一个不同类型的病毒看作一个粒子,并进行训练.根据训练结果,利用粒子滤波算法对当前时刻网络信道破坏程度进行估计,完成整体评估.实验结果表明,利用改进算法进行多种类病毒相互作用下网络信道破坏程度估计,能够有效提高估计的准确率. 相似文献