基于径向基神经网络的蛋白质二级结构预测

为提高蛋白质二级结构预测的精确度,提出并构建精确的径向基神经网络、广义回归神经网络,并基于5位编码和Profile编码,采用不同大小的滑动窗口,利用交叉检证法构建多个径向基网络预测器,分别对蛋白质二级结构进行预测,得到了较好的实验结果,其中aveQ3提高到70.96%。结果表明,径向基神经网络模型能有效提高预测精确度,也证明了实验方法的有效性和可行性。     

BP神经网络在蛋白质二级结构预测中的应用

蛋白质结构预测是生物信息学研究的重要问题,而蛋白质二级结构预测是蛋白质结构预测的关键步骤.文中通过BLAST工具得到Identity小于等于35%的46个蛋白质复合物的单链作为数据集,分别采用5位编码和Profile编码,通过不同大小的滑动窗口,对蛋白质二级结构进行预测.实验结果显示,富含"生物进化信息"的Profile编码有着明显的优势,各种精确度均得到了较好的结果,尤其是精确度QE明显高于5位编码的QE.     

基于交叉覆盖算法的蛋白质二级结构预测方法

蛋白质二级结构预测在蛋白质空间结构预测中起着承上启下的重要作用。近年来,大量的方法应用于二级结构预测中,其中,神经网络算法效果较好。但是,由于传统的神经网络存在结构复杂、学习速度慢、运行效率低、处理海量数据困难的缺陷,大大影响了预测的效果,因此,该文将一种基于构造性神经网络算法,也就是交叉覆盖算法应用于蛋白质二级结构预测中,另外,为了引入更多的同源家族结构的信息,采用了基于概率的Profile编码方式。通过实验证明将交叉覆盖算法运用在蛋白质二级结构预测中的可行性．并且比传统的神经网络方法有了更高的准确率。     

结合中心氨基酸组成成分预测固有不规则蛋白质

在固有不规则蛋白质结构预测过程中,针对短的不规则结构区域特征提取困难,提出一种结合中心氨基酸组成成分进行预测的方法。利用滑窗技术,计算20种氨基酸在窗口内出现的频率,构建一个子预测器;计算窗口中心氨基酸形成不规则结构的统计概率,以此作为新的特征参数;对子预测器的结果与新的特征参数分别赋予一个系数,进行加权组合,建立基于组合模型的固有不规则蛋白质结构预测器。实验结果表明,该预测器在保持对长的不规则结构区域预测精度较高的前提下,能够显著提高短的不规则结构区域的预测精度。     

基于机器学习的蛋白质编码问题研究

氨基酸序列编码问题一直是在蛋白质结构预测中导致算法输入空间较大的主要原因。只有对氨基酸序列进行更好的编码．才能为后续进行计算机分析打下基础。提出并实现了综合考虑了氨基酸序列的划分和长程作用效应,利用氨基酸正交编码区分每个氨基酸个体,利用基本正交矩阵获得氨基酸在物理、化学、生物上的相似性,利用分属概率来获得当前蛋白质序列中氨基酸构成不同二级结构的趋势的新的混合编码方法,从而改进了氨基酸残基序列编码,并利用现有算法比较了不同编码方式对蛋白质二级结构预测的影响,结果证实该编码方式能够提高蛋白质二级结构预测的准确性。     

基于机器学习的蛋白质编码问题研究

氨基酸序列编码问题一直是在蛋白质结构预测中导致算法输入空间较大的主要原因。只有对氨基酸序列进行更好的编码,才能为后续进行计算机分析打下基础。提出并实现了综合考虑了氨基酸序列的划分和长程作用效应,利用氨基酸正交编码区分每个氨基酸个体,利用基本正交矩阵获得氨基酸在物理、化学、生物上的相似性,利用分属概率来获得当前蛋白质序列中氨基酸构成不同二级结构的趋势的新的混合编码方法,从而改进了氨基酸残基序列编码,并利用现有算法比较了不同编码方式对蛋白质二级结构预测的影响,结果证实该编码方式能够提高蛋白质二级结构预测的准确性。     

基于神经网络的图象编码预测器的实现

提供了一种基于神经网络的ＤＰＣＭ的编码方法。它通过基于图象实例的训练，可以处理一些线性预测方法所不能处理的高阶特征以及非线性相关性。并由此方法设计了一种典型的预测器—２Ｄ－ＮＮＡＤＰＣＭ预测器，且提出根据不同图象的信息和要求进行人为分块，以达到更好的编码效果。     

基于像素纹理分类的图像预测编码方法

JPEG-LS标准实现对静止图像的无损压缩以及近无损高保真压缩,其预测编码仅采用简单的中值边缘检测法。将充分利用邻域像素纹理的连续性与相关性,研究参考像素的选取、基于纹理信息的非线性分类预测器的构建与预测器参数的设计,增强梯度检测能力,提出新的四阶分类预测器。实验证明,该算法在低运算复杂度的前提下,有效提高了预测编码的性能。     

基于卷积长短时记忆神经网络的蛋白质二级结构预测

鉴于不同类型氨基酸的相互作用对蛋白质结构预测的影响不同,文中融合卷积神经网络和长短时记忆神经网络模型,提出卷积长短时记忆神经网络,并应用到蛋白质8类二级结构的预测中.首先基于氨基酸序列的类别信息和氨基酸结构的进化信息表示蛋白质序列,并采用卷积提取氨基酸残基之间的局部相关特征,然后利用双向长短时记忆神经网络提取蛋白质序列内部残基之间的远程相互作用,最后将提取的蛋白质的局部相关特征和远程相互作用用于蛋白质8类二级结构的预测.实验表明,相比基准方法,文中模型提高8类二级结构预测的精度,并具有良好的可扩展性.     

