抗菌肽(antimicrobial peptides,AMPs)广泛存在于生命体中,是一种具有广谱抗菌活性、免疫调节功能的小分子多肽。抗菌肽不易产生耐药性,适用范围广,具有极大的临床价值,是传统抗生素的有力竞争者。识别抗菌肽是抗菌肽研究领域中的重要研究方向,湿实验法在进行大规模抗菌肽识别时存在成本高、效率低、周期长等难点,计算机辅助识别法是抗菌肽识别手段的重要补充,如何提升准确率是其中的关键问题。蛋白质序列可以被近似地看作是由氨基酸组成的语言,运用自然语言处理(natural language processing,NLP)技术可能提取到丰富的特征。本文将自然语言处理领域中的预训练模型BERT和微调结构Text-CNN结合,对蛋白质语言进行建模,提供了开源可用的抗菌肽识别工具,并与已发表的5种抗菌肽识别工具进行了比较。结果表明,优化“预训练-微调”策略带来了准确率、敏感度、特异性和马修相关系数的整体提升,为进一步研究抗菌肽识别算法提供了新思路。
为了提高人脸姿态识别的识别精度,设计了一种增强边缘梯度二值卷积神经网络用于识别.首先,提出ROILBC(Region of Interest Local Binary Convolution)在人脸姿态图像上提取二值特征并归类,根据二值特征图谱和原像的对比情况选择人脸姿...
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为了提高人脸姿态识别的识别精度,设计了一种增强边缘梯度二值卷积神经网络用于识别.首先,提出ROILBC(Region of Interest Local Binary Convolution)在人脸姿态图像上提取二值特征并归类,根据二值特征图谱和原像的对比情况选择人脸姿态图像ROI(Region of Interest)以供后续网络学习.其次,提出DR-MGPC(Dimensionality Reduced Modified Gradient Pattern Convolution)提取图像边缘梯度二值特征,在此基础上,提出Enhanced DR-LDPC(Enhanced Dimensionality Reduced Local Directional Pattern Convolution)提取图像增强边缘梯度方向特征.网络采用直方图相似度、卡方检验、常态分布比对的巴氏距离法作为测量依据来进行识别;实验在FERET和CAS-PEAL-R1数据集上进行,相比其他人脸姿态识别方法,提出的二值模式卷积神经网络在识别精度和计算效率上更优异.
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