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从药物多肽到蛋白质全合成:酶促拼接的方法原理与前沿应用 被引量:1
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作者 杨新宇 朱彤 +1 位作者 李瑞峰 吴边 《合成生物学》 CSCD 2021年第1期33-45,共13页
蛋白质是生命活动的基础功能元件,其化学合成与定点修饰已成为合成生物学领域探索复杂生物大分子“结构-功能”关系的重要前沿方向。近年来,以多肽固相合成与特异性拼接为核心的蛋白质合成和修饰技术蓬勃发展,打破了生命合成系统仅能使... 蛋白质是生命活动的基础功能元件,其化学合成与定点修饰已成为合成生物学领域探索复杂生物大分子“结构-功能”关系的重要前沿方向。近年来,以多肽固相合成与特异性拼接为核心的蛋白质合成和修饰技术蓬勃发展,打破了生命合成系统仅能使用天然及少数非天然氨基酸的瓶颈,为制备含有数百个氨基酸残基的非天然蛋白质提供了技术平台,让原子水平的蛋白质人工设计成为现实。作为一类广受关注的多肽拼接策略,基于天然或人工改造多肽连接酶的技术方法不仅在基础研究领域拓展了人们对蛋白质这一生命核心元件的理解,还在工业领域崭露头角,被应用于多种多肽类药物的生产。针对蛋白质合成领域中酶促多肽拼接技术平台,本文介绍了Sortase A转肽酶、Butelase 1转肽酶以及Subtilisin人工连接酶的来源以及催化过程,探讨了各自的优势以及局限性,并综述了三种酶在蛋白质修饰、蛋白质合成、多肽药物环化等方面的应用。通过计算机辅助设计、定向进化等技术对转肽酶、连接酶进行改造来提升其在底物谱、催化活性等方面的特性,将化学方法与酶促方法联用来建立多样的生物大分子从头设计与合成路线是目前的主要发展趋势。 展开更多
关键词 蛋白质合成 蛋白质定点修饰 Sortase A转肽酶 Butelase 1转肽酶 Subtilisin人工连接
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基于遗传神经网络的机器人腕力传感器动态建模与补偿方法 被引量:5
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作者 俞阿龙 黄惟一 秦刚 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期239-244,共6页
介绍用于MotomamV3X机器人上的新型多维腕力传感器,比较遗传算法与人工神经网络的特点,将遗传算法的交叉和变异操作进行改进,提出一种融合改进遗传算法(Genetic algorithm,GA)的函数连接型人工神经网络(Functional link artificial neur... 介绍用于MotomamV3X机器人上的新型多维腕力传感器,比较遗传算法与人工神经网络的特点,将遗传算法的交叉和变异操作进行改进,提出一种融合改进遗传算法(Genetic algorithm,GA)的函数连接型人工神经网络(Functional link artificial neural network FLANN),并将其用于所介绍的新型机器人腕力传感器动态建模与动态性能补偿中。介绍动态建模与动态补偿原理及改进遗传神经网络算法,给出该传感器的动态模型和动态补偿模型。该方法利用腕力传感器的动态标定数据,采用改进遗传神经网络搜索和优化模型参数,保留了遗传算法的全局搜索能力和FLANN结构简单,鲁棒性好,且具备自学习能力的特点,克服了FLANN容易陷入局部极小的缺陷,具有快的网络训练速度及高的动态建模精度。理论分析和试验结果都证实了所提出的动态建模与动态补偿方法的有效性。 展开更多
关键词 机器人腕力传感器 动态建模 动态补偿 函数连接人工神经网络 遗传算法
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改进遗传算法结合FLANN在加速度传感器动态建模中的应用 被引量:8
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作者 俞阿龙 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期67-69,共3页
对遗传算法(GA)的交叉和变异操作进行改进,提出利用改进遗传算法(IGA)和函数连接型人工神经网络(FLANN)相结合实现加速度传感器的动态建模的新方法。该方法利用加速度传感器的动态标定数据,采用IGA和FLANN相结合搜索和优化动态模型参数... 对遗传算法(GA)的交叉和变异操作进行改进,提出利用改进遗传算法(IGA)和函数连接型人工神经网络(FLANN)相结合实现加速度传感器的动态建模的新方法。该方法利用加速度传感器的动态标定数据,采用IGA和FLANN相结合搜索和优化动态模型参数。文中介绍动态建模原理以及算法,给出用IGA和FLANN相结合建立的加速度传感器动态数学模型。结果表明:上面提出的动态建模方法既保留了GA的全局搜索能力和FLANN结构简单的特点,又具有网络训练速度快、实时性好、建模精度高等优点,在动态测试领域具有重要应用价值。 展开更多
关键词 加速度传感器 建模 函数连接人工神经网络 遗传算法
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基于神经网络的加速度传感器动态模型参数辨识 被引量:2
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作者 俞阿龙 《淮阴师范学院学报(自然科学版)》 CAS 2005年第3期195-197,共3页
提出了利用函数连接型人工神经网络(FLANN)实现加速度传感器动态模型参数辨识的方法,该方法以加速度传感器动态标定实验数据为基础,通过FLANN训练来确定加速度传感器传递函数参数,文中介绍了辨识原理以及算法,给出了利用FLANN辨识的加... 提出了利用函数连接型人工神经网络(FLANN)实现加速度传感器动态模型参数辨识的方法,该方法以加速度传感器动态标定实验数据为基础,通过FLANN训练来确定加速度传感器传递函数参数,文中介绍了辨识原理以及算法,给出了利用FLANN辨识的加速度传感器动态数学模型.结果表明,这种辨识方法具有精度高、鲁棒性好等优点. 展开更多
关键词 辨识 加速度传感器 函数连接人工神经网络(FLANN)
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基于数据驱动的非线性有源噪声MFFsLMS算法
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作者 周亚丽 张奇志 李沛 《北京信息科技大学学报(自然科学版)》 2016年第2期13-17,共5页
研究了非线性有源噪声控制(ANC)问题。采用函数连接型人工神经网络,以勒让德多项式作为扩展函数,提出了基于数据驱动的无模型滤波-s最小均方(MFFs LMS)算法。采用同步扰动随机逼近算法,估算系统的输出误差梯度。有效解决了因次路径时变... 研究了非线性有源噪声控制(ANC)问题。采用函数连接型人工神经网络,以勒让德多项式作为扩展函数,提出了基于数据驱动的无模型滤波-s最小均方(MFFs LMS)算法。采用同步扰动随机逼近算法,估算系统的输出误差梯度。有效解决了因次路径时变所引起的系统稳定性问题。在理论分析的基础上,对该算法进行了仿真研究。仿真结果表明,当系统中呈现非线性及时变特性时,该方法能有效地抑制噪声且对系统次路径的变化具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 有源噪声控制 非线性 勒让德多项式 函数连接人工神经网络 无模型
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基于神经网络的线性相位FIR滤波器设计 被引量:3
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作者 魏辉如 崔琛 王粒宾 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第23期82-84,共3页
针对FIR滤波器的神经网络设计法,提出一种泛函连接人工神经网络的改进算法。通过设置不同的加权误差函数值来控制各个样本的学习率,改善了网络的学习效果;制定了神经网络训练集的选取规则,使用该规则选取样本对网络进行训练,可设计通带... 针对FIR滤波器的神经网络设计法,提出一种泛函连接人工神经网络的改进算法。通过设置不同的加权误差函数值来控制各个样本的学习率,改善了网络的学习效果;制定了神经网络训练集的选取规则,使用该规则选取样本对网络进行训练,可设计通带阻带截止频率指标精确可控的滤波器,克服了现有算法只能设计具有通带截止频率的滤波器和不能精确控制任意截止频率的不足。仿真结果表明所提出的方法能很好地满足设计要求。 展开更多
关键词 泛函连接人工神经网络 加权误差函数 训练集选取规则 FIR滤波器
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Natural and Artificial Connections between Atoll Islets in the Pacific,Their Process and Environmental Impact 被引量:2
