山东省自然科学基金(Y2007G33)
- 作品数：10 被引量：23H指数：2
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- 相关领域：自动化与计算机技术生物学更多>>
- 应用集成神经网络预测蛋白质相互作用位点被引量：1
- 2010年
- 蛋白质相互作用位点在现代药物设计与构建蛋白质相互作用网络方面有着重要的意义。基于一个含有35个蛋白质分子的数据集,首先提取蛋白质的序列谱、熵值、可及表面积3种特征,然后运用误差反向传播神经网络以及其集成对蛋白质的相互作用位点进行了预测。采用35次留一法(一倍交叉验证)进行训练与测试,结果显示每当加入一种新特征时,预测结果都有相应的提高,并且把神经网络集成时,结果又有了一定程度的提高。
- 沈孝利陈月辉
- 关键词：集成神经网络
- 基于机器学习的蛋白质亚细胞定位预测被引量：1
- 2011年
- 基因的表达使得蛋白质在核糖体内的合成成为可能,也使得遗传信息进行传递。蛋白质合成后必须被转运到特定的亚细胞器中,才能正常发挥其生物学功能,使整个生命机体正常运转。如果合成的蛋白质定位与其天然定位发生偏差,细胞的各种功能及其构成的生命机体将遭受重大影响。
- 郭丽丽陈月辉
- 关键词：亚细胞定位特征提取分类器
- 基于改进伪氨基酸组成的蛋白质相互作用预测被引量：2
- 2009年
- 提出了一种新的基于改进的伪氨基酸组成特征模型与随机森林的蛋白质相互作用预测方法。首先利用基于Geary自相关函数的伪氨基酸组成特征模型,对与蛋白质相互作用相关的氨基酸属性进行评价,然后根据评价结果选择相关的属性整合到基于Minkowski距离的伪氨基酸特征模型中,并使用随机森林作为分类器进行学习和预测,实验结果表明该方法相对于传统方法提高了正确率。
- 许传轲陈月辉赵亚欧
- 关键词：蛋白质相互作用
- 基于保守自适应K-最近邻算法的维数约简
- 2010年
- 针对传统的k-最近邻算法存在不能根据样本密度进行自适应选择近邻点数目的缺陷,提出一种改进型的保守自适应k-最近邻算法。该算法首先对每个样本点选择m个近邻点,m取一个比较小的正整数,以保证不存在某个样本点无近邻点;其次把每个样本点的第m+1个最小的欧式距离作为最小值,最小值的α倍作为寻找近邻点的阈值;最后应用经典MDS算法计算。swiss-roll数据集上的降维实验结果表明,降维后的数据能很好地保持原有数据的邻域特性,能有效快捷地寻找近邻点。
- 邢西峰陈月辉杨斌
- 关键词：维数约简流形学习
- 基于神经网络的蛋白质三级结构预测被引量：13
- 2010年
- 在伪氨基酸组成中加入与序列相关的影响因子能够提高蛋白质三级结构预测的准确率。将伪氨基酸组成的特征作为神经网络的输入,建立分类预测模型。选用粒子群优化算法对神经网络的参数进行优化。分类方法采用一对多的二分类方法。数据集选用Chou提出的204条蛋白质。实验结果使用Jackknife交叉验证,表明该方法能提高预测准确率。
- 蔡娜娜陈月辉李伟
- 关键词：粒子群优化算法
- 利用BP神经网络预测蛋白质三级结构被引量：5
- 2009年
- 在已知的蛋白质结构研究方法基础上,提出将多分类问题转化成一对多的二分类问题,来预测蛋白质的未知结构。训练多个单分类器进行分类;选用后向传播(Back Propagation,BP)神经网络作为分类预测模型;以伪氨基酸作为网络输入特征;选用Chou提出的蛋白质数据集;实验数据采用全交叉验证(Jackknife)。结果表明:此法能够提高蛋白质三级结构预测的准确率。
- 蔡娜娜陈月辉李伟
- 关键词：后向传播神经网络
- 动态系统的演化建模
- 2008年
- 针对传统方法解决动态系统微分方程建模问题所遇到的困难和存在的不足,设计将方程进行串结构编码并用进化方法进行演化建模的算法,以串形结构表示结构,用进化算法优化结构和参数,成功地实现了动态系统的常微分方程组建模过程的自动化。计算实例表明:采用此算法能够在极短的时间内由计算机自动发现多个较优的常微分方程组模型,与原来GA和GP结合的方法相比较,它具有建模过程智能化、模型结构非常灵活多样、数据拟合和预测精度更高等优点。
- 宋乐辉陈月辉潘萌
- 关键词：动态系统进化算法常微分方程组
- 基于柔性神经树的蛋白质结构预测被引量：2
- 2011年
- 提出一种基于柔性神经树的蛋白质结构预测方法,将近似熵和蛋白质序列的疏水特性作为伪氨基酸组成的特征。对数据集中的每一条蛋白质进行特征提取。对于一个蛋白质样本,用一个27-D伪氨基酸组成作为其特征,伪氨基酸组成特征作为输入数据,柔性神经树作为预测工具,分类方法采用M-ary方法,数据集选用640数据集。仿真结果表明,该方法具有较好的优化性能,提高了预测的准确率。
- 黄秀陈月辉曹毅
- 关键词：近似熵疏水性
- 基于EDP算法的股票价格预测
- 2008年
- 股票价格预测一直是金融分析领域的一个重点和难题.目前,运用智能系统对股票市场进行预测的方法已经被广泛确立.本文提出了用基于贝叶斯网络的EDP算法进行股票预测的模型,相对于传统的预测方法,具有收敛速度快的特点,根据实验的仿真结果显示,该模型对于股票价格预测效果较好.
- 潘萌陈月辉宋乐辉
- 关键词：贝叶斯网络股票价格预测
- 基于改进粒子群算法的柔性神经树优化被引量：1
- 2010年
- 神经树采用树结构编码,具有非常好的预测能力和函数逼近能力。模型中的相关参数通常用粒子群优化算法来优化,可是传统的粒子群算法具有容易陷入局部最优值,并且进化后期的收敛速度慢、精度低等缺点,因此会影响神经树的性能。将一种新的改进的粒子群优化算法应用到神经树模型中,并与传统的粒子群算法在柔性神经树的应用比较,表明该改进粒子群算法具有更好的收敛精度,从而改善了神经树的性能。
- 黄秀陈月辉邢西峰
- 关键词：粒子群算法适应值
