基于深度学习和支持向量机的基因结合蛋白预测

针对传统的方法对蛋白质预测的精度低且需要人工提取环节等问题,提出一种基于深度学习和支持向量机的基因结合蛋白预测算法;该算法将卷积神经网络与门控循环单元结合,搜索蛋白质序列,保留蛋白质序列中氨基酸的位置依赖性,利用支持向量机代替神经网络的Softmax分类器对蛋白质的特征序列进行预测;将该模型分别在基准数据集DBP2858和PDB14189上进行对比实验。结果表明,该模型具有更好的脱氧核糖核酸结合蛋白预测能力,并且预测精度和效率均较高。     

基于超复数小波和图像空域的卷积网络融合注视点预测算法

针对已有注视点预测模型存在特征细节缺失、尺度单一和背景信息干扰严重导致的注视点预测精度偏低等问题,提出了一种基于超复数小波和图像空域的卷积网络融合注视点预测算法.首先,针对细节特征丢失问题,使用超复数小波变换在频域中提取图像的细节特征,与卷积网络提取的空域特征进行融合.然后,通过空洞空间金字塔池化模块,融合不同感受得到的特征图,有效解决了特征尺度单一的问题.最后,引入了残差卷积注意力模块,结合空间和通道的注意力机制,能够有效抑制背景信息的干扰,提高注视点预测精度.在SALICON数据集上,CC、sAUC和SIM评价指标下,该算法的性能达到0.884 7、0.769 3和0.778 0;在CAT2000数据集上,该算法在相应指标下的性能为0.735 5、0.870 1和0.664 5.主客观对比实验结果表明,该算法具有较好的注视点预测能力.     

多特征融合提取算法结合支持向量机预测膜蛋白类型

针对膜蛋白分类预测问题,在氨基酸组分基础上引入氨基酸位置信息,计算多种氨基酸残基指数的相关系数并选择最优组合方式;融合2类特征信息对膜蛋白序列进行特征提取;采用支持向量机算法作为分类器,构建了一种新型膜蛋白分类模型,在自检验、Jackknife检验和独立测试集检验3种典型方式下,预测准确率分别为98.25%、88.10%和95.62%.结果表明,多特征融合能够有效提取膜蛋白序列的特征信息,与现有方法相比,该分类模型具有较高的分类预测成功率.     

基于化学位移和伪氨基酸组分信息预测抗凋亡蛋白质与促凋亡蛋白质

凋亡蛋白质是一种有着特殊功能的蛋白质,在生物体的生长和维持体内平衡中扮演着重要的角色.在细胞凋亡过程中抗与促凋亡蛋白质对细胞凋亡的调控起着不同的作用.如果抗凋亡蛋白质或者促凋亡蛋白质失活,将导致癌症和其它疾病的发生,所以对抗凋亡蛋白质和促凋亡蛋白质的识别,将有助于更好的了解凋亡蛋白的致病机理.建立一个新的凋亡蛋白质数据集,并基于化学位移信息和伪氨基酸组分信息采用支持向量机(SVM)方法对新的数据集进行了预测.融合后的特征信息用Jackknife检验预测成功率达到77.01%,从预测结果可以看出提取有效的特征信息是提高预测成功率的重要因素.     

一种基于最优局部信息融合的蛋白质-亚细胞定位预测方法

 基于蛋白质的合成及分选机制,提出了一种新的蛋白质亚细胞定位预测方法。先采用遍历搜索技术,找出各种亚细胞蛋白质序列分选信号和成熟蛋白质之间的最佳分割位点,把蛋白质序列分为两条子序列,计算这两条子序列中的氨基酸组份并将它们融合起来作为整条蛋白质序列的特征,然后构造用于识别每类蛋白质的最佳子分类器,再根据最大化原则组建集成分类器。在NNPSL数据集上,采用5重交叉验证方法对本文方法进行测试,原核和真核两个蛋白质序列子集分别取得94.1%和87.5%的总体预测精度。同时,此方法在一些蛋白质序列中找到的分割位点与真实生物现象相吻合,能为预测蛋白质序列的剪切位点提供参考信息。     

