基于迁移学习和多视图特征融合提高RNA碱基相互作用预测

RNA碱基相互作用对维持其三维结构的稳定具有重要作用,准确地预测碱基相互作用可以辅助RNA三维结构的预测。然而,用于预测RNA碱基相互作用的数据量少,导致模型未能充分地学习到数据的特征分布,以及数据存在的特性(对称特性和类别不平衡),都影响了模型的性能。针对模型不充分学习和数据特性问题,在深度学习的基础上,提出了一种高性能的RNA碱基相互作用预测方法tpRNA。tpRNA首次在RNA碱基相互作用预测任务中引入迁移学习以改善因数据量少而产生的模型不充分学习问题,并提出高效的损失函数和特征提取模块,充分发挥迁移学习和卷积神经网络在特征学习方面的优势,以缓解数据特性问题。结果表明,引入迁移学习能减小数据量少导致的模型偏差,提出的损失函数能优化模型的训练,特征提取模块能提取到更有效的特征。与最先进的方法相比,tpRNA在低质量输入特征的情形下具有显著的优势。

多Agent网络管理系统研究

为提高网络系统的稳定性、可靠性和可维护性,提出了一种基于网络设备运行状态参数的网络故障诊断方法,该方法结合多智能体技术,具有运算简单、故障诊断速度快等特点,为网络管理的研究提供了一种新的途径.同时还结合实际网络的运行特点,研究了基于上述方法的多智能体网络管理系统实现问题,利用简单网络管理协议(simplenetworkmanagementprotocol,SNMP)及远程终端会话协议(telecommunicationnetworkprotocol,TELNET)实现了网络故障监测、诊断和故障处理的闭环网络管理.经系统实例研究表明,该网络管理系统不仅具有良好的智能和自学习能力,而且有效地缩短了网络故障的响应及处理时间,提高了网络运行的可靠性.

基于副本交换的局部增强差分进化蛋白质结构从头预测方法

针对蛋白质高维构象空间搜索问题,提出一种基于副本交换的局部增强差分进化蛋白质结构从头预测方法(RLDE)。首先,采用基于知识的Rosetta粗粒度能量模型显著降低构象空间优化变量维数;其次,引入基于片段库知识的片段组装技术进一步减小构象搜索空间,有效避免搜索过程中的熵效应;此外,在每个副本层设置构象种群,采用差分进化算法对种群进行更新,然后利用Monte Carlo算法对种群做局部增强,以此得到全局和部分局部最优构象。综上,RLDE利用差分进化算法较强的全局搜索能力可以对构象空间进行有效的全局搜索;借助Monte Carlo算法局部搜索性能对构象空间局部极小区域进行更为充分的采样;副本交换策略保证了副本层中种群的多样性,同时能够增强算法跳出局部极小的能力,从而使得算法对构象空间的搜索能力进一步增强。15个目标蛋白测试结果表明,所提方法能够有效地对构象空间采样,得到高精度的近天然态蛋白质构象。

基于居民出行行为分析的公交线路调度研究

针对居民出行高峰时段的交通拥堵问题,建立了以居民的出行行为分析为基础的公交线路调度模型。该模型运用生存分析理论对居民出行时间的影响因素进行分析,科学划分城市居民出行时段区间,进而针对该地区高峰时段的公交发车间隔构造非线性规划模型函数。模型函数综合考虑乘客时间成本和公交公司运营成本,加入权重系数并利用粒子群算法求解,从而得到最佳发车间隔时间。结合杭州某地区市民出行数据,通过实证研究得出优化后的调度时刻表,验证了模型的可行性和有效性。

一种动态自适应差分进化算法

针对差分进化算法对参数和策略选择敏感而引起的收敛速度、计算代价及可靠性问题,结合抽象凸理论,提出一种动态自适应差分进化算法(DADE)。首先,通过对种群中的个体构建下界支撑面,建立目标函数的下界估计松弛模型;然后,利用下界估计松弛模型计算策略池中各策略生成的新个体的下界估计信息,进而根据下界估计信息及前期的进化经验动态自适应调整策略及其参数,并指导种群更新;最后,根据进化结果更新下界支撑面。6个标准测试函数的数值实验结果表明了所提算法的有效性。

