多粒度时空事件序列相似度算法研究

现有研究集中于不带有时间空间信息或带有固定时间空间信息的活动序列相似度计算,没有从不同层次来度量用户行为序列的相似性,为了实现对用户行为多粒度多视角的动态认知,提出一种基于序列比对算法Needleman-Wunsch的多粒度时空序列比对算法(multi-granular spatiotemporal sequences alignment,MGSSA),扩展了NW算法的得分函数以结合时间、空间信息,通过粒度调控实现了从不同的粒度来计算时空事件序列的相似度.实验证明,多粒度时空序列比对算法MGSSA是有效且可行的.

水生生物DNA序列相似度的算法

本文提出DNA序列相似度指标,建立DNA序列比对算法。首先,将水生生物DNA样本序列与现有的基因库中的DNA序列逐项比对;其次,在满足特定阈值条件下,确认样本序列的分类。利用Java编程语言来实现算法,通过MonteCarlo模拟和实际应用,验证算法的有效性。理论结果表明:在满足特定阈值条件下,通过计算DNA序列相似度,能够确定数据库中与未知DNA样本序列最相似的序列,判断样本序列的分类。模拟实验、对比研究和应用结果表明:相似度指标算法在有效判别DNA序列的分类,提高DNA序列匹配成功率,降低程序复杂度等方面具有优良特征。

基于访问行为序列相似度的加权聚类算法

传统算法很少有研究用户行为的聚类,用户访问关键词、访问时间、访问次数等行为都能够反应出其兴趣,从用户行为日志出发,考虑到其访问量、关键词序列以及关键词之间的时间间隔权重,对k-means进行改进,提出一种基于行为序列相似度的加权聚类算法K-Similar,重要的用户群体聚到一类,挖掘出这一类用户的内容需求。该算法已在中国知网的行为日志数据上进行了验证,验证结果表明,该算法在效率和精度上较k-means都有一定程度的提高,得到了兴趣度更高的用户群体,展现了群体的需求特点。

基于弧度特征的火箭时序数据相似性评估

评估火箭时序数据的相似性是火箭时序数据分析的主要任务之一。动态时间规整算法是最具代表性的相似性度量算法,但由于其容易发生病态对齐现象,时刻点常被算法错误匹配,导致度量精度难以满足要求。为解决该问题,提出一种基于弧度特征的时序数据相似性评估算法。该算法充分考虑了原始时序特征和弧度特征,并采用时刻邻域信息进行计算,极大地提升了算法对序列局部形状的捕捉能力。将算法用于时间序列分类任务,在9个具有火箭数据类似特征的数据集上与4种相似度度量进行了对比,获得了26.04%以上的分类精度提升,证明了算法的有效性。

基于不等长序列相似度挖掘的数据关联算法

针对不等长序列数据的关联问题,提出基于滑动窗口的最优匹配增权法不等长序列相似度度量算法.以较短序列作为滑动窗口遍历较长序列得到一组滑动相似度,利用这组相似度形成最优权重,加权得到不等长序列的相似度,并根据相似度大小对序列数据进行关联判决,以解决截断法相似度度量仅能反映截断序列局部相似度的问题.仿真实验验证了所提出算法对不等长序列数据关联的有效性,并对序列长度和量测误差等因素对相似度度量和关联效果的影响进行了讨论.

基于相似序列重复度的舰船辐射噪声时域特性的研究

根据舰船辐射噪声的时域序列波形的特点，对其数据序列本身的局部相似性进行了研究．首先进行了相空间重构（维数为５，１０，２０，３０，５０）．接着在此相空间基础上，利用相似序列计算出重复度（ＲＲＰＴ）参数，绘制了舰船辐射噪声的重复度曲线并分析其特征．最后利用ＲＲＰＴ参数提取了数据序列的熵信息．实验表明重复度曲线和熵信息较好地反映了舰船辐射噪声的时域特征．