基于PSO＿BP神经网络的固有无序蛋白质预测

通过对蛋白质有序-无序区域分析,找到表示氨基酸的34维特征.其中,样本熵是用于计算时间序列复杂度的参数,通过比较20种氨基酸在两种区域的出现频率,将其对应为0-9的时间序列,从而计算蛋白质的复杂度.另外,使用长度为35的滑动窗口将相邻氨基酸联系起来,提高了预测准确度.最后,使用粒子群算法优化BP神经网络的节点参数,训练并实现有序-无序分类的5个网络,取均值后转化为有序-无序输出.使用DisProt数据集和R80数据集分别进行十折交叉验证,预测准确率分别达76%和87%以上.     

基于CARS与PCA的高光谱煤岩特征信息检测方法

针对采煤机智能化截割时存在煤岩识别精度低、稳定性差等问题,提出一种基于高光谱成像技术的煤岩检测方案。使用8种不同类型的煤岩样本(训练集800块、预测集200块)进行分析,利用竞争性自适应重加权算法将光谱全波段降维至11个特征波长形成光谱特征向量;通过灰度共生矩阵来描述煤岩的纹理特征,选取对比度、能量、同质性3个特征参数值作为纹理特征向量;通过主成分分析融合剔除光谱与纹理特征中解释能力较差的特征信息,利用预测集样本分别对光谱全波段、CARS提取特征波长、图像纹理、CARS提取特征波长融合纹理特征、光谱全波段融合纹理特征和PCA融合特征波长与特征纹理特征的特征向量建立偏最小二乘回归模型,通过对比6种特征向量的建模预测性能,选出煤岩最优特征向量。PCA算法融合后特征向量预测性能的R_2,RMSE,平均绝对误差MAE和准确率分别为0.912,0.201,0.151和94%.该方法可改善煤岩特征信息检测的稳定性与可靠性,为煤岩识别提供有效的特征信息,对实现采煤机智能化开采具有重要意义。     

改进的离散增量算法预测27类折叠子的结构类型

蛋白质二级结构预测是三级结构预测的一个非常重要的中间步骤,而折叠子识别和结构类型的准确预测则可以提高二级结构和三级结构预测的准确度.本文从蛋白质的一级序列出发,提出了一种改进的预测算法:以二肽组分、预测的二级结构信息、伪氨基酸组分和位置权重矩阵打分值等特征分别作为参数,输入离散增量算法的单分类器中,通过加权融合单分类器的计算结果,对27类折叠子的结构类型进行了预测,取得了较好的预测结果.     

运用小波分析对蛋白质进行亚细胞定位预测

基于传统的以20种氨基酸在蛋白质序列中的组分来预测蛋白质亚细胞定位的方法,运用了"离散小波变换"(Discrete Wavelet Transform,DWT)的数字信号处理技术,对蛋白质序列中氨基酸排序的特征进行提取,并与氨基酸百分组成相结合,对蛋白质亚细胞定位进行了预测.通过观察预测结果发现,引入氨基酸的排列顺序特征后,蛋白质亚细胞定位的预测正确率有了显著的提高.     

氨基酸约化分类对亚线粒体蛋白定位的预测

在Du和Li构建的首个亚线粒体定位数据库基础上,将线粒体蛋白依据亚线粒体位置细分为四大类进行预测.对基于氨基酸的亲疏水特征、物理化学特征和结构特征的蛋白质序列约化信息做出讨论.给出在单肽组分和六类亲疏水约化情形下的蛋白质序列最佳分割位点,结果不仅符合真实生物学现象而且范围更加精确,可为相关实验研究提供参考.提出了最佳组合参数,该参数是ω=0.10,λ=22时亲疏水残基指数值及平行相关形式的伪氨基酸组分结合全序列单肽组分,利用支持向量机算法进行预测,达到了较好的预测结果.利用本文提出的最佳组合参数对未知蛋白序列进行检验,结果显示有一定注释作用,特别是对于Inner membrane类和Matrix类的预测精度较高.     

