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针对谱聚类融合模糊C-means(FCM)聚类的蛋白质相互作用(PPI)网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题,提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘(FSC-FM)方法。首先,构建一个不确定PPI网络模型,使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度,克服假阳性对实验结果的影响;第二,利用基于边聚集系数流行距离(FEC)策略改进谱聚类中的相似度计算,解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题,进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理,降低数据的维数,提高聚类的准确率;第三,设计基于密度的概率中心选取策略(DPCS)解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题,并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类,提高聚类的执行效率以及灵敏度;最后,采用改进的边期望稠密度(EED)对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知,FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物(DCU)算法相比,F-measure值提高了27.92%,执行效率提高了27.92%;与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法(CDUN)、演化算法(EA)、医学基因或蛋白质预测算法(MGPPA)相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明,在不确定PPI网络中,FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。 相似文献
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考虑到不同句子对判断文档情感倾向的重要程度不同,因而区分文档的关键句和细节句将有助于提高情感分类的性能。同时,考虑到Title和上下文信息,提出了一种基于Title和加权TextRank抽取关键句的情感分析方法SKTT,实现了高效的情感分析。根据文档Title的情感权重计算Title贡献度,考虑到标点和语义规则对情感倾向的影响;根据加权TextRank算法思想,在文档正文中构建了一个情感句有向图来提取关键句;计算所有关键句的情感倾向进行情感分类。在4个领域上进行实验,实验结果表明,该SKTT方法性能明显优于Baseline,具有高效性。 相似文献
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在现行估算指标逐渐不能满足市场变化需求的情况下,分析了传统估算指标编制方法目前存在的主要问题,提出一种基于大数据技术的估算指标编制方法。通过分析大数据技术在估算指标编制中的应用过程,提出了一种基于数据挖掘C4.5算法的估算指标编制方法,综合考虑时间因素对指标的影响,利用敏感性分析对估算指标做一定调整,最后通过算例验证了该方法的实用性,对理论与实践应用均有一定的指导作用。 相似文献
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本文面向毫米波零中频架构,针对毫米波系统信道时变性、环境敏感性,以及零中频载波同步性能等问题,对现有的盲均衡算法进行了理论分析,并对 CMA、MCMA 两种具备工程化意义的算法进行了仿真实验分析。结合毫米波大容量数据高速处理需求,给出了可硬件实现的并行处理方法。最后,针对 CMA 算法收敛后剩余误差较大的问题进行了改进,结合泄漏算法和高阶累积量思想提出了一种修正的 CMA 算法,在与传统 CMA 算法收敛速度相当的条件下降低了系统的码间干扰。 相似文献
90.
为了验证用于测量物体表面形貌的双圈同轴型光纤传感器的数学模型的可行性、优化新结构光纤传感器中的参量以提高光纤传感器线性测量范围和灵敏度,采用了不影响调制特性曲线前坡数据的镜子纸作为反射面进行试验验证,并对新结构的光纤传感器进行了理论分析和数学建模,然后采用粒子群算法对新结构中的倾斜角度进行了优化。结果表明,以镜子纸为反射面所得的试验曲线与仿真调制特性曲线吻合,证明了用于测量物体表面形貌的双圈同轴型光纤传感器的数学模型的可行性;经粒子群算法优化后的倾斜角度为2.33°,此时前坡线性测量区间和灵敏度分别是倾斜角为零时的1.14倍和1.89倍。新结构的双圈同轴型光纤传感器展现出了良好的测量性能和应用前景。 相似文献