一种改进的基于树路径匹配的网页结构相似度算法

提出一种改进的基于树路径匹配的网页结构相似度算法,该算法定义了树路径的序列相似度和位置相似度,找出网页的树路径集合,通过网页间的最佳树路径匹配计算结构相似度.实验结果表明,用改进后的算法计算网页结构相似度比传统树路径匹配方法更符合实际,更合理有效.

eDNA监测测序数据分析注释中参考数据库选择、指标阈值选择、目标数据准备的影响——以长江中游鱼类为监测目标

在基于宏条形码(meta-barcoding)的eDNA监测技术中,eDNA测序数据的分析和注释是决定监测结果判断和评估精准与否的基础,而参考数据库选择、指标阈值选择、目标数据准备是eDNA测序数据分析和注释中最为关键的3个技术环节。为厘清上述3个技术环节处理方案的影响,本研究以长江中游2组eDNA监测COI基因测序数据为分析对象,针对鱼类的检出进行3组实验来分别检验:1)不同参考数据库及物种注释算法对注释结果的影响;2)不同OTU聚类序列相似度和物种注释分类置信度(序列一致性和序列覆盖度)对注释结果的影响;3)目标数据中各物种不同序列丰富度对注释结果的影响。结果显示:1)Blast算法下,3个版本nt库注释出的物种基本一致(72%~78%),2个本地序列参考库注释出的物种也基本一致(91%~96%),这5个序列参考库注释出的物种52%~68%一致;nt库RDP Classifier算法注释出的物种覆盖95%以上Blast算法注释出的物种,并比Blast算法注释出的物种多151%~443%,多出的物种大都是错误注释,本地参考数据库RDP Classifier算法注释出的物种覆盖66%~85%的Blast算法注释出的物种,并存在数条只注释到科属的结果。2)OTU聚类序列相似度阈值,取值0.999比取值0.99获得的OTU多154%~209%,注释到鱼类的OTU多240%~490%;注释分类置信度阈值(Blast算法,序列一致性和序列覆盖度)从0.8到0.99注释获得的物种组成(94%以上)基本一致,OTU组成(83%以上)也基本一致,注释分类置信度阈值取0.7时注释获得的物种组成、OTU组成与取0.8及以上时注释获得的有较大差异。3)在OTU聚类序列相似度阈值为0.999、注释分类置信度阈值为0.9时,多序列数据注释所得鱼类物种数、OTU数最多,物种注释正确率最高(达81.49%),分别比单序列数据的多7%、215%和高5%。在具体eDNA测序数据的分析和注释中,可通过建立完善本地参考数据库、优化OTU聚类序列相似度和物种注释分类置信度(序列一致性和序列覆盖度)取值、增加目标数据的丰富度来提高注释结果的准确性,但受制于物种注释算法的局限性,物种注释错误和注释遗漏的问题可能将长期存在,物种注释正确率通常低于85%(基于COI基因的eDNA监测)。

曲线链式回转弹仓动力学模型不确定参数辨识

为了准确模拟曲线链式回转弹仓输送弹药过程中的非线性动力学特性,根据系统的拓扑结构和控制原理建立包含不确定参数的动力学模型。利用优化设计思想,基于系统测试数据建立不确定参数辨识模型。提出一种函数型时间序列相似度作为辨识准则,采用基于径向基函数的高维模型表示和径向基函数分别构建从机械系统和控制系统不确定参数到辨识准则的代理模型。将麻雀搜索算法嵌入岛屿模型进行多种群结构化,形成岛屿麻雀搜索算法,进行寻优求解。以工况1测试数据为基准,对机械系统和控制系统的不确定参数进行辨识。研究结果表明,辨识后的动力学模型对两种工况的输出结果与测试数据相似度较高,验证了建模的准确性和辨识的有效性,为动作可靠性分析和故障诊断研究提供了可靠的样本数据来源。