面向同源蛋白质探测的一种新型混合深度学习模型

根据蛋白质氨基酸链探测其同源蛋白质,进而预测蛋白质的功能,是生物信息学研究领域的一个重要挑战,也是众多生物医学研究领域的基础研究内容,有着重要的科研价值和广泛的应用需求。其研究难点在于:(1)如何学习对同源蛋白质预测有效、有用的蛋白质特征信息;(2)如何更好地运用蛋白质特征信息,实现同源蛋白质的探测与识别。为了解决同源蛋白质探测与识别研究中的关键难点,本文提出一种基于混合深度学习架构的同源蛋白质探测与识别模型(HDLM-PHP)。通过采用统一的"管道式"深度学习架构,将蛋白质特征学习和探测识别统一为一个整体,提高同源蛋白质探测与识别的效能。采用多组并行的深度卷积神经网络,学习蛋白质的各种属性信息,以期获得丰富的待检测蛋白质和靶蛋白质的高级相关性特征,并通过全连接方式使用多层RBM结构融合和精炼这些相关性特征为全局相关性特征。通过统一的深度网络连接方式,以探测和识别任务为导向,学习到对于同源蛋白质预测最有效、最全面的蛋白质特征信息。在标准数据集SCOPe上,对所提模型进行性能与效率评测,结果表明:本文提出的模型能有效地学习到符合任务导向的蛋白质特征数据,提升同源蛋白质探测与识别的准确度和召回率,优于现有的模型和算法。     

不同折叠类型蛋白中基于密码子的二级结构偏向性分析

在传统的Chou-Fasman蛋白质二级结构预测方法的基础上引入同义密码子使用的信息,计算了200个蛋白(49种全α结构蛋白,69种全β结构蛋白,38种仅α β结构蛋白,44种α/β结构蛋白)中不同密码子对应的氨基酸形成不同二级结构(α：螺旋,β：折叠,C：卷曲)的偏向性参数．通过对这些密码子对应氨基酸二级结构偏向性的分析,得到了氨基酸二级结构偏向性分析中所忽略的同义密码子的蛋白结构信息．这些新的信息量对于指导蛋白质设计以及提高蛋白质二级结构预测的准确率有着一定的作用．     

一种改进的代价敏感随机森林算法

随机森林在分类不平衡数据时,容易偏向多数类而忽略少数类,可以将代价敏感用于分类器的训练,但在传统代价敏感随机森林算法中,代价函数没有考虑样本集实际分布与特征权重,且在随机森林投票阶段,没有考虑基分类器的性能差异。本文提出一种改进的代价敏感随机森林算法ICSRF,该算法首先根据不平衡数据集的实际分布构造代价函数,并将权重距离引入代价函数,然后根据基分类器的性能采取权重投票,提高分类准确率。实验结果表明,ICSRF算法能有效提高少数类的分类性能,可以较好的处理不平衡数据。     

指纹与指静脉的特征层动态加权融合识别

结合指纹与指静脉两种生物特征的优点进行多模态特征识别,提出一种特征层动态加权融合匹配算法。在图像预处理的基础上分别提取两模式源的有效特征矢量,根据近邻消除和特殊区域保留原则对特征矢量进行降维;从待识别特征角度对特征点集的相对质量进行评价,根据对双模态特征优和差的分类引入动态加权策略,提高质量较好特征所占权重,削弱低质量及伪特征对识别结果的影响,实现了特征层特征自适应优化融合。在FVC2000公开指纹库和指静脉自建数据库上的测试取得了98.9%的识别率,较指纹、指静脉单模态识别分别提高了6.6%和9.6%,较匹配层加权平均融合识别提高了5.4%。     

A robust face recognition method using multiple features fusion and linear regression

This paper presents a robust face recognition algorithm by using transform domain-based multiple feature fusion and lin- ear regression. Transform domain-based feature fusion can provide comprehensive face information for recognition, and decrease the effect of variations in illumination and pose. The holistic feature and local feature are extracted by discrete cosine transform and Gabor wavelet transform, respectively. Then the extracted holistic features and the local features are fused by weighted sum. The fused feature values are finally sent to linear regression classifier for recognition. The algorithm is evaluated on AR, ORL and Yale B face databases. Experiment results show that our proposed algo- rithm could be more robust than those single feature-based algo- rithms under pose and expression variations.     

