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。     

基于聚类与特征融合的蛋白质亚细胞定位预测

蛋白质亚细胞的定位预测不仅是研究蛋白质结构和功能的重要基础,还对了解某些疾病的发病机理、药物设计与发现具有重要意义.然而,如何利用机器学习精准预测蛋白质亚细胞的位置一直是一项具有挑战性的科学难题.针对这一问题,提出了一种基于聚类与特征融合的蛋白质亚细胞定位方法.首先将自相关系数法和熵密度法引入蛋白质特征表达模型的构建,...     

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。     

开关磁阻电机功率变换器综述

开关磁阻电机(SRM)具有坚固耐用、功率密度高、调速范围广、起动转矩大等一系列优点,然而关于其功率变换器的研究较少。结合国内外文献,分析不对称半桥功率变换器、公共开关型功率变换器、裂相型功率变换器以及三开关型功率变换器等传统功率变换器的结构特点;对比了传统变换器的优缺点,在此基础上分析了几类新型功率变换器拓扑结构以及电流电压转换关系,并概述了功率变换器未来发展趋势,为功率变换器发展提供参考。