检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用与软件 2025年

作者：李翔张步忠姚昭伦徐亚军安庆师范大学计算机与信息学院苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室

蛋白质解链温度对于深入了解蛋白质的结构与功能、优化蛋白质设计具有重要意义。传统生物湿实验方法测定解链温度成本高，过程繁琐。现有计算方法预测解链温度多数使用蛋白质级别的全局特征，忽略了氨基酸级别的局部特征，且预测精度有... 详细信息

蛋白质解链温度对于深入了解蛋白质的结构与功能、优化蛋白质设计具有重要意义。传统生物湿实验方法测定解链温度成本高，过程繁琐。现有计算方法预测解链温度多数使用蛋白质级别的全局特征，忽略了氨基酸级别的局部特征，且预测精度有限。针对上述问题，提出一种新型深度学习模型ProteoTempNet，旨在提升蛋白质解链温度的预测精度。该模型利用蛋白质语言模型从氨基酸级别提取序列表征，设计一种结合自注意力机制的动态掩码特征选择算法，稀疏化特征表示；用卷积神经网络网络、双向长短期记忆网络以及注意力网络构建ProteoTempNet深度学习模型，应用于蛋白质解链温度预测的回归和分类任务。实验结果表明，ProteoTempNet具有良好的泛化性能，在解链温度预测中相较于现有最优方法，PCC提升1.1%，RMSE降低5.4%，MAE降低3.9%，为该领域提供了一个更为有效的解决方案。

关键词：解链温度局部特征动态掩码特征选择稀疏化特征深度学习

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基于有向超图自适应卷积的链接预测模型

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计算机应用 2025年第1期45卷 15-23页

作者：赵文博马紫彤杨哲苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215008 江苏省计算机信息处理技术重点实验室(苏州大学) 江苏苏州215006

图神经网络(GNN)为链接预测提供了多样化的解决方案,但由于普通图的结构限制,目前的相关模型在充分利用顶点间的高阶及不对称信息方面存在明显的不足。针对以上问题,提出一种基于有向超图自适应卷积的链接预测模型。首先,使用有向超图... 详细信息

图神经网络(GNN)为链接预测提供了多样化的解决方案,但由于普通图的结构限制,目前的相关模型在充分利用顶点间的高阶及不对称信息方面存在明显的不足。针对以上问题,提出一种基于有向超图自适应卷积的链接预测模型。首先,使用有向超图结构更充分地表示顶点间的高阶和方向信息,兼具超图和有向图的优势;其次,有向超图自适应卷积采用自适应信息传播方式替代传统有向超图中的定向信息传播方式,从而解决了有向超边尾部顶点不能有效更新嵌入的问题,同时解决多层卷积导致的顶点过度平滑问题。在Citeseer数据集上基于显式顶点特征的实验结果显示,在链接预测任务上,相较于有向超图神经网络(DHNN)模型,所提模型的ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线下面积(AUC)指标提升了2.23个百分点,平均精度(AP)提升了1.31个百分点。因此,所提模型可以充分表达顶点间的关系,并有效提高链接预测任务的性能。

关键词：图神经网络有向超图链接预测超图卷积表示学习自适应卷积

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多粒度自适应嵌入融合的有向超图表示学习模型

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小型微型计算机系统 2025年第3期46卷 586-593页

作者：马紫彤赵文博杨哲苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

图表示学习能够挖掘图结构数据中蕴含的丰富信息,例如结构、关系信息等.近年,涌现了大量针对高阶、复杂图结构的表示学习研究,然而针对高阶有向超图结构的研究相对有限,且存在一定的局限性:现有方法无法同时提取有向超图的高阶性和方向... 详细信息

图表示学习能够挖掘图结构数据中蕴含的丰富信息,例如结构、关系信息等.近年,涌现了大量针对高阶、复杂图结构的表示学习研究,然而针对高阶有向超图结构的研究相对有限,且存在一定的局限性:现有方法无法同时提取有向超图的高阶性和方向性,导致其失去了结构优势.同时,在图表示学习中,信息通过连接边实现信息传播,堆叠网络层数时容易产生过平滑问题.为解决上述问题,本文首先设计有效且能够在通用的有向超图结构中提取信息的卷积模块,在避免信息损失下有效地传递结构信息;其次采用自适应权重的嵌入融合机制,来缓解过平滑问题.在多个不同类型的数据集上的实验表明了有向超图表示学习模型的先进性,在分类任务上的准确率最高提升4.39%.