基于群体分布的自适应差分进化算法

差分进化算法是一种简单有效的启发式全局优化算法,但是其优化性能受差分进化策略及控制参数取值的影响较大,不合适的策略和参数容易导致算法早熟收敛。因此,针对差分进化算法搜索过程中变异策略和控制参数的选择问题,文中提出了一种基于群体分布的自适应差分进化算法(Population Distribution-based Self-adaptive Differential Evolution,PDSDE)。首先,设计适应因子以衡量当前种群的分布情况,进而实现算法所处进化阶段的自适应判断;然后,根据不同进化阶段的特点,设计阶段特定的变异策略和控制参数,并设计自适应机制以实现算法策略和参数的动态调整,从而平衡算法的全局探测和局部搜索能力,以达到提高算法搜索效率的目的;最后,将所提算法与6种主流改进算法进行比较。15个典型测试函数的数值实验表明,所提算法在平均函数评价次数、求解精度、收敛速度等指标的评价优于文中给出的6种主流改进算法,因此可以证明所提算法的计算代价、优化性能和收敛性能更具优势。

基于视觉的目标检测方法综述

目标检测是计算机视觉的核心,在图像识别、行人检测、大规模场景识别等方面具有广泛应用,提升目标检测的速度与精度可以拓展计算机视觉的应用范围。大数据的出现以及深度学习的发展为目标检测研究注入了新的动力。传统的目标检测主要使用基于手工特征配合机器学习的方法,即Feature-Based方法。目前的检测算法主要以卷积神经网络(CNN)为核心。分析了Feature-Based方法检测效果差的原因并提出改进方法,详细讨论了CNN网络衍生出的TWO-STATE方法和ONE-STATE方法,介绍了每种方法的联系以及相比之前方法的改进,详细描述了其网络的机理与检测过程,指出了每种方法的检测效果与不足。总结了目标检测方法在一些数据集上的检测效果与仍然存在的问题。

蛋白质构象空间的多模态优化算法

蛋白质能量模型的不精确性导致数学上的最优解并不一定对应其稳定的天然态结构,同时其巨大的构象空间使得现有方法也极易收敛到局部最优解。针对蛋白质结构能量模型不精确和高维构象空间采样可靠性低的问题,在进化算法的基础上,提出了一种基于二面角相似度的蛋白质构象多模态优化方法。首先,执行模态探测,将Rosetta粗粒度能量模型作为筛选高质量新个体的标准,进行种群更新,增加种群构象的多样性;然后,建立二面角相似度模型,用于评价不同构象间的相似程度,以满足多模态优化算法中相似个体快速判定的要求,并基于排挤更新策略实现模态增强,获得结构更为合理的构象。10个测试蛋白质的实验结果表明:所提算法能够达到较高的预测精度,并且可以使种群具有良好的模态分布,得到尽可能多的高质量局部极值解,从而获得一些较好的蛋白质亚稳态结构。

大型牵伸卷绕机的计算机群控系统

介绍了一种低造价高性能的ＸＣ－ ９００ 型牵伸卷绕机系统的计算机控制与管理系统，系统采用工业ＰＣ 机、ＳＴＤ 工控机、ＰＬＣ、变频器等组成一种模块化的体系结构。该系统具有广阔。

蛋白质结构从头预测多级个体筛选进化算法

针对蛋白质高维构象空间采样多样性问题,文中提出了一种蛋白质结构从头预测多级个体筛选进化算法(MlISEA)。基于进化算法框架,首先采用基于知识的Rosetta粗粒度能量模型作为优化目标函数,以降低构象空间优化变量维数;其次以基于9片段和3片段的片段组装技术为不同的变异策略,增加同代种群的多样性;同时,设计多级个体筛选方法,进一步增加不同代种群间的多样性;然后利用MonteCarlo算法较强的局部搜索能力对每个个体做局部增强,以得到当前的局部最优解;最后,得到全局最优解以及不同的局部最优解。10个目标蛋白的测试结果表明,所提方法能够有效提高采样多样性,得到TMscore大于0.5的预测构象,为进一步做结构修饰提供便利。

三网技术在远程教学中的应用

针对远程教学的发展现状,提出了一种新的远程教学的实现方案.该方案利用三网(IP网、电话网和电视网)技术,将远程教学课堂的电子黑板、课件及实时课堂视音频等信息实时压缩成高效的DVB码流,并通过有线电视传输系统将这些信息传送到各有线电视用户家中,学员在家中就可以利用计算机、机顶盒实时收看和保存相关的课堂信息,同时也可通过网络(宽带IP,PSTN网)进行实时网上提问,教师可以通过网络实现实时视音频答疑.

