考虑多尺度特征的固有不规则蛋白质预测方法

固有不规则蛋白质中长、短不规则结构区域具有明显不同的氨基酸组成,现有的单一预测模型很难同时兼顾两种不规则区域的特征,导致短的不规则区域预测精度降低.为了获取更全面的特征信息,提出一种新的建模方法.针对不规则区域的序列特点,对氨基酸序列进行不同尺度的特征提取并构建基模型,采用双错测度法度量基模型间的差异度,挑选具有较大差异度的基模型进行融合,建立集成预测模型,将集成预测模型的预测结果与窗口中心三肽氨基酸形成不规则结构的统计概率相结合作为最终的预测结果.实验结果表明,所提出的方法能够有效地兼顾到长、短不规则结构区域的特征,大幅提高不规则结构区域的预测精度.     

80X87在数据采集及处理中的应用

在数据采集系统中,经常要把所得到的定点格式的补码或偏移码转换成浮点数,以便参加测控运算.本文给出了用80X87数字协处理器进行上述工作的思想和方法.     

一种新的真核基因剪接位点识别方法

剪接位点识别是基因组分析的关键步骤.为提高真核基因剪接位点识别的精度,提出一种融合多种信息的方法.在采用序列信息与剪接位点信号信息的基础上,增加剪接调控元件信息,并引入结构信息,针对供体位点与受体位点的不同特点,为其建立不同的识别模型.实验结果表明:该方法对剪接位点的识别具有较好的效果,其识别精度可达95%以上.     

用于互联网遥操作的基于速率的点对点传输协议的研究

互联网的传输时延、时延抖动、带宽限制和带宽变化都对遥操作不利，但互联网的这种通信条件常作为给定条件，很少有人专门研究，互联网传输层的两个协议TCP和UDP以及其他新开发的实时应用协议都不适合于基于互联网的遥操作系统的数据传输，为此，本文首先为基于互联网的遥操作系统提出了一种新的拥塞控制算法，开发了基于速率的点对点三项式传输协议。然后，从理论上说明该协议能够探测网络状态变化，并对这种网络带宽变化是易响应的；另外，该协议也是协议内部公平、协议间公平和有效收敛的，最后，通过仿真比较可以推知，该协议能最小化时延和时延抖动及丢包率。     

基于DFCNN的滚动轴承定量诊断方法研究

以滚动轴承作为研究对象,设计了深度可分离模块、残差骨干网络、金字塔池化结构和路径聚合结构等特征融合单元,建立了深度特征融合的卷积神经网络（Deep Feature Convolutional Neural Network,DFCNN）,分析了随机梯度下降法对网络参数优化的有效性及数据集传递次数与模型精度的关系,开展了不同样本容量和不同噪声环境下的故障试验。结果表明：提出的DFCNN模型可以有效识别滚动轴承损伤部位以及损伤程度,诊断准确率大于99.5%;该模型对样本容量要求低、抗噪能力出色,当信噪比大于-4时诊断准确率大于98.86%。     

单训练样本人脸识别技术综述

对近年来国内外出现的单样本人脸识别技术和方法进行简单介绍和系统分类,分析各种方法的优缺点.阐明单样本人脸识别技术所面临的挑战,并对未来单样本人脸识别技术的发展方向进行展望.     

结合中心氨基酸组成成分预测固有不规则蛋白质

在固有不规则蛋白质结构预测过程中,针对短的不规则结构区域特征提取困难,提出一种结合中心氨基酸组成成分进行预测的方法。利用滑窗技术,计算20种氨基酸在窗口内出现的频率,构建一个子预测器;计算窗口中心氨基酸形成不规则结构的统计概率,以此作为新的特征参数;对子预测器的结果与新的特征参数分别赋予一个系数,进行加权组合,建立基于组合模型的固有不规则蛋白质结构预测器。实验结果表明,该预测器在保持对长的不规则结构区域预测精度较高的前提下,能够显著提高短的不规则结构区域的预测精度。     

利用字符特征快速实现汽车牌照定位算法

本文针对快速识别汽车牌照提出了一个实用的算法．主要在预处理开始就充分考虑如何突出车牌的字符特征,并在实际定位过程中充分利用这些特征．从而达到快速以识别并定位汽车牌照的目的．     

Qt/Embedded应用程序在ARM-Linux系统中的开发与应用

随着嵌入式系统的发展,用于实现与用户交流功能的嵌入式图形用户界面(GUI)成为嵌入式系统研究中的重点.介绍了Qt/Embedded的软硬件开发环境,详细阐述了Qt/Embedded应用程序的开发过程,并针对开发过程中的关键问题给出了详细的解决方法.最后,结合实例说明Qt/Embedded在基于ARM的嵌入式系统中的应用...