检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2021年第23期57卷 1-17页

作者：钟雅婷林艳梅陈定甲彭昱忠曾远鹏南宁师范大学计算机与信息工程学院科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室南宁530100

随着组学新测序技术的不断涌现和推广,产生了大量的组学数据,这些数据对人们深入研究和揭示生命奥秘有着极重要的意义。利用多组学数据整合技术分析生命科学问题可获得更丰富更全面的生命系统相关信息,已成为研究者探索生命机制的新方... 详细信息

随着组学新测序技术的不断涌现和推广,产生了大量的组学数据,这些数据对人们深入研究和揭示生命奥秘有着极重要的意义。利用多组学数据整合技术分析生命科学问题可获得更丰富更全面的生命系统相关信息,已成为研究者探索生命机制的新方向。介绍了多组学数据整合分析的研究背景和研究意义,综述了近年来多组学数据整合分析的方法和相关领域的应用研究,探讨了多组学数据整合分析方法当前所存在的问题以及未来展望。

关键词：多组学数据组学数据分析生物信息数据整合

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蛋白质功能模块检测的聚类方法综述

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计算机工程与应用 2019年第8期55卷 17-26页

作者：霍思聪黎英南宁师范大学计算机与信息工程学院南宁530299 南宁师范大学广西高校科学计算与智能信息处理重点实验室南宁530299

在蛋白质相互作用(Protein-Protein Interaction,PPI)网络中检测蛋白质功能模块有助于预测未知蛋白质的功能模块。随着蛋白质相互作用有效数据迅速增长,如何通过PPI网络获得有效的蛋白质功能模块成为最大挑战。阐述PPI网络的发展及现状... 详细信息

在蛋白质相互作用(Protein-Protein Interaction,PPI)网络中检测蛋白质功能模块有助于预测未知蛋白质的功能模块。随着蛋白质相互作用有效数据迅速增长,如何通过PPI网络获得有效的蛋白质功能模块成为最大挑战。阐述PPI网络的发展及现状,通过对当前蛋白质功能模块检测算法进行归纳总结,把它们分为单元聚类和多元聚类,并对每类的代表性方法进行详细阐述;讨论蛋白质相互作用网络功能模块检测研究所面临的挑战及未来研究方向。

关键词：蛋白质相互作用蛋白质功能模块检测聚类

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局部差异正则化的边界判别投影

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计算机学报 2018年第4期41卷 780-795页

作者：何进荣闭应洲丁立新刘斌西北农林科技大学信息工程学院陕西杨凌712100 广西师范学院科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室南宁530023 武汉大学计算机学院武汉430070

高维是大数据的一个重要特点,数据降维是处理高维数据的有效手段.数据降维算法的设计,关键在于保持原始高维数据集中蕴含的判别信息和几何结构,使得生成的低维特征表示既能刻画原始高维数据的分布形状,又能以更低的计算成本服务于后续... 详细信息

高维是大数据的一个重要特点,数据降维是处理高维数据的有效手段.数据降维算法的设计,关键在于保持原始高维数据集中蕴含的判别信息和几何结构,使得生成的低维特征表示既能刻画原始高维数据的分布形状,又能以更低的计算成本服务于后续的分类任务.边界判别投影算法是一种有监督的线性降维算法,通过最大化不同类别样本点之间的最小距离和最小化同类样本点之间的最大距离,来获取最优判别投影方向.为了保持样本点的几何结构,提高边界判别投影算法的泛化能力,在边界判别投影模型中融入了样本点的局部差异性信息.通过最大化投影之后样本点之间的局部差异来保持数据集的多样性,即在数据降维过程中,局部邻域内相距较远的样本点在投影之后应该保持较远的距离,从而防止在投影过程中原始数据集中蕴含的相似关系和拓扑结构发生扭曲.在图嵌入框架下,数据集的相似信息、判别信息和局部差异信息可以采用正则化的迹差准则进行数据建模.在优化求解时,为了降低散度矩阵特征分解的时间复杂度,通过对数据矩阵进行QR分解来加速计算.人脸图像数据集上的分类实验验证了局部差异正则化的边界判别投影算法在判别特征提取方面的有效性.

