一种基于Quartet Puzzling和邻接法的进化树构建算法

最大似然法是目前较准确的一种进化树构建方法,但是其时间复杂度非常高.在实际应用中,用分治策略实现最大似然法的Quartet Puzzling(QP)得到了人们的关注.它首先估计Quartet拓扑结构集合Q,然后利用重组技术将Q中的信息合并到一起构成一个包含所有序列的进化树.研究表明,QP的准确性不像人们所期望的那样高.如何快速有效地将Q所包含的信息融合在一起仍然是QP所面-临的一个问题.为了提高QP,结合邻接法提出一种新的进化树构建方法QPNJ.理论上,QPNJ与QP具有相同的时间复杂度.通过模拟实验将QPNJ与QP以及目前流行的进化树构建方法进行了比较.结果表明,QPNJ比QP和邻接法更准确,并且其性能不依赖于模型树的结构,从而证明了QPNJ的有效性.     

基于直推式支持向量机的图像检索

为缩小图像的低层特征与高层语义之间的语义鸿沟,基于支持向量机的相关反馈机制受到越来越广泛的关注,但这种方法并没有利用未标记样本的隐含信息.为更好地利用这些信息,提出将直推式支持向量机作为反馈过程中的学习算法.通过分析其所用特征向量的特点,设计一种颜色稀疏特征,并将其与纹理特征结合作为图像描述的特征.实验结果表明该方法较令人满意,同时也说明直推式支持向量机可在文本分类以外的领域取得较好结果.     

基于划分策略和填充曲线的抖动模式研究

抖动处理是计算机图形学和图像处理中的一项关键技术,抖动算法的好坏直接关系互图像打印质量的优劣,针对利用评价函数生成较大抖动模式比较困难的问题,提出了划分初始模式的方法,并渐进生成较大抖动模式,针对模式抖动中出现的边界赝象,引入填充曲线机制加以消除,实验表明,采用以上方法得到的结果比较令人满意。     

基于IBL算法的CBR系统中索引与检索机制研究

文章介绍了基于示例学习算法IBL的概况,并对其加以改进,提出了一个新的算法IBL－Cluster。它主要由概念描述形成算法和概念描述修改算法构成。在此基础上建立了应用在基于事例的推理系统CBR中的基于IBL算法的索引与检索机制。实验表明新算法IBL－Cluster在存储空间及测试正确率方面均有改善。     

水稻组织特异性蛋白质相互作用网络构建方法

组织特异的基因表达和蛋白质相互作用是研究基因调控、蛋白质功能、细胞过程的重要部分.相较于其他模式生物在蛋白质相互作用研究方面的进展,高等模式植物水稻中组织特异性蛋白质相互作用的研究十分缺乏.因此,提出了一种用于水稻组织特异性蛋白质相互作用网络构建的计算方法.该方法主要包含三部分:第一,在统一标准下融合多数据识别组织特异的基因;第二,提出了新的同源映射方法,并集成6种模式生物相互作用数据构建和评估目标物种蛋白质相互作用网络;第三,构建不同组织的蛋白质相互作用子网,并筛选高可靠的蛋白质相互作用.为了验证方法的有效性,构建并分析了水稻首个组织特异的蛋白质相互作用网络(PTSN4R:Predicted Tissue-Specific Network for Rice). PTSN4R包含了水稻23个组织的组织特异基因及对应的组织特异蛋白质相互作用子网,为分析组织特异的基因表达和蛋白质相互作用提供了便利条件. PTSN4R有助于理解水稻的生长调控机制,为水稻增产提供线索.同时,提出的方法能够方便的应用到其他物种,促进组织特异的蛋白质相互作用网络的研究.     

系统发生树构建技术综述

随着不同的分子测序技术的飞速发展使得大量的DNA分子数据不断涌现,这给生物学家提供了大量的数据使其实现重构地球上所有生命的进化树的梦想.并且,进化树的研究对于解决现代分子生物学中的许多问题都是非常关键的,如多序列比对、蛋白质结构和功能预测以及药物设计等等.但是构建进化树又是一个非常复杂的问题.因此,进化树的研究成了一个研究热点.本文介绍了进化树研究的发展、研究现状,最后在总结现有的进化树构建技术存在的问题的基础上探讨了该领域进一步的研究方向.     

基于支持向量机和竞争学习的图像配准方法

为了使探测到的各种地雷图像更清晰,要求将金属地雷探测器和雷达渗透地面探测器的图像用图像精确配准的方法将二者的图像融合.提出了基于竞争学习和支持向量机的图像配准方法.该方法是用竞争学习的权值标明地雷边缘点,以获得图像中地雷的特征值;然后用支持向量机反复匹配两个待配准图像的支持向量.融合图像信息熵的测定结果表明,基于竞争学习和支持向量机的图像配准方法融合图像携带的信息量大,融合图像质量高,图像配准精确.     

蛋白质相互作用及其网络预测方法研究进展

依据蛋白质序列、蛋白质空间结构、基因本体(Gene Ontology)注释、文献挖掘、网络比对及基因组信息将蛋白质相互作用预测方法分为六类,阐述并评价了各种方法的研究进展.从网络建模与挖掘两个角度探讨了相互作用网络预测方法.还概述了与之密切相关的问题:位点预测、转录因子间相互作用预测及数据库评价,指出了研究中存在的问题和发展方向.     

基于规则和模糊线性规划表示的专家系统研究

专家系统是人工智能学科的重要分支,知识表示是专家系统的核心研究内容之一。本文首先分析现有的知识表示方法,结合专家系统技术在乳业领域应用的特点,引入定量计算方法,给出模糊线性规划的模型及算法。然后,提出两种线性规划求解和推理过程结合的专家系统应用模型,并从中总结出一种新的知识表示形式——基于规则和线性规划的知识表示。最后,给出这种知识表示方法在乳业专家系统中的应用。