计算机辅助的蛋白质降血压活性评估方法

目的借助虚拟水解与分子对接软件,建立蛋白质降血压活性评估函数。方法采用Autodock软件将胃肠道蛋白酶水解可能产生的二、三肽与血管紧张素I转化酶(angiotensin I-converting enzyme, ACE)迚行分子对接,根据对接能量值对短肽的ACE抑制活性迚行预测,幵对肽的结构特征迚行了详细地分析和统计。基于肽段与ACE结合的能量值建立可评估食品蛋白质降血压活性(G值)的打分函数,幵对22条已知氨基酸序列的可口革囊星虫(Phascolosoma esculenta)蛋白质的降血压活性迚行评估。结果对于二、三肽,由带电荷的氨基酸、芳香族氨基酸和脯氨酸组成的肽段更易与ACE结合,此外,酸性氨基酸(带负电荷)所组成的肽段也易与ACE结合。采用打分函数对22条可口革囊星虫蛋白质的降血压活性迚行评估,其中19条蛋白质具有较好的降血压活性。结论可口革囊星虫是一种良好的降血压肽来源,计算机辅助的基于对接能量值的ACE抑制活性预测以及打分函数建立对生物活性肽的研究具有重要的参考价值。

电网雷击故障监测中人工智能应用方案

针对电力系统中雷击故障容易造成电力设备损坏、绝缘子碎裂、导线损伤等问题,提出应用人工智能技术采集雷击故障数据,建立基于人工智能的雷击故障监测系统,识别出线路中的雷击故障,并对雷击故障点间定位。本研究还提出基于网络的雷击故障行波定位方法,对复杂的电网线路进行简化,根据行波信号的到达时间得到行波传输路径矩阵,可通过双端行波定位算法得到雷击点和故障点位置。使用峰值检测系统测量雷击故障信号的电流峰值,采集/保持集成电路芯片使用LF398,使用比较器保持控制电路。实验结果显示,本研究雷击故障监测系统对雷击故障点的定位精度最高,定位误差最小为22 m。

基于生成对抗网络的强化学习算法的研究

为了解决强化学习在训练样本中出现的整体工作效率滞后问题,文章研究提出了一种新方法。该方法将真实经验样本集作为模板,生成理论上可行的虚拟样本,通过智能体agent进行一次训练,智能体agent会将好的虚拟样本并入到真实样本集当中,提高训练样本的质量。该研究利用Open AI Gym作为仿真平台实现小车爬山仿真实验,验证了用生成对抗网络思想实现强化学习算法的有效性,对比Q学习算法,文章提出的“基于生成对抗网络的强化学习算法”(GRL)在追踪数据输出时,其输出的目标函数收敛次数大约少于40次,大大提高学习速度,改善了现有技术中存在网络滞后的学习情况。

电力GIS系统的设计与实现

电力GIS是我国电网建设需要使用的关键信息技术之一,广泛应用于电网建设规划、气象、配电管理等方面。该系统的主要功能是通过建立逼真的地理环境及重要的建筑物、杆塔、变电站等三维模型,沿布重要杆塔线路以达到建立完整的电网模型并实现空间分析功能的目的。系统采用Clipmap作为大规模地形渲染技术,成功地展示了高清的地理数据、模型等。系统实现了线路、电力设备的浏览、编辑、管理和信息显示输出等功能,增强了信息的科学管理和综合分析,有效地提高了电网的管理效率。

可视化技术在电力信息系统运维中的应用

在电力系统中,高新技术的应用让其系统发展十分迅速,可视化信息技术就是其中一种,对保证电力工程的发展发挥了重要作用。电力工程调度属于整个系统的中枢环节,因此在信息实现可视化过程中就需要对其进行持续关注,保证电网调度工作顺利完成。在如今可视化信息技术应用中,更多的是硬件开发,但是对沟通和服务客户方面缺少研究,因此可视化信息产品中软硬件及行业应用要实现一体化发展。