张蕾
- 作品数：3 被引量：10H指数：2
- 供职机构：河南大学计算机与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河南省教育厅科学技术研究重点项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于多度量学习方法的蛋白质二级结构预测
- 2014年
- 针对多序列蛋白质二级结构预测问题,提出了一种基于训练集自动构造原型并自适应进行距离度量学习的大间隔多度量学习模型。该方法首先采用欧氏距离的K-means聚类算法为每类样本构造原型,然后基于快速的子梯度下降算法最小化目标损失函数,以便学习输入空间中的多个局部线性变换。特别地,度量学习模型可形式化为凸半定规划问题,因此参数求解不存在局部极小值问题。CB513数据集上的实验结果表明,提出的方法不仅可以获得较好的预测精度,而且能够快速地进行蛋白质二级结构预测。
- 张蕾徐鲁辉郑逢斌杨伟
- 关键词：二级结构预测凸优化半定规划
- 面向遥感图像处理与展示的多语言构件设计被引量：5
- 2016年
- 在遥感图像处理算法研究过程中,集成和利用已有算法代码往往存在技术瓶颈,算法的研制也缺乏统一的验证平台.文章对遥感图像处理算法的特性和软件构件技术进行分析和研究,提出一种面向SAR图像处理和展示的多语言构件模型RSIC.基于多语言构件模型,设计了一种并行化的SAR图像处理与展示架构和工作流组装方案.在SAR图像处理与展示平台的实际研发实践中,该方法可适应多语言编程环境,综合利用多种工具包,继承和复用现有算法代码.并能有效减轻编程工作量,提升遥感图像处理相关算法研究进度.
- 刘扬赵香菊张蕾
- 关键词：遥感图像处理
- 基于深度学习的八类蛋白质二级结构预测算法被引量：5
- 2017年
- 蛋白质二级结构预测是结构生物学中的一个重要问题。针对八类蛋白质二级结构预测,提出了一种基于递归神经网络和前馈神经网络的深度学习预测算法。该算法通过双向递归神经网络建模氨基酸间的局部和长程相互作用,递归神经网络的隐层输出进一步送入到三层的前馈神经网络以便进行八类蛋白质二级结构预测。实验结果表明,提出的算法在CB513数据集上达到了67.9%的Q_8预测精度,显著地优于SSpro8和SC-GSN。
- 张蕾李征郑逢斌杨伟
- 关键词：递归神经网络前馈神经网络蛋白质二级结构预测