基于多模型的不等长序列数据关联算法

单模型在处理不等长序列数据关联时不能兼顾计算精度、复杂度和抗扰性,为此提出了基于多模型(MM)的不等长序列数据关联算法。将基于滑动窗口和动态时间弯曲(DTW)的不等长序列相似度度量模型作为MM的输入模型,以2种模型计算得到的时似变化比作为模型判断指标进行模型转换,实现了2种模型的优势互补,并得到模型的应用条件,最后输出MM作用后的不等长序列相似度,以此作为关联指标进行关联判定。仿真实验验证了MM关联算法在处理不等长序列数据关联的有效性,并对序列长度和突变率变化对关联效果的影响进行了分析。

针对未知协议消息序列的聚类分析实现

未知协议消息序列的聚类分析是进行未知协议逆向分析的关键步骤。尽管过去有非常多的序列聚类研究工作,但由于缺少有效评估序列相似性的手段以及缺少对协议消息序列特征的考虑,导致协议消息序列聚类仍是一个困难的任务。因此,提出一种Seq Cluster新的序列聚类算法。Seq Cluster的关键点,在于其采用一种新颖的序列相似度计算方式来评估序列之间的相似性。该序列相似度计算方式能够更加准确地反应序列之间的相似程度。Seq Cluster序列聚类算法不仅可以被用于序列聚类,还可以被用于实现噪声序列过滤、自定义相似度序列集合筛选等功能。利用HTTP协议消息序列,展示该聚类算法的三种不同用法,并通过多种不同类型的协议消息序列,验证了该算法的有效性。

基于行为序列分析的学习资源推荐算法研究

利用数据挖掘技术分析网络学习行为数据可以挖掘出其隐含的行为规律特征,为学习者提供个性化的学习资源服务。针对现有的数据挖掘算法在对网络学习行为数据进行分析时普遍存在模型适用性不高的问题,提出了一种基于行为序列分析的学习资源推荐算法。首先,提出行为序列及其相关概念的定义,并提出行为序列相似度计算方法;然后提出基于行为序列相似度的协同过滤推荐算法,计算学习者相似度并为待推荐学习者生成学习资源推荐列表;接着给出基于学习风格的推荐方法,将学习者学习风格特征融入推荐过程;最后,给出基于行为序列分析的学习资源推荐算法的模型。提出的算法没有对行为序列的模式进行限制,具有较高的适用性,对深入研究网络学习行为序列数据为学习者提供个性化学习服务具有一定的借鉴作用。

一种基于频繁序列匹配的交通状态趋势预测方法

海量的交通流数据中一定隐藏着某些潜在的交通状态演变规律,然而少有研究能以实验的方法支持这种观点。本文提出一种基于频繁序列匹配的交通状态趋势预测方法:首先,介绍交通状态序列模型及序列切分处理,其次,提出投影压缩序列相似度计算方法及序列匹配算法,第三,讨论基于频繁序列匹配的交通序列预测算法。通过真实采集数据验证本文提出的方法可行有效。

基于激光与UWB序列匹配的目标跟踪

目标跟踪是实现人机交互的重要一环,二维激光雷达探测范围广、精度高,广泛应用于目标跟踪,但是由于缺失语义信息,难以区分外观近似的物体.针对这一问题,提出一种基于激光与UWB序列匹配的目标跟踪方法,使用最近邻算法关联激光聚类,构建物体轨迹,并基于改进的高斯相似度计算物体的激光轨迹与UWB测距序列的相似度,根据相似度大小实现目标的匹配定位.此外,针对目标被遮挡的情况设计重跟踪算法,利用UWB测距信息、目标丢失位置和目标特征模型在环境中搜索被遮挡的目标.利用TurtleBot 2机器人平台,在10 m×10 m的室内环境中进行实验验证.实验结果表明,所提出方法能够以8 cm的精度稳定地跟踪携带UWB节点的目标.

