得分信息下考虑多种形式主体期望的双边匹配方法

针对得分信息下带有多种形式主体期望的双边匹配问题,考虑主体的心理行为因素,提出了一种基于前景理论的双边匹配方法.首先,以主体期望为参照点将双边主体给出的得分信息转化为相对于参照点的收益和损失;然后,考虑主体对待收益和损失不同的风险态度,依据前景理论计算每个主体的前景值,在此基础上,建立双边匹配多目标优化模型,使用极大极小法求解该模型,获得双边匹配方案;最后,通过一个算例验证了该方法的可行性和有效性.

学习反应信息分析探究

本文介绍了学习反应信息分析方法及学习反应信息分析系统,并对我校教育技术学专业《远程教育学》课程进行得分信息分析,S线与P线分析,这些相关分析可作为使用者改善教学方法和教学内容的依据,从而促进教学效果的最优化.

基于特征排名的图像隐写分析算法

为提高用于隐写分析的集成分类器的检测精度,提出一种基于特征排名的隐写分析算法。首先计算每维检测特征的互信息得分并根据得分高低将特征进行排名,然后设置分界点将特征分为重要特征区域与普通特征区域,依据设定的抽样比例从两个区域随机抽取特征组成不同的特征子空间并训练集成分类器。最后使用集成分类器进行分类。实验结果表明,针对使用nsF5及S-UNIWARD算法进行隐写的频域及空域图像,本算法较传统分类器在检测错误率方面分别平均下降约0.006 5和0.006 2,具有较好的检测效果。针对频域与空域中两种不同的隐写算法,与传统的集成分类器相比,该算法具有更高的检测精度。

氨基酸0D-3D信息得分矢量用于人免疫缺陷病毒蛋白酶裂解位点预测及特异性分析

收集天然氨基酸的1369种0D-3D结构信息参数,经主成分分析得一组新氨基酸描述子—氨基酸0D-3D信息得分矢量,将其用于人免疫缺陷病毒蛋白酶(HIVPR)裂解位点预测,以线性判别分析与支持向量机建模预测HIVPR裂解位点.线性判别分析与支持向量机模型对646个训练集样本的自检验识别、留一法交互验证及对100个测试集样本外部验证的马休斯相关系数分别为0.879和0.911,0.849和0.901,0.822和0.846.经受试者操作特征曲线分析表明,支持向量机对HIVPR裂解位点的预测结果优于线性判别分析.研究显示,氨基酸0D-3D信息得分矢量可进一步用于HIVPR裂解位点预测.

一种基于三维原子场相互作用矢量的新型氨基酸结构信息描述子

从分子的三维空间结构出发,按照不同类型原子之间静电和立体作用得到一种新的分子结构表达方法——三维原子场相互作用矢量(3D-VAIF).利用该矢量对20种天然氨基酸空间结构性质进行计算,通过主成分分析获得单个氨基酸的特征描述子——氨基酸结构信息得分(SSIA).分别使用58个血管紧张素转化酶抑制剂、48个苦味二肽以及31个缓激肽对SSIA的性能进行了测试,所得模型的复相关系数R2cum和交互检验复相关系数Q2LOO分别为0.789,0.773;0.856,0.837和0.838,0.815.结果表明将SSIA用于肽类似物定量序列活性建模(定量序效建模,QSAM)效果优于传统氨基酸描述子.