关键词：有向超图表示学习有向超图卷积自适应嵌入融合

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基于U-Net改进的日平均2 m气温订正方法

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应用科学学报 2025年第1期43卷 51-65页

作者：王冰轮方巍南京信息工程大学计算机学院江苏南京210044 南京气象科技创新研究院中国气象局交通气象重点开放实验室江苏南京210041 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215000

针对数据订正常用的深度学习模型U-Net中不能充分学习空间特征以及图像细节信息丢失的问题,提出了S-CUnet 3+模型。S-CUnet 3+采取以下两个措施对U-Net进行改进:一是将原模型与能够学习图片全局特征的Swin Transformer有机结合起来;二... 详细信息

针对数据订正常用的深度学习模型U-Net中不能充分学习空间特征以及图像细节信息丢失的问题,提出了S-CUnet 3+模型。S-CUnet 3+采取以下两个措施对U-Net进行改进:一是将原模型与能够学习图片全局特征的Swin Transformer有机结合起来;二是引入多尺度连接操作。模型还采用了预训练与微调的训练策略针对多个预报步长同时订正。7个预报步长的日平均2 m气温预报值订正的实验结果表明,S-CUnet 3+模型对所有预报步长的预报都有明显的订正效果,其中24 h预报步长的订正效果最好,平均绝对误差和均方根误差分别下降了50.64%和49.25%,且相比于基于历史资料的模式距平积分预报订正、分位数回归、岭回归、U-Net、CU-Net、Dense-CUnet和RA-UNet这7种订正方法,S-CUnet 3+取得了更好的订正效果。

关键词：数据订正深度学习 Swin Transformer 预训练微调

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多媒体实时传输中选择重发算法的设计与分析

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计算机工程 2006年第12期32卷 133-135页

作者：王实王则林陆建德苏州大学计算机学院江苏省计算机信息技术重点实验室苏州215006

在分析RTP/RTCP协议特点的基础上,结合面向连接的传输协议TCP中保证传输数据可靠性的重发机制思想,考虑多媒体实时传输中数据包丢失的因素,设计了选择重发机制算法,使得多媒体实时传输过程中关于数据包丢失影响QoP的情况得到了改善。

关键词：多媒体 RTP RTCP QoP 延迟选择重发

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支持交叉认证与状态检测的IPsec-VPN设计

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计算机工程 2006年第21期32卷 170-172页

作者：杜春燕杨绚渊陆建德苏州大学计算机学院江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

IPsec是为VPN制定的一组IP层安全协议,但随着应用的扩展和深入也出现了一些新的问题。文章将公钥基础设施PKI引入其中,结合ECC公钥技术,并增加了交叉认证接口设计,提出了一个基于改进的PKI体系的增强型IPsec VPN安全网关原型系统;同时对... 详细信息

IPsec是为VPN制定的一组IP层安全协议,但随着应用的扩展和深入也出现了一些新的问题。文章将公钥基础设施PKI引入其中,结合ECC公钥技术,并增加了交叉认证接口设计,提出了一个基于改进的PKI体系的增强型IPsec VPN安全网关原型系统;同时对DPD协议进行了研究,设计并实现了对DPD的支持,从而有效弥补了现有IPsec VPN在身份认证和状态检测方面的缺陷,提高了VPN的安全性、可扩展性和健壮性。最后给出了一个基于Linux2.6内核的设计方案。

关键词： VPN IKE PKI ECC 交叉认证 DPD

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基于MFC的图形分页与缩放打印系统的设计与实现

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计算机工程 2005年第24期31卷 222-224页

作者：裴金干陆建德苏州大学计算机学院江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

讨论了图形设计应用中图形缩放打印系统的设计,就设计图元的虚拟图纸设定、图形分页计算、物理图元尺寸与屏幕图元尺寸的关系及分页打印系统中打印内容划分与多页拼接等问题进行了详细的探讨。

