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题名基于复合参数的蛋白质网络关键节点识别技术
被引量：11
- 1
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作者
黄海滨
杨路明
王建新
李绍华
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机构
中南大学信息科学与工程学院
玉林师范学院数学与计算机科学系
广东商学院计算机科学与技术系
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第11期1388-1395,共8页
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基金
国家自然科学基金(60433020) 资助~~
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文摘
蛋白质的关键性与它在生物网络中对应节点的拓扑特性紧密相关.把关键蛋白质识别看作是一类特殊的模式识别,以分子之间量化的关系—拓扑参数作为识别依据:从相关分析出发对蛋白质网络节点的关键性与其主要拓扑参数的相互关系进行研究,发现参数对节点关键性识别能力的大小与两者之间的相关性有关;研究复合参数识别度与独立参数识别度、独立参数相关性之间的关系,提出复合参数的构造方法及异步识别算法.仿真结果证实,获得的识别度明显高于其他识别技术.
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关键词
关键节点
模式识别
复合参数
拓扑结构
蛋白质网络
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Keywords
Essential node, pattern recognition, combined parameter, topological structure, protein network
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分类号
O629.73
[理学—有机化学]
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题名基于层次分类的页面排序算法
被引量：6
- 2
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作者
李绍华
高文宇
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机构
广东省电子商务市场应用技术重点实验室
广东商学院计算机科学与技术系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第11期56-58,共3页
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基金
广东省自然科学基金资助项目(04009947)
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文摘
提出了一个基于层次分类的搜索引擎页面排序算法。该算法通过对页面进行层次化分类进而计算页面之间相关性,根据相关性的不同,对来自不同页面的外部链接赋予不同的权重,从而更公正、有效地计算页面的PageRank值。层次分类体系更合理地反映了页面的自然属性,也为设计更为高效的页面分类算法提供了方便。该算法与PageRank在在线计算复杂度方面完全一样,是非查询关键词相关的算法,能够高效地完成在线搜索,具有良好的可伸缩性。
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关键词
搜索引擎
层次分类
PAGERANK
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Keywords
Search engine
Hierarchic classification
PageRank
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名网格安全中的信任度评估模型研究
被引量：4
- 3
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作者
李绍华
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机构
广东商学院计算机科学与技术系
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出处
《微计算机信息》
北大核心
2007年第04X期119-120,105,共3页
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基金
广东省自然科学基金资助项目(04009947)
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文摘
信任管理是当前网格计算安全研究的热点。在介绍网格基本概念、信任管理概念和概述信任度评估模型的基础上,根据信任评价的特点,提出了一个基于模糊理论信任度评估模型,描述了计算用户信任度的方法和步骤,使得信任度的计算更加灵活、评价更为合理科学。
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关键词
信任管理
模糊理论
信任度评估
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Keywords
Trust Management, Fuzzy Theory, Trust Values Asses
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名随机图点覆盖1度顶点核化算法分析
被引量：1
- 4
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作者
黄海滨
杨路明
陈建二
王建新
李绍华
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机构
中南大学信息科学与工程学院
玉林师范学院数学与计算机科学系
德克萨斯A&M大学计算机科学学院
广东商学院计算机科学与技术系
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2008年第4期659-666,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(60433020)资助
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文摘
将随机图引入参数计算领域,利用随机图统计和概率分布等特性,从全局和整体上研究参数化点覆盖问题1度点核化过程中问题的核及度分布演变的内在机制和变化规律,并得出关于随机图1度点核化强度与顶点平均度关系及随机图点覆盖问题的决策与度分布关系的两个重要推论.最后分别从MIPS和BIND提取数据进行1度核化实验和分析.初步结果表明,对随机图点覆盖问题的分析方法不仅具有理论上的意义,而且随着问题随机度的大小而对问题有不同程度的把握能力.
