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.     

基于同源建模的蛋白质结构预测方法的研究

针对profile—profile方法中profile中出现的数据稀疏问题所采用的数据平滑技术以及对于生成排列过程中对于新的计分体系所采用的动态规划算法,并且在HOMSTRAD数据库上进行的排列精度实验,结果证明采用profile—profile方法并结合数据平滑和动态规划技术可以有效地提高查询序列和目标序列的排列精度．     

基于无序测量粒子滤波的锂电池剩余寿命预测

锂电池是一种复杂的电化学系统,其容量衰退呈非线性退化,粒子滤波(particle filter, PF)算法作为解决非线性非高斯问题的有效算法经常被用于锂电池剩余寿命预测。针对PF算法中的模糊测量问题,提出无序测量粒子滤波(out of sequence measurement particle filter, OOSMPF)算法对锂电池剩余寿命进行预测。首先利用锂电池加速充放电所获得的容量衰退数据与充放电循环次数建立双指数模型,然后采用OOSMPF算法对锂电池剩余容量进行预测,进而得出锂电池剩余寿命。试验结果显示,本研究提出的OOSMPF算法与PF算法相比,在对三组锂电池寿命的预测上,剩余寿命误差分别降至7次、15次和5次,因此OOSMPF算法更适合用于锂电池剩余寿命预测。本研究能为新能源汽车上的锂电池剩余使用寿命预测提供方法参考。     

蛋白质三维结构预测问题的求解方法

对蛋白质结构预测问题进行了描述,根据蛋白质结构预测问题在三维欧氏空间的连续模型,通过拟物策略找到了相应的数学模型.由于引入了弹性势能和嵌入势能,将一个有约束的问题转化为一个无约束的问题,并在梯度下降法求解的基础上,设计出一种变步长梯度下降的求解方法.通过实例检测,变步长梯度下降法比梯度下降法大大节省了计算时间,且所得结果的能量比梯度下降法所得结果的能量更低.     

蛋白质结构类预测的新方法：基于蛋白质二级结构序列的预测方法

提出了由蛋白质二级结构序列预测蛋白质结构类的新方法，并给出了预测蛋白质结构类的简明预测规则。     

同源建模方法预测蛋白质突变结构的适用性分析

通过从Protein Data Bank(PDB)结构数据库中提取单氨基酸突变的晶体结构,构建了一组无冗余的测试数据集,对目前应用最广泛的两款同源建模预测软件(SWISS-MODEL和MODELLER)进行了测试分析,发现它们对蛋白质的整体结构预测效果良好,均方根偏差小于0.5埃(RMSD0.5),但在突变导致结构显著变化(RMSD1.5)的情况下却均不能得到准确结果.分类统计显示,发生在蛋白质结构内部和极性氨基酸之间的突变结构变化小,两款软件预测效果较好(RMSD1.0).突变导致结构显著变化的可能性不高(5%),但它对蛋白质功能的影响不可忽视,因此应用同源建模方法对于蛋白质突变的模拟并不完全适用,还需要开发新方法来提高准确性.     

基于空间无序点云的层次构造三角化方法

描述了一种新的利用空间无序点云重构三维模型的算法,利用分层扫描的原理将无序的三维点云进行平面投影,使用矢量外边界扫描算法将点信息提取为线段信息,由于分层的有序性使得线段之间存在着良好的拓扑关系,经过在有序线段中提取拐点矢量,连接上下两层相关点,点模型就完成了三角化。该方法计算速度快,拓扑清晰,且不会出现失真(泊松表面重建)和空洞现象(区域增长法)。     

基于改进蚁群算法的优化设计

为研究结构优化设计问题,以二进制为基础,基于图解的蚁群系统,提出伪并行蚁群算法,以改善蚁群算法性能,并将其应用于结构优化设计中参数的求解.算例表明,改进的蚁群算法可求解连续优化问题,收敛速度快,计算精度高,并具有满意的优化效果,可用于工程优化设计.     

网格中基于结构分类和位矩阵编码并行遗传算法的蛋白质二级结构预测

蛋白质二级结构预测是后基因组学的重要内容,是能准确预测蛋白质分子三维空问结构的关键步骤,它被证明是个NP难问题.同时,蛋白质数据库中的数据是巨量的,每天以指数形式在增长,而且不同的数据库位于不同的地域,受不同组织管理.提出一个网格中基于结构分类和位矩阵编码的并行遗传算法,有效地解决这个NP难问题,并且充分利用网格强大的并行计算能力,提高预测效率和准确率.     

基于趋势的实时量预测建模及并行实现

提出了基于趋势的预测思路，建立了基于趋势的实时量预测模型，利用高性能并行计算环境，结合并行处理技术将预测模型并行化，较好地解决了预测系统中数据量大、计算速度慢等问题。     

基于全局距离的自适应LLE方法研究及其应用

人体行为识别是人工智能与模式识别领域一个重要的研究方向,具有极广泛的应用前景.近年来应用局部线性嵌入的流行学习方法 LLE进行人体行为识别成为研究热点.但是传统LLE要求采集密集样本点,且要求样本点分布平滑均匀,而人体运动样本数据往往分布稀疏,无法满足LLE对样本点的要求.本文提出的基于全局距离的自适应LLE采用具有全局因子的距离计算方法确定近邻,缩短分布稀疏的样本点的相对距离,使样本点变得紧凑.同时加入全局因子可以使分布距离差异较大,分布不均匀的样本点重新布局,整体变得平滑均匀,有效克服了传统LLE的缺点.另外,该方法改进了传统LLE确定嵌入维度的过程.通过计算输入空间样本欧氏距离与嵌入空间样本欧氏距离的残差来评估嵌入维度,自适应确定人体动作流形的本质维度.改进后的方法应用于光学动作捕捉数据实现人体行为识别,比传统LLE提高了计算性能,并获得了更高的人体行为识别率.     

