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动态加权蛋白质相互作用网络构建及其应用研究 被引量:10
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作者 胡赛 熊慧军 +2 位作者 赵碧海 李学勇 王晶 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期1893-1900,共8页
一个蛋白质可能在不同条件或不同时刻与不同的蛋白质发生相互作用,这称为蛋白质的动态特性.蛋白质在分子处理的不同阶段参与到不同的模块,与其他的蛋白质共同完成某项功能.因此,动态蛋白质相互作用的研究有助于提高蛋白质功能预测的准确... 一个蛋白质可能在不同条件或不同时刻与不同的蛋白质发生相互作用,这称为蛋白质的动态特性.蛋白质在分子处理的不同阶段参与到不同的模块,与其他的蛋白质共同完成某项功能.因此,动态蛋白质相互作用的研究有助于提高蛋白质功能预测的准确率.结合蛋白质相互作用网络和时间序列基因表达数据,构建动态蛋白质相互作用网络.为降低PPI网络中假阴性对功能预测产生的负面影响,结合结构域信息和复合物信息,预测和产生新的相互作用,并对相互作用加权.基于构建的动态加权网络,提出一种功能预测方法 D-PIN(Dynamic protein interaction networks).基于三个不同的酵母相互作用网络实验结果表明,D-PIN方法的综合性能比现有方法提高了14%以上.结果验证了构建的动态加权蛋白质相互网络的有效性. 展开更多
关键词 动态加权网络 功能预测 蛋白质相互作用网络 基因表达
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动态加权网络中节点重要度评估 被引量:9
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作者 李玉华 贺人贵 +1 位作者 钟开 李瑞轩 《计算机科学与探索》 CSCD 2012年第2期134-143,共10页
目前节点重要度评估中针对静态无权图的研究比较多,针对动态加权图的研究相对较少。针对加权网络提出了等效点权节点重要度评估方法;考虑加权网络的动态性,提出了动态距离矩阵更新算法;结合动态规划和迭代的思想,给出了一种新的求距离... 目前节点重要度评估中针对静态无权图的研究比较多,针对动态加权图的研究相对较少。针对加权网络提出了等效点权节点重要度评估方法;考虑加权网络的动态性,提出了动态距离矩阵更新算法;结合动态规划和迭代的思想,给出了一种新的求距离矩阵的方法;考虑加权网络的社区性,提出了基于距离增量的分组算法;最后,综合给出了基于距离增量分组的动态节点重要度评估算法(node importance evaluation based on distance-increment grouping in dynamic weighted network,IDGD),通过在C-DBLP(digital bib-liography & library project in China)数据上的对比实验,验证了算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 节点重要度 动态加权网络 距离增量 分组 等效点权
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动态加权网络路径相邻节点置换方法研究 被引量:1
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作者 赵月奋 《内蒙古民族大学学报(自然科学版)》 2019年第4期291-295,共5页
为了提高动态加权网络传输路径相邻节点置换性能,针对当前的相邻节点置换模型影响节点间帧差的问题,提出一种基于动态均衡控制的动态加权网络路径相邻节点置换模型,采用分组动态路径搜索方法进行路径相邻节点置换的最优分布式组网设计,... 为了提高动态加权网络传输路径相邻节点置换性能,针对当前的相邻节点置换模型影响节点间帧差的问题,提出一种基于动态均衡控制的动态加权网络路径相邻节点置换模型,采用分组动态路径搜索方法进行路径相邻节点置换的最优分布式组网设计,计算传输路径相邻节点置换的均衡调控特征量,采用向量量化编码方法构建节点置换的加权控制模型,求得传输路径相邻节点置换的演化稳定特征,采用动态均衡控制方法选取动态加权网络路径相邻节点最优置换方法.仿真结果表明,采用该方法进行动态加权网络路径相邻节点置换,提高了节点传输成功率,降低了传输延迟和开销. 展开更多
关键词 动态加权网络 路径 相邻节点 置换 传输延迟
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基于动态加权PPI网络的关键蛋白质识别算法 被引量:5
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作者 杨书新 鲁纪华 汤达荣 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第2期367-370,379,共5页
与静态PPI网络相比,动态PPI网络更能体现蛋白质之间相互作用的真实情况,并有效降低PPI网络中的假阴性。现有的关键蛋白质预测方法主要应用在静态PPI网络,忽视了PPI网络的动态特性。为有效预测关键蛋白质,利用基因表达数据提取蛋白质的... 与静态PPI网络相比,动态PPI网络更能体现蛋白质之间相互作用的真实情况,并有效降低PPI网络中的假阴性。现有的关键蛋白质预测方法主要应用在静态PPI网络,忽视了PPI网络的动态特性。为有效预测关键蛋白质,利用基因表达数据提取蛋白质的动态信息,再结合静态PPI网络构建动态PPI网络,然后引入GO术语对网络加权,并基于动态加权PPI网络提出一种新的预测方法——DWE。该方法以蛋白质在动态网络中的动态加权边之和与蛋白质在动态网络中出现的次数的比值衡量蛋白质在网络中的关键性。实验结果表明动态加权PPI网络有助于提高关键蛋白质的预测精度,且DWE方法优于其他几种关键蛋白质预测方法。 展开更多
关键词 动态网络 关键蛋白质 GO术语 动态加权PPI网络
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基于动态加权卷积长短时记忆网络的滚动轴承剩余寿命预测方法 被引量:9
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作者 蒋全胜 许伟洋 +2 位作者 朱俊俊 沈晔湖 徐丰羽 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第17期282-291,共10页
现有数据驱动方法在滚动轴承剩余使用寿命预测中,因不能有效提取对轴承退化过程敏感的特征信息而导致预测精度不足。为此提出一种基于动态加权卷积长短时记忆网络(DW-CNN-LSTM)的滚动轴承剩余寿命预测方法。对滚动轴承振动信号进行小波... 现有数据驱动方法在滚动轴承剩余使用寿命预测中,因不能有效提取对轴承退化过程敏感的特征信息而导致预测精度不足。为此提出一种基于动态加权卷积长短时记忆网络(DW-CNN-LSTM)的滚动轴承剩余寿命预测方法。对滚动轴承振动信号进行小波包分解,将获得的小波包系数矩阵通过可训练参数动态加权层进行动态加权,来实现对轴承退化的表征信息进行有效筛选,以增强轴承振动特征学习能力;利用卷积神经网络的自适应挖掘数据深层特征能力,从动态加权后的小波包系数矩阵中提取对轴承退化过程敏感的特征集;借助长短时记忆网络(LSTM)预测时间信息序列的优势,由双层LSTM进一步提取其高维退化特征,来提高滚动轴承剩余寿命预测精度。对XJTU-SY轴承数据和IMS轴承数据的试验结果表明,所提DW-CNN-LSTM方法相比于经典的长短时记忆网络方法,其均方根误差指标平均降低了61.08%,预测准确度平均提高了9.95%,模型训练时间平均减少了44.14%,获得了较满意的寿命预测精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 滚动轴承 剩余寿命预测 卷积长短时记忆网络 小波包分解 动态加权
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