基于广义回归神经网络的蛋白质二级结构预测

在生化实验中,关于优化蛋白质预测问题,由于采集的信息、参数、选取和设置等优化处理存在随机性,限制了蛋白质二级结构预测精确度。为解决上述问题,针对广义回归神经网络学习速率快、网络稳健的特点,提出基于广义回归神经网络预测蛋白质二级结构的方法。鉴于编码方式对预测精度有重要影响,首先基于5位编码和不同的滑动窗口构建多个广义回归神经网络预测器对蛋白质二级结构进行预测,取得了较好的结果。并采用富含生物进化信息的序列谱(Profile)编码构建输入向量、并针对不同大小的滑动窗口设置多个spread值重新创建广义回归神经网络预测器,大大提高了预测精确度,仿真结果证明了预测模型的有效性和可行性,为预测提供了有效方法。     

基于ARM-Linux环境下MiniGUI的移植

近年来,嵌入式Linux系统已得到广泛的应用,相应的图形用户界面的开发也日趋重要,MiniGUI正是其中的一个轻量级的图形用户界面支持系统。本文分析了嵌入式操作系统下图形用户界面MiniGUI的结构和特点,描述了将MiniGUI在ARM-Linux下的移植方法与过程,并给出了实验结果。最后对这种基于MiniGUI的嵌入式系统开发做了展望。     

BP神经网络在蛋白质二级结构预测中的应用

蛋白质结构预测是生物信息学研究的重要问题,而蛋白质二级结构预测是蛋白质结构预测的关键步骤.文中通过BLAST工具得到Identity小于等于35%的46个蛋白质复合物的单链作为数据集,分别采用5位编码和Profile编码,通过不同大小的滑动窗口,对蛋白质二级结构进行预测.实验结果显示,富含"生物进化信息"的Profile编码有着明显的优势,各种精确度均得到了较好的结果,尤其是精确度QE明显高于5位编码的QE.     

RBF神经网络在柔性触觉传感器解耦中的应用

针对柔性触觉传感器模型高度非线性、解耦难度大等问题,提出一种有效的方法来模拟柔性触觉传感器在实际应用中含噪声的情形。首先在理想条件下的传感器模型上添加不同幅度的高斯白噪声并建立其数学模型,之后通过K-均值和递归最小二乘法优化RBF神经网络,并利用优化后的RBF神经网络算法逼近受噪声干扰的传感器阻值与形变之间的高维非线性映射关系,最后基于不同的展开幅度通过行列阻值解耦出传感器三维形变信息,获得了较好的解耦精度。解耦结果表明,RBF神经网络算法具有较强的鲁棒性和抗噪声能力,能够很好地逼近含噪声的传感器高维非线性数据之间的映射关系。     

基于多分辨率分析的多传感器遥感图像融合方法

给出了一种基于非抽样Contourlet变换的遥感图像融合算法.根据分解后不同层次的特点采用不同的融合规则,对高频分量采用区域能量的融合规则,使得融合图像的光谱质量和空间质量得到均衡提高、实验表明,该算法可以更好地表现高分辨率全色图像的细节特征,同时在保持多光谱图像的光谱信息方面具有较大优势.     

基于支持向量机的蛋白质相互作用位点预测

蛋白质的功能常体现在生物大分子的相互作用中,识别蛋白质相互作用位点对于研究蛋白质功能发挥着重要作用.蛋白质问主要通过表面残基发生相互作用,蛋白质相互作用形成复合体时,只有部分表面残基参与了该过程.基于序列谱信息,提取序列上相邻残基的序列谱作为输入特征向量,对大小为3和7的残基信息窗(win3,win7),分别采用支持向量机(SVM)分类器对蛋白质相互作用位点进行预测、比较和分析.最终实验结果为:win3的平均正确率为69.31%,win7的平均正确率为69.68%.     

基于CDIO模式的程序设计相关课程教学方法研究

CDIO教学模式是一种倡导"在做中学"和"基于项目的教育和学习"的新型教学模式.文章将CDIO理念引入计算机专业程序设计相关课程的学习中去,以提高学生工程实践能力和创新能力,培养适应社会需要的高级工程实践人才.     

基于Android的智能检控系统设计与实现

针对不同家庭内部的应用环境,基于Android技术提出并设计了一种低功耗且易移植的智能家居控制系统。利用Android提供的语言、图像、系统主题等资源通过WiFi通信建立智能家居控制终端软件,并利用STM32数字电路频率高且模拟电路敏感度强的特点建立闭环控制系统,使软件客户端既可以手动远程调节家用设备,也能够通过主控系统实现对各种参数阈值的判断并进行自动调节。根据人机工程学原理结合不同用户的个性化需求,将安全、电器控制、场景联动、家居互联等与家庭生活相关的各个子系统有机地结合在一起,实现了家用电器的本地控制和远程控制相结合。该智能控制系统硬件设备简单、成本较低、易于移植和扩展,既适用于家庭用户,也可拓展学校等领域的智能控制系统,应用面广。     

基于支持向量机的蛋白质相互作用位点预测

蛋白质的功能常体现在生物大分子的相互作用中,识别蛋白质相互作用位点对于研究蛋白质功能发挥着重要作用。蛋白质间主要通过表面残基发生相互作用,蛋白质相互作用形成复合体时,只有部分表面残基参与了该过程。基于序列谱信息,提取序列上相邻残基的序列谱作为输入特征向量,对大小为3和7的残基信息窗（win3,win7）,分别采用支持向量机（SVM）分类器对蛋白质相互作用位点进行预测、比较和分析。最终实验结果为：win3的平均正确率为69．31％,win7的平均正确率为69．68％。     

电气信息大类环境下“程序设计基础”课程教学改革研究

分析电气信息大类专业特点和人才培养目标,针对程序设计基础课程教学中存在的问题,结合该课程已有的教学教研基础,提出相应的教学改革措施。以培养学生创新精神和实践能力为目标,对程序设计基础教学改革进行了深入探讨与研究。实践证明,该教学改革方案能够有效提高学生解决实际问题的能力和创新能力,激发其学习积极性,提高教学质量。