基于熵理论的加权马氏距离及其应用

分析了加权马氏距离判别分析中的权值问题,提出了用熵理论来确定加权马氏距离中权值的方法。实证分析显示基于熵理论的加权马氏距离要优于基于主成分的加权马氏距离。     

基于UML的面向对象分析及其应用

统一建模语言 ( Unified Modeling Language,UML)是一种面向对象的建模语言 ,在实际系统建模中被广泛使用 .介绍了基于 UML的面向对象分析方法的基本原理和实现过程 ,并以此分析并设计了一个小型自动售货系统     

基于地震属性建模的数值模拟及其应用

为了解决花岗岩潜山储层内部结构复杂、非均质性强、在数值模拟建模过程中模型参数填充误差大的问题,本文提出了一种基于地震属性建模的数值模拟技术.该技术首先优选地震属性建立储层模型;然后采用波动方程的数值模拟方法对模型进行“正演+偏移”计算,并对比分析模拟得到的偏移剖面与原始地震剖面,逐步修正观测系统参数,直至两者的主要特征一致;最后,结合其他地震属性(如裂缝检测属性),综合分析目的层的地震响应特征.对渤海某区花岗岩储层的数值模拟结果表明,该方法有效地刻画了花岗岩“溶蚀孔隙+高角度裂缝”所形成的“率珠状”反射特征,为该区后续的勘探研究奠定了基础.利用本文提出的方法综合分析储层结构的地震波场特征是一种可行的方法,该方法除了应用于花岗岩储层的数值模拟外,还可以应用于其他复杂储层的数值模拟.     

基于动态时间弯曲距离的灰关联度量方法及其应用

传统灰关联度量对于长度不同的序列采用删除较长序列数据?均值?GM(1,1)模型预测等方法进行补齐,导致不确定性信息增加,造成不必要的信息损失? 将动态时间弯曲思想引入灰关联度量中,提出一种自适应序列长度的灰关联度?该方法无需补齐序列数据,利用序列间距离矩阵的最短路径作为相似判 定依据?在此基础上,进一步构建了相应的灰关联度量方法,有效解决了序列数据长度不一致问题?为了证明方法的有效性,将其应用于分类算法设计中,取得了较为优异的测试结果?     

基于信息系统的概念粒及其距离计算

在信息系统的基础上引人概念粒的概念,给出其规范的形式化方法,对概念粒的距离进行了定义,并研究了其距离的一些性质及应用.这些研究结果有助于理解粒的本质,能更准确的表述属性与对象之间的不确定性关系.     

Entropy and its application in turbulence modeling

The entropy concept was introduced into the turbulence modeling strategy in the present work. First, the turbulent boundary-layer was described from the point of energy dissipation. Based on the theoretical analysis and direct numerical simulations, the relationship between the entropy increment and viscosity dissipation was systematically investigated. Then, an entropy function fs was proposed to distinguish the turbulent boundary-layer from the external flow. This function is universal, independent of the inflow conditions or any specific turbulence model. With this function, a new version of delayed-detached-eddy simulation method SDES was constructed and verified with the supersonic boundary-layer flow and the cavity-ramped flow. Initial results showed that this method could successfully avoid the modeled stress depletion problem inherited from the original DES method.     

组合参数化建模方法及其应用

为提高参数化建模效率,提出了组合参数人建模思路,运用化整为零的方法,将复杂的工程图分解为有限个子图,并分别建模,然后利用组合管理器将其重新组合,建立组合模型,这样,不仅加快了建模速度,避免了长时间的约束计算过程,还方便了模型的修改以及子模型相互位置关系的调整,文中以齿轮科建模为例,阐述了组合参数化建模方法的基本原理。     

贝叶斯模型比较的多模型组合框架在软测量建模中的应用

针对基于单一模型建立的软测量模型存在着预测精度需要进一步提高的问题,在分析目前常用的2种多模型组合框架的基础上,提出了一种基于贝叶斯模型比较的多模型组合框架。该框架以通过模糊c 均值聚类分析获得的生产过程状态变化知识为基础,对每种状态下各子模型的预测性能采用贝叶斯模型比较方法进行比较,并以此为基础在不同状态下采用了不同的子模型加权策略。在进行模型比较时,基于交叉检验分布,使用子模型训练所得采样序列,有效地减少了计算量。将该框架用于工程应用,取得了较好效果。     

Matlab及其在数学建模中的应用

本文阐述了数学建模的一般过程,探讨了Matlab的功能与特点及其在数学建模中的应用;将Matlab用于数学建模可以提高数学建模的效率和质量,丰富了数学建模的方法和手段,同时具有重要的教学意义。