高峰期网络流量高精准度预测模型研究

针对当前网络流量预测法是通过监测网络流量历史数据进行预测,存在预测精准度低和流量信息参数自适性差的问题,提出基于多元线性回归分析的高峰期网络流量预测模型。通过BP神经网络法,确定网络流量信息权值,采用滑动窗口算法得到流量序列中对应信息数据,构成新的网络流量序列,得到多元线性回归初始模型;引入最小二乘法对流量信息参数进行估算,得到流量信息的样本回归函数,使用可决系数F检验及统计样本回归函数,完成高峰期网络流量预测模型的构建。实验结果表明,使用该模型可降低误差、提高拟合度、增加能量利用率,为高峰期网络流量预测提供了基础保障。     

Profile覆盖算法在蛋白质二级结构预测中的应用

介绍了构造性机器学习方法——覆盖算法在蛋白质二级结构预测中的应用。相比普通的神经网络，这种方法直观且运算简单，对训练样本可100％识别。同时，考虑到同源家族的结构应该比单条序列结构预测更准确，采用了基于概率的Profile编码方式，相比以往的预测方法，具有更好的稳定性和精确性。     

Improving protein secondary structure predictions by prediction fusion

Protein secondary structure prediction is still a challenging problem at today. Even if a number of prediction methods have been presented in the literature, the various prediction tools that are available on-line produce results whose quality is not always fully satisfactory. Therefore, a user has to know which predictor to use for a given protein to be analyzed. In this paper, we propose a server implementing a method to improve the accuracy in protein secondary structure prediction. The method is based on integrating the prediction results computed by some available on-line prediction tools to obtain a combined prediction of higher quality. Given an input protein p whose secondary structure has to be predicted, and a group of proteins F, whose secondary structures are known, the server currently works according to a two phase approach: (i) it selects a set of predictors good at predicting the secondary structure of proteins in F (and, therefore, supposedly, that of p as well), and (ii) it integrates the prediction results delivered for p by the selected team of prediction tools. Therefore, by exploiting our system, the user is relieved of the burden of selecting the most appropriate predictor for the given input protein being, at the same time, assumed that a prediction result at least as good as the best available one will be delivered. The correctness of the resulting prediction is measured referring to EVA accuracy parameters used in several editions of CASP.     

结合蛋白质二级结构信息预测蛋白质空间结构中的二硫键*

在蛋白质空间结构预测中,二硫键的确定可以大大减少蛋白质构象的搜索空间。为提高二硫键预测的准确率,对形成二硫键的半胱氨酸及其周围的氨基酸残基在蛋白质二级结构形成上的偏性进行了分析,并提出将蛋白质二级结构信息加入到BP神经网络预测模型的输入编码信息中。研究对象为从SWISS-PROT数据库中选取的252条蛋白质序列,随机均分4组,对预测准确率进行4-交叉验证。各项准确率均比未加入蛋白质二级结构信息前,有明显提高。结果表明,结合蛋白质二级结构信息的编码方式是可行且有效的。     

云环境下基于动态滑动窗口多通道Bi-LSTM的虚拟机故障预测模型

针对点值预测方法预测虚拟机故障,未充分利用虚拟机历史周期特征和上下文信息、预测准确率不高的问题,提出了一种动态滑动窗口多通道Bi-LSTM的虚拟机故障预测模型。该模型首先利用动态滑动窗口动态捕获虚拟机故障发生过程的上下文特征;然后构建多通道机制的Bi-LSTM以同时学习不同指标类之间的相关性特征,预测虚拟机下一周期的故障;最后根据OCSVM和区间偏移度方法对预测结果进行判断,得出具体的故障类型。实验表明,该模型在预测准确率、召回率、F值三个指标上均优于基线模型,验证了模型对虚拟机故障预测的有效性。     

基于混沌免疫粒子群优化和广义回归神经网络的回采工作面瓦斯涌出量预测模型

为提高回采工作面绝对瓦斯涌出量预测的精度和效率,提出了将混沌免疫粒子群优化(CIPSO)算法与广义回归神经网络(GRNN)相耦合的绝对瓦斯涌出量预测模型。该方法采用CIPSO对GRNN的光滑因子进行动态优化调整,减少了人为因素对GRNN网络输出结果的影响,并采用优化后的网络建立瓦斯涌出量预测模型。通过对某煤矿瓦斯涌出量数据的仿真实验结果表明:基于CIPSO-GRNN的回采工作面绝对瓦斯涌出量模型比BP神经网络、Elman网络预测模型具有更好的预测精度和收敛速度,证明了该方法的有效性和可行性。