陈勃
- 作品数：3 被引量：0H指数：0
- 供职机构：福州大学数学与计算机科学学院更多>>
- 发文基金：福建省自然科学基金福建省科技创新平台建设项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于混沌游走表示法的种系发生树构建
- 2012年
- 针对生物信息学领域中种系发生树构建这一重要课题的需要,利用DNA碱基序列的频度混沌游走表示法,提出一种碱基序列自重复性的度量和一种序列间相关性的度量,并由此出发,提出了一种新的以此种相关性为依据的聚类方法。利用这样的方法,通过GenBank中获取的线粒体DNA数据构建了一棵包含20个物种的种系发生树。实验结果验证了新提出的度量方法以及聚类方法在种系发生树构建问题上的有效性。此外,由于这种方法使用碱基序列的图形表示法,而非传统的串形表示法,避免了建树过程中序列间联配的步骤。
- 陈勃季平
- 关键词：聚类生物信息学
- 一种高效的经验回放模块设计
- 2019年
- 针对深度Q网络(DQN)应用中基于python数据结构直接实现的经验回放过程时常成为性能瓶颈,提出一种具有高性能及通用性的经验回放模块设计方案。该设计方案具有两层软件结构:底层的功能内核由C++语言实现,以提供较高的执行效率;上层则由python语言编写,以面向对象的方式封装模块功能并提供调用接口,使模块具有较高易用性。针对经验回放所涉及的关键操作,一些技术细节被充分研究和精心设计,例如,将优先级回放机制作为附属组件与模块的主体运行逻辑分离,将样本的可抽取性验证提前到样本记录操作中进行,使用高效的样本淘汰策略与算法等。这些措施使模块具有较高的通用性和可扩展性。实验结果表明,按照该模块实现的经验回放过程,整体执行效率得到了充分优化,两个关键操作--样本记录与样本抽取,皆可高效执行。与基于python数据结构的直接实现方式相比,所提模块在样本抽取操作上的性能提升了约100倍,从而避免了经验回放过程成为整个系统的性能瓶颈,满足了各类DQN相关应用项目的需要。
- 陈勃王锦艳
- 关键词：软件设计
- 注意力状态识别方法研究
- 2017年
- 本文提出一种基于注意力相关脑电分析的注意力状态识别方法,利用共同空间模式(CSP)滤波、通过自回归算法计算功率谱、进而采用统计分析选取差异明显的特征向量、并采用支持向量机(SVM)进行分类。实验表明,该方法可以有效分类注意力状态。
- 马文鸿陈勃
- 关键词：脑机接口支持向量机