关键词：数据降维边界判别投影数据分类局部差异图嵌入

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GA与PSO的混合研究综述

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计算机工程与应用 2018年第2期54卷 20-28,39页

作者：李红亚彭昱忠邓楚燕龚道庆广西师范学院计算机与信息工程学院科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室南宁530022 复旦大学计算机科学技术学院上海200433

传统算法无法满足现代大规模、多变量、多约束的复杂问题求解,使得智能算法的应用越来越广泛。但单一智能算法在解决很多复杂问题时依然存在不足,利用算法之间互补性的混合算法便应运而生,并且取得了较好的实验效果,被越来越多的国内外... 详细信息

传统算法无法满足现代大规模、多变量、多约束的复杂问题求解,使得智能算法的应用越来越广泛。但单一智能算法在解决很多复杂问题时依然存在不足,利用算法之间互补性的混合算法便应运而生,并且取得了较好的实验效果,被越来越多的国内外学者所关注。以混合方式为研究主线,对智能算法中的遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的融合方式进行分析与综述,并对其进一步的研究发展方向进行了探讨。

关键词：遗传算法粒子群算法演化算法智能计算智能混合

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基于Laplacian正则化与双向随机游走的药物重定位方法

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计算机应用与软件 2018年第7期35卷 199-204,249页

作者：宋映龙彭昱忠复旦大学计算机科学技术学院上海市智能信息处理重点实验室上海200433 广西师范学院计算机与信息工程学院广西高校数据科学重点实验室广西南宁530023

传统的药物研制需要企业投入大量的人力物力和研发时间,而且要承担很高的失败风险。药物重定位可以为已有药物寻找新的适应症,极大地降低成本、提高研发效率,因此受到广泛重视。随着大规模生物表型数据的收集,基于计算方法的药物重定位... 详细信息

传统的药物研制需要企业投入大量的人力物力和研发时间,而且要承担很高的失败风险。药物重定位可以为已有药物寻找新的适应症,极大地降低成本、提高研发效率,因此受到广泛重视。随着大规模生物表型数据的收集,基于计算方法的药物重定位表现出很大的潜力,其计算结果可以为生物学实验提供重要的方向性意见,所以研究优秀的药物重定位方法非常重要。提出LN-RWR算法,整合药物之间与疾病之间的相似度信息、药物和疾病的互作用信息构建异质网络,使用Laplacian正则化构造转移矩阵,在异质网路上进行随机游走,综合双向随机游走的结果进行药物重定位。实验结果表明,LN-RWR比现有方法效果更好,在不同数据集上都达到了较好的效果,而且案例分析结果表明LN-RWR的预测结果很多正在被生物学家们关注和研究。

关键词：药物重定位随机游走 Laplacian正则化 LN-RWR

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大规模复杂网络社区并行发现算法

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计算机学报 2017年第3期40卷 687-700页

作者：乔少杰郭俊韩楠张小松元昌安唐常杰成都信息工程大学信息安全工程学院成都610225 西南交通大学信息科学与技术学院成都610031 成都信息工程大学管理学院成都610103 电子科技大学大数据研究中心成都611731 广西师范学院科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室南宁530023 四川大学计算机学院成都610065

随着网络规模的不断扩大,传统社区发现算法已无法有效和高效地处理大规模网络数据.基于Spark分布式图计算模型,提出大规模复杂网络社区并行发现算法DBCS(Discovering Big Community on Spark).算法利用基于模块度的聚类思想,首先计算出... 详细信息

随着网络规模的不断扩大,传统社区发现算法已无法有效和高效地处理大规模网络数据.基于Spark分布式图计算模型,提出大规模复杂网络社区并行发现算法DBCS(Discovering Big Community on Spark).算法利用基于模块度的聚类思想,首先计算出节点对之间的模块度增量,然后迭代查找出所有模块度增量最大的节点对,对所有节点对进行合并操作,并更新节点对之间的模块度增量,进而实现大规模复杂网络社区识别.大量真实复杂网络与仿真网络数据集上的实验结果表明:DBCS算法能有效地解决传统社区发现算法无法处理的大规模复杂网络社区划分问题,百万级以上节点处理时间约为4min,是Hadoop平台下并行发现算法运行时间的1/20,社区识别准确率比传统社区发现算法提高了7.4%.