关键词：映射模式窗口视口 CDC

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基于随机高级Petri网的主动自调度集群系统的性能分析

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通信学报 2006年第12期27卷 26-31页

作者：朱巧明刘钊李培峰王汝传苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理新技术重点实验室

首先在体系结构上对主动自调度集群系统(ASACS)与传统Web集群服务器系统进行了比较;然后提出了主动自调度集群系统的随机高级Petri网(SHLPN)模型,并设计了模型的精化方案;接着为传统Web服务器集群系统中2种负载均衡调度策略和ASACS的主... 详细信息

首先在体系结构上对主动自调度集群系统(ASACS)与传统Web集群服务器系统进行了比较;然后提出了主动自调度集群系统的随机高级Petri网(SHLPN)模型,并设计了模型的精化方案;接着为传统Web服务器集群系统中2种负载均衡调度策略和ASACS的主动自调度策略进行了建模;最后利用SPNP工具对服务器集群系统中的3种调度策略在吞吐量、响应时间及拒绝概率等性能上作了数值分析,发现采用主动自调度策略实现的集群系统能更好地满足QoS的要求。

关键词：主动自调度集群系统随机高级Petri网性能分析性能模型

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使用全局优化方法识别中文事件因果关系

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清华大学学报（自然科学版） 2017年第10期57卷 1042-1047页

作者：李培峰黄一龙朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

分类器模型是目前识别因果关系的主要模型,该方法存在的问题是只考虑2个事件之间的关系,没有考虑同一文档中其他关联事件所包含的信息,识别结果往往存在逻辑矛盾。该文提出了一个中文事件因果关系识别的全局优化方法,该方法采用整数线... 详细信息

分类器模型是目前识别因果关系的主要模型,该方法存在的问题是只考虑2个事件之间的关系,没有考虑同一文档中其他关联事件所包含的信息,识别结果往往存在逻辑矛盾。该文提出了一个中文事件因果关系识别的全局优化方法,该方法采用整数线性规划(integer linear programming,ILP)的推理方法,对基本逻辑关系、因果标志词、事件类型、论元信息进行有效约束,以文档为单位来优化因果关系识别。在该文标注语料上的实验结果表明:与分类器方法相比,该文提出的全局优化方法的F1值提升了5.54%。

关键词：事件关系因果关系整数线性规划(ILP) 全局优化

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基于HMM的车辆行驶状态实时判别方法研究

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自动化学报 2013年第12期39卷 2131-2142页

作者：王相海丛志环方玲玲秦钜鳌辽宁师范大学计算机与信息技术学院大连116029 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

对交通视频车辆轨迹时序特征下的车辆行驶状态进行研究,提出了一种基于隐马尔科夫模型(Hidden Markov model,HMM)的车辆行驶状态实时判别方法.首先对轨迹序列进行了基于轨迹长度的去不完整轨迹序列、对车辆轨迹点序列的线性平滑滤波和... 详细信息

对交通视频车辆轨迹时序特征下的车辆行驶状态进行研究,提出了一种基于隐马尔科夫模型(Hidden Markov model,HMM)的车辆行驶状态实时判别方法.首先对轨迹序列进行了基于轨迹长度的去不完整轨迹序列、对车辆轨迹点序列的线性平滑滤波和最小二乘线性拟合的预处理操作,保证了所获得轨迹序列的有效性;其次,提出一种基于车辆运行轨迹点序列方向角的车辆轨迹特征值表示方法和基于方向角区间划分的HMM观察值序列生成方法,该方法以方向角的区间变化来区分不同轨迹模式的特征;最后,采用多观察值序列下的Baum-Welch算法训练得到相关交通场景轨迹模式类的最优HMM参数,并通过实时获取车辆行驶轨迹段与相应模型的匹配,实现对车辆行驶状态的实时判别.仿真实验验证了本文方法的有效性和稳定性.

关键词：视频车辆轨迹隐马尔科夫模型方向角行驶状态实时判别

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