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作者 XUEChunting RussellHoworth 《Journal of Ocean University of Qingdao》 2003年第2期195-200,共6页
Three types of natural connection between atoll islets are described. Causeway, as an artificial way of connecting islets, makes a connection to be completed in a few months. In this case shore adjustment becomes more... Three types of natural connection between atoll islets are described. Causeway, as an artificial way of connecting islets, makes a connection to be completed in a few months. In this case shore adjustment becomes more vigorous than that in natural conditions, resulting in lagoon shore erosion. A causeway without short bridges or culverts should be built close to the lagoon shore to reduce lagoon shore erosion. A causeway-crossing channel assemblage is the worst type among all of the connection engineering constructions because the crossing channel traps sediment and further transports it out of the channel, resulting in long period coastal erosion. Reforming Nippon Causeway in Tarawa Atoll, Kiribati by simple means will stop sand loss, reduce shore erosion and greatly upgrade its stability. 展开更多
关键词 ATOLL environment impact causeway coastal erosion
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RPK-table based efficient algorithm for join-aggregate query on MapReduce
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作者 Zhan Li Qi Feng +1 位作者 Wei Chen Tengjiao Wang 《CAAI Transactions on Intelligence Technology》 2016年第1期79-89,共11页
Join-aggregate is an important and widely used operation in database system. However, it is time-consuming to process join-aggregate query in big data environment, especially on MapReduce framework. The main bottlenec... Join-aggregate is an important and widely used operation in database system. However, it is time-consuming to process join-aggregate query in big data environment, especially on MapReduce framework. The main bottlenecks contain two aspects: lots of I/O caused by temporary data and heavy communication overhead between different data nodes during query processing. To overcome such disadvantages, we design a data structure called Reference Primary Key table (RPK-table) which stores the relationship of primary key and foreign key between tables. Based on this structure, we propose an improved algorithm on MapReduce framework for join-aggregate query. Experi-ments on TPC-H dataset demonstrate that our algorithm outperforms existing methods in terms of communication cost and query response time. 展开更多
关键词 Join-aggregate query MAPREDUCE Query optimization RPK-table Communication cost
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Distributed Consensus-Based K-Means Algorithm in Switching Multi-Agent Networks 被引量:3
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作者 LIN Peng WANG Yinghui +1 位作者 QI Hongsheng HONG Yiguang 《Journal of Systems Science & Complexity》 SCIE EI CSCD 2018年第5期1128-1145,共18页
This paper discusses a distributed design for clustering based on the K-means algorithm in a switching multi-agent network, for the case when data are decentralized stored and unavailable to all agents. The authors pr... This paper discusses a distributed design for clustering based on the K-means algorithm in a switching multi-agent network, for the case when data are decentralized stored and unavailable to all agents. The authors propose a consensus-based algorithm in distributed case, that is, the double- clock consensus-based K-means algorithm (DCKA). With mild connectivity conditions, the authors show convergence of DCKA to guarantee a distributed solution to the clustering problem, even though the network topology is time-varying. Moreover, the authors provide experimental results on vari- ous clustering datasets to illustrate the effectiveness of the fully distributed algorithm DCKA, whose performance may be better than that of the centralized K-means algorithm. 展开更多
关键词 Consensus-based algorithm distributed K-means clustering multi-agent network switching topology.
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