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关键词
参数计算
点覆盖
核化
随机图
生物计算
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Keywords
parameterized computation
vertex cover, kernelization, random graphs
biocomputing
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于子图的随机图点覆盖2度点核化研究
- 5
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作者
黄海滨
杨路明
王建新
陈建二
李绍华
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机构
中南大学信息科学与工程学院
玉林师范学院数学与计算机科学系
德克萨斯A&M大学计算机科学系
广东商学院计算机科学与技术系
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2009年第1期31-40,共10页
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基金
国家自然科学基金重点项目(60433020)~~
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文摘
点覆盖问题虽然可以在参数计算理论的架构内求精确解,但是目前在理论及应用上有一定的局限性.根据不同度的顶点之间及顶点与边的关系,提出随机图参数化点覆盖问题的d-核化可决策性及2度点三角形子图的计数方法;通过研究子图对顶点的共享关系,分析2度顶点核化过程中核及度分布演变的动态过程,得出随机图2度点核化强度与2度点概率关系及2度点核化可决策性的两个推论:2度点核化算法对2度点分布概率约为0.75的随机图的核化强度最高;对顶点度概率分布为φ(x)的随机图的参数化点覆盖问题(G,k),当k小于某一与φ(x)有关的值时,它是2-核化可决策的.仿真结果证实,该理论能够把握2度点核化的内在机制,提供随机图上这一NP完全问题的求解方法,也为参数计算在已知度分布的一类不确定问题中的应用提供了可能.
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关键词
子图计数
核化
点覆盖
参数计算
随机图
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Keywords
subgraph count kernelization
vertex cover
parameterized computation
random graph
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分类号
O153.1
[理学—数学]
O157.5
[理学—基础数学]
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题名DCA在DNA序列处理上的应用研究
- 6
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作者
黄海滨
杨路明
李绍华
王建新
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机构
中南大学信息科学与工程学院
玉林师范学院数学与计算机科学系
广东商学院计算机科学与技术系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第8期46-49,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(编号:60433020/F020103)
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文摘
DNA序列处理是生物计算非常重要的内容,但序列问题的规模往往很大因而很难直接求解。DCA(Divide-and-ConquerAlgorithm)因擅长于将一个难以直接解决的大规模问题分割成若干小规模问题以各个击破而在序列处理上有重要意义,文中主要从序列比对及片段组装等方面阐述其应用。
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关键词
DNA
DCA
序列处理
生物计算
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Keywords
DNA,DCA,sequence processing,computational biology
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名一种分布式环境下的代码保护方案
- 7
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作者
白雪梅
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机构
广东商学院计算机科学与技术系
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2008年第12期96-98,129,共4页
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文摘
总结软件迷乱技术的发展现状,提出了一种分布式环境下基于控制流迷乱变换的代码保护方案。该方案利用分布式环境下各并发进程的局部状态构造全局不透明分支,并利用并发进程间的同步通信模式改变局部状态以增强迷乱强度,经性能分析认为该方案具有较好的隐蔽性和鲁棒性,能有效抵抗分布式环境下的窃听攻击。
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关键词
迷乱变换
全局不透明分支
同步通信模式
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Keywords
Obfuscation transform Distributed opaque predicate Synchronous communication pattem
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分类号
TP393.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP308
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名基于网络拓扑的生物网络关键节点识别研究进展
被引量：17
- 8
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作者
黄海滨
杨路明
王建新
陈建二
李绍华
杜秀英
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机构
玉林师范学院数学与计算机科学系
中南大学信息科学与工程学院
德克萨斯大学A&M计算机科学学院
广东商学院计算机科学与技术学院
玉林师范学院图书馆
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出处
《数学的实践与认识》
CSCD
北大核心
2011年第7期114-125,共12页
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基金
国家自然科学基金(60433020)
广西教育厅科研项目(2000911MS196)
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文摘
与生物实验方法相比,基于网络拓扑的生物信息学方法在关键节点识别上有独特优势.基于网络拓扑的关键节点识别主要依赖节点在生物网络中的拓扑特性,通过观察节点网络拓扑参数的大小、所处的路径或模块的结构及其动力特性,在一定程度上可以对其关键性进行推断.从节点的中心性测度、网络的拓扑参数及层次结构等几方面总结了生物网络及其节点的主要拓扑特征;比较了蛋白质网络、代谢网络及基因调控网络关键节点识别的主要方法;分析了节点拓扑参数计算、路径求解及模块的划分及识别算法;指出生物网络关键节点识别上存在识别率不高、不同研究结论的不一致甚至相互矛盾、现有算法对网络规模日益增长的不适应等问题,并提出解决问题的思路及进一步研究的方向.
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关键词
网络拓扑
生物信息
关键节点
识别
复杂网络
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Keywords
network topology
bio information
essential nodes
identification
complex networks
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分类号
O157.5
[理学—数学]
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