An Information Fusion Model of Innovation Alliances Based on the Bayesian Network

To solve the problem of information fusion from multiple sources in innovation alliances, an information fusion model based on the Bayesian network is presented. The multi-source information fusion process of innovation alliances was classified into three layers, namely, the information perception layer, the feature clustering layer,and the decision fusion layer. The agencies in the alliance were defined as sensors through which information is perceived and obtained, and the features were clustered. Finally, various types of information were fused by the innovation alliance based on the fusion algorithm to achieve complete and comprehensive information. The model was applied to a study on economic information prediction, where the accuracy of the fusion results was higher than that from a single source and the errors obtained were also smaller with the MPE less than 3%, which demonstrates the proposed fusion method is more effective and reasonable. This study provides a reasonable basis for decision-making of innovation alliances.     

基于小波包分解的无参考立体图像质量评价

立体图像质量评价在立体图像处理领域中应用广泛.基于小波包分解的精细分辨率,提出了一种全新的无参考立体图像质量评价算法.选取合值图和差值图作为融合图来评估立体图像,首先,对立体图像对进行小波包分解,基于双眼竞争和双眼抑制原理,将分解后的左右视图进行融合得到合值图和差值图.然后,分别在融合图上提取自然场景统计(NSS)特征和信息熵;另外,考虑到左右视图之间的内在相关联系,提取结构相似度特征.最后,运用支持向量回归(SVR)来建立感知特征和主观分数模型并预测得到客观评价分数.采用该算法在LIVE 3D立体图像数据库上进行测试,实验结果表明,该算法与人眼主观评价结果一致性较高,优于当前主流的立体图像质量评价算法,符合人眼视觉感知特性.     

基于深度学习的公路路面病害检测算法

针对公路路面病害图像存在背景干扰多、病害信息弱、尺度差异大等问题,提出了一种基于深度学习的公路路面病害检测方法。以YOLOv4算法为基础,在检测网络中引入可变形卷积,并提出基于PANet的自适应空间特征融合结构,充分学习公路路面病害的细节特征,实现不同尺度特征信息的高效融合;采用AP-loss函数作为分类损失函数,促使网络在训练过程中更加注重于正样本。实验表明,在公路路面病害检测中,改进YOLOv4算法的平均准确率达到了95.34%,每张图像的平均检测时间为0.071s。与Faster R-CNN算法相比,所提出的算法在持有较高检测准确率的同时,减少了运算时间,可以满足公路路面病害检测的准确性与实时性需求。     

特征差异驱动的红外偏振与光强图像融合简

针对原有红外偏振融合算法中单一差异特征对不确定和随机变化的图像特征信息不能有效描述而产生不利于融合的问题,本文在分析源图像差异特征形成机理基础上,提出了一种基于NSCT（non-subsampled contourlet transform）的红外偏振与光强图像的特征差异驱动融合算法。通过实验仿真表明,相比SVT（support value transform）、WPT（wavelet packet transform）和NSCTLELV（NSCT local energy and local variance）,该算法能更有效地融合源图像的互补和细节信息,且在实际的目标识别中具有一定的应用价值。     

基于用户评论的协同过滤推荐算法

提出融合用户评论的协同过滤推荐算法,通过挖掘电商网站的用户评论信息,获取用户评论中的产品特征和意见,通过计算每个特征意见对的极性,得到特征矩阵,结合用户意见质量形成的用户评分矩阵,求出用户评分的相似度.最后结合特征矩阵和用户评分相似度得出目标用户的综合相似度,并由预测评分得出产品推荐表,对用户进行产品推荐.实验结果表明,提出的算法与常用的推荐算法相比,改善了推荐的质量,同时推荐精度得到提高.