关键词：复杂网络社区发现图计算并行计算模块度社交网络

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比迹准则下的边界判别投影

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武汉大学学报（理学版） 2015年第6期61卷 537-544页

作者：周考丁立新何进荣武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室湖北武汉430072 西北农林科技大学信息工程学院陕西杨凌712100 广西师范学院科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室广西南宁530023

为了克服高维数据分析中存在的"维数灾难",提出了一种有监督的数据降维算法,该方法将边界判别投影算法扩展到比迹准则下进行建模,通过最大化同类样本点之间的最近距离,最小化异类样本点之间的最大距离,来获取最优的判别投影方... 详细信息

为了克服高维数据分析中存在的"维数灾难",提出了一种有监督的数据降维算法,该方法将边界判别投影算法扩展到比迹准则下进行建模,通过最大化同类样本点之间的最近距离,最小化异类样本点之间的最大距离,来获取最优的判别投影方向.理论分析表明,比迹准则下的边界判别投影算法所生成的低维表示对原始数据的可逆变换就有不变性,且求得的投影方向是关于类内散度矩阵共轭正交的.人脸数据集上的分类实验表明,与迹差准则下的边界判别投影算法相比,比迹准则下的边界判别投影算法在每类样本点较少时具有更高的判别能力.

关键词：数据降维图嵌入有监督学习人脸识别

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基于Apriori的Web访问模式挖掘算法

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计算机与现代化 2013年第10期 1-5页

作者：刘美玲苏毅娟广西民族大学信息科学与工程学院广西南宁530006 广西师范学院科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室广西南宁530023 广西师范学院计算机与信息工程学院广西南宁530023

简要介绍Apriori算法与Web访问路径的有向图表示方法,提出一种从Web日志文件中得到频繁访问模式的算法,该算法以Apriori算法为基础,并以访问路径序列的有序性特点作为候选集的剪枝策略,减少候选集的生成,提高算法的效率。在真实数据集... 详细信息

简要介绍Apriori算法与Web访问路径的有向图表示方法,提出一种从Web日志文件中得到频繁访问模式的算法,该算法以Apriori算法为基础,并以访问路径序列的有序性特点作为候选集的剪枝策略,减少候选集的生成,提高算法的效率。在真实数据集和模拟数据集上分别进行实验,实验结果表明该算法是有效的,且适应性好。

关键词： WFTP算法 Web日志文件数据挖掘频繁访问路径有序访问路径

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基于动态权值的多分类器故障诊断系统

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电子学报 2012年第4期40卷 734-738页

作者：黄江涛王明辉李武劲古博广西师范学院计算机与信息工程学院广西南宁530023 科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室广西南宁530023 四川大学计算机学院四川成都610065

为提高动态系统故障诊断的精确性,以及减少系统运行环境对故障诊断带来的影响,本文提出了一种基于动态权值的多分类器故障诊断系统.该方法使用决策支持度来衡量当前诊断任务中各分类器的实时决策可信度,并将其联合分类器性能指标动态地... 详细信息

为提高动态系统故障诊断的精确性,以及减少系统运行环境对故障诊断带来的影响,本文提出了一种基于动态权值的多分类器故障诊断系统.该方法使用决策支持度来衡量当前诊断任务中各分类器的实时决策可信度,并将其联合分类器性能指标动态地为各分类器赋予融合权值,决策性能好且决策支持度高的分类器决策结果获得较大的融合权值,同时,使不可靠决策结果的融合权值趋近于零.在此基础上,将多分类器系统优化为实时性能较好的分类器组成的子系统进行故障诊断,减少了不可靠决策的干扰,进一步提高了融合决策的精确度.试验表明本文方法具有良好的诊断决策性能,能获得比单个分类器和常用的一些融合算法更高的分类准确度.

关键词：故障诊断多分类器系统数据融合决策支持度动态权值

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