FAM60A在胚胎干细胞和肿瘤中的研究进展

序列相似度60家族成员A (FAM60A)作为新型生物标志物受到广泛关注,本研究介绍了FAM60A在胚胎干细胞(ESCs)中作为SIN3转录调控蛋白家族成员A (SIN3A)复合体稳定性和功能完整性的关键蛋白,通过对细胞周期的调控,促进增殖并维持ESCs处于未分化状态。分析了FAM60A在肿瘤发生发展中的重要作用,通过调控细胞周期和各种信号通路参与肿瘤细胞的增殖、凋亡、侵袭、迁移等生物学过程,提出肿瘤发生与胚胎发育有关,但具体分子机制以及参与的相关信号通路有待深层次挖掘,为以后的研究提供新方向。

舰船螺旋桨轴频估计中线谱要素提取算法

舰船辐射噪声DEMON谱(调制解调谱)线谱要素提取是舰船螺旋桨轴频估计中的关键步骤。现有的线谱提取技术主要用于功率谱线谱检测,侧重于线谱频率的确定,不能满足舰船螺旋桨轴频估计需求。本文根据DEMON谱线谱的特点及人工提取线谱的过程,设计了一种新的线谱要素提取算法,改进了谱峰筛选技术,将多时刻的DEMON线谱基于最大似然估计和谱峰序列相似度加以融合决策,最终确定了线谱频率和幅值(峰值)及边界。通过实际数据验证,此线谱要素提取算法更适用于螺旋桨轴频估计,可提高轴频估计的准确率。

云计算系统中基于噪声模板跳表的日志过滤方法

提出了一种基于时间序列相似度的日志特征提取方法,通过将噪声采样信息按照特定类型标识建模为时间序列,使用Haar小波变换提取序列特征,基于跳表构造噪声模板库。目标日志时间序列通过与噪声模板进行相似度比较来确定其是否为噪声日志。基于真实云计算平台的实验表明,提出的方法能够有效提高故障特征的有效性。

人口活动与美国新冠疫情时空分布关联关系研究

新冠疫情(以下简称“疫情”)严重影响了人类生命安全,地理学者开展了对疫情时空分布、影响因素等方面的研究,人口活动对疫情时空传播具有显著的影响,但相关的研究较少。本文以疫情高发地美国为例,探究人口活动(州内日常活动、州际人口流动)与疫情时空分布(时空扩散、时空聚集)的关联关系。针对时空扩散:根据暴露指数构建人口流动网络,对迁入指数和实时基本再生数进行相关分析、对疫情演化序列和网络节点序列进行序列相似度对比,对环境数据和疫情演化结果进行相关分析;针对时空聚集:对人口流动网络并进行社区划分,采用空间自相关判断病例分布是否产生聚集,利用时空扫描得到疫情的时空聚类簇,将网络社区划分结果和时空聚类簇进行对比。结果表明:从实时基本再生数来看,美国疫情是趋于缓和的;美国疫情时空扩散与人口流动和人口日常活动存在关联关系,餐饮购物活动和人口流入是主要影响因素;美国疫情时空聚集与人口流动存在关联关系,人口流动网络中社区内部的密切人口往来塑造了疫情时空聚集特征。人口活动与疫情时空分布存在关联关系,为了遏制疫情应当严格控制人口活动。

基于TextRank算法的未知网络协议帧定位方法

针对未知网络环境下比特流形式的通信数据难以进行帧定界的问题,提出一种基于TextRank算法的帧定位方法。通过统计数据中的序列出现频率获得比特流中的节点权重,利用基于TextRank的BitstreamRank算法确定未知协议数据中的关键序列,并根据关键序列对比特流进行切分并计算得到各段比特流间的序列相似度,从而定位未知协议数据的帧头位置。仿真结果表明,该方法能实现未知网络协议数据的快速分析,准确定位出比特流数据中各帧的位置,并且帧定位准确率高于90%。

权威指导 专家有话说

新型冠状病毒的源头是否是野生动物?钟南山:1.它是一个新型的冠状病毒,引起的症状跟SARS有些相似。2.它的源头是什么动物,目前还不清楚。从流行病学调查的各方面来说,它的源头来自野生动物的可能性比较大。陈焕春:穿山甲可能是此次病毒潜在的中间宿主,新型冠状病毒也可能存在多个中间宿主。穿山甲毒株与目前感染人毒株序列相似度高达99%。