一种工业控制系统的高速数据通信方法

介绍一实用简单方便的高速数据通信方法，对其软硬件的实现原理作了较为详细的介绍。

接触图辅助的过程重采样蛋白质构象空间优化算法

蛋白质的三维结构是研究其生物功能及活性机理的基础.为了提高蛋白质结构的预测精度,在进化计算的框架下,提出一种接触图辅助的过程重采样蛋白质构象空间优化算法(Contact Map-assistedProcess Resampling Protein Conformation Space Optimization Algorithm,CM PR). CM PR算法基于残基接触图设计打分模型,用于选择构象以构建过程片段库,使用基于过程重采样策略的片段组装技术执行变异操作,残基接触先验知识和种群进化过程统计知识辅助采样,可以增强近天然态构象区域的搜索能力,提高蛋白质结构预测精度.在12个测试蛋白上的实验结果表明,所提方法具有良好的近天然态构象采样能力和较高的预测精度.

数字广播远程教育系统的客户端软件设计方案

提出了基于数字广播技术来实现的远程教育客户端软件的整体设计方案.该系统软件的所有的用户界面都是基于IE浏览器的网页界面,所有的客户端操作处理模块都设计成IE浏览器的插件.文中还着重论述了客户端软件中对已经下载到本地主机上的课件的自动管理、客户端的实时视音频播放、远程课堂答疑等诸多问题.文中也论述了三网合一技术在本系统中的应用实现原理.用户使用该软件就像在浏览IE页面一样,因此一般用户不需专门培训就可以很方便地使用本软件.

温室环境的模糊逻辑网络建模与智能控制

利用模糊逻辑网络具有以任意精度逼近一个非线性函数的能力 ,针对温室生物环境控制的复杂性 ,建立了温室分布参数的模糊逻辑网络预测模型 ,提出了基于神经优化计算的优化控制算法 。

模块化柔性制造综合实训教学管理系统开发

在模块化柔性制造实训平台的基础上,开发了一种模块化柔性制造综合实训教学管理系统。系统包括教师、学生和实时监控等3个模块,满足教师和学生对实训平台操作的需求,实现了平台设备数据实时采集功能。测试和运行结果表明,系统能够有效地推动实验教学内容和教学方法的改革。

论新时期高校毕业生的就业指导工作

大学生就业事关国家和谐、社会稳定和学校发展。随着高等教育的不断发展和社会就业形势的需要,大学生就业指导工作越来越引起各高校的重视。本文针对目前大学生就业现状,就高校毕业生就业指导工作现状与对策等诸方面进行了思考与探讨。

蚁群算法在电力巡检路线规划中的应用

为了提高电力巡检效率,需要制定科学合理的巡检路径规划方案.通过分析电力线路巡检工作的内容和特点,建立了基于VRP(车辆路径问题)的巡检路径规划模型并利用蚁群算法对问题进行求解.实验求解结果表明,利用该方法进行巡检路线的优化,改善了巡检方案的科学性、合理性,提高电力巡检部门的工作效率.

基于通讯的智能PID参数整定控制系统的仿真开发

开发了一个基于上、下位机通讯的智能 PID参数整定控制系统。上位机的算法采用基于 BP神经网络的 PID参数在线整定 ,并利用 MATL AB来实现。上、下位机的通信以及显示监控部分利用 VC来实现。利用 VC与 MATL AB之间的接口程序来实现下位机的测量数据、PID控制和上位机的智能 PID参数整定部分的数据和命令传递。对一个非线性时变系统 ,作了仿真实验 ,仿真结果良好 ,表明本文所采用的方法是可行的、有效的。

125MW机组协调控制系统工程设计与应用

125MW机组的主汽压力稳定性和负荷适应性是一对最基本、最主要的矛盾,采用传统的间接能量平衡协调控制系统很难兼顾电网对负荷快速响应和主汽压力稳定运行的要求。在分析125MW机组负荷控制对象特性的基础上,提出了取消主汽压力调节器的间接能量平衡协调控制系统设计思路,阐述了直接基于能量平衡的协调控制系统工程设计原则和技术要点。结合具体工程实际,提出了协调控制系统工程现场参数整定的方法和步骤,获得了成功。此方案对同类机组具有一定参考作用。