基于支持向量机的整体分类器算法 预测酶蛋白质中四类简单超二级结构

酶是一种具有催化功能的蛋白质,研究酶蛋白质中的超二级结构对研究酶的结构及功能有重要作用。本文从酶蛋白质序列出发,首次对酶蛋白质中的四类简单超二级结构进行研究。以位点氨基酸及其紧邻关联为参数,选取五种序列片段截取方式,采用7-交叉检验,使用矩阵打分方法预测的结果不理想;将矩阵打分值作为特征参数输入支持向量机,并用整体分类器进行加权融合,得到了较好的预测结果,预测总精度达到72.64%,Matthew’s相关系数在0.57以上,因此,基于支持向量机的整体分类器方法是一种有效的预测酶蛋白质中超二级结构的方法。

基于SVM整体分类器的Ca^(2+)和Mn^(2+)配体结合残基的识别

金属离子配体与蛋白质的相互作用,在诸多重要的生命进程中实现了不可替代的生物学功能,配体结合残基的预测对蛋白质生物功能的理解及药物设计有重要意义。工作中选取了Ca^(2+)和Mn^(2+)配体的结合残基数据集,从序列信息出发,提出了一种基于SVM整体分类器的预测方法。对Ca^(2+)配体结合残基,组合3分类器预测的总精度达到了71.45%,马氏相关系数达到了0.431;对Mn^(2+)配体结合残基,组合5分类器预测的总精度达到了81.00%,马氏相关系数达到了0.620。

间质纤维化CT衰减模式的整体分类通过深度卷积神经网络进行肺部疾病

间质性肺病(ILD)涉及在计算机断层扫描(CT)图像中观察到的几种异常成像模式。这些模式的准确分类在其中起着重要作用。准确地检测疾病的性质和发展程度。因此,开发自动肺部计算机辅助检测系统非常重要。传统上,该任务依赖于专家手动识别感兴趣区域(ROI)作为诊断潜在疾病的先决条件。该协议耗时并且禁止全自动评估。在这本文提出了一种在CT图像上对ILD成像模式进行分类的新方法。主要区别在于所提出的算法使用整个图像作为整体输入。通过规避手动输入ROI的先决条件,我们所面临的比以前更困难,但可以更好地解决临床工作流程。使用公开的ILD数据库的定性和定量结果证明了基于补丁的分类下的最新分类准确性,并显示了使用整体图像预测ILD类型的潜力。

胸廓畸形的整体分类法

目的介绍一种胸廓畸形的整体分类方法。方法对2015年3月至2017年3月我院869例胸廓畸形患者进行观察,先按传统分类方法进行统计,然后用整体分类法对所有患者进行分类。分类方法为:以正常前胸壁平面为标准,将胸廓畸形先分为Ⅰ型和Ⅱ型:低于该平面者为Ⅰ型,高于该平面者为Ⅱ型。再根据畸形具体特征将其分为Ⅰ-a、Ⅰ-b、Ⅰ-c、Ⅰ-d、Ⅰ-e、Ⅰ-f、Ⅰ-g和Ⅱ-a、Ⅱ-b、Ⅱ-c、Ⅱ-d等亚型。结果纳入分类体系的总例数为840例,占全部患者的96.7%,其余29例(3.3%)为复杂畸形,使用单一分类名称无法准确描述。与传统分类方法相比较,漏斗胸和鸡胸患者被分成不同亚群,Poland综合征分型不复存在,鸽子胸则单独成为Ⅱ-c型。结论整体分类法是一种简单实用的分类方法,由于该方法直接以畸形与手术相关的特征进行分类,因此对手术的实施具有良好的指导作用,但其优越性尚有待于进一步证实。

浅析企业档案整体分类理论研究

党的十九大报告对深化国有企业改革作出了全面部署。国有企业各项管理制度的建立和健全,是深化国资国企改革的 重要抓手,有利于国有企业赢得持续的竞争优势 , 实现国有企业以规范经营决策、资产保值增值、公平参与竞争、提高企业效率、 增强企业活力和承担社会责任为重点的改革目标。强化企业档案管理可以在深化国有企业改革中整合资源,助力企业提高综合竞 争力。对于企业发展而言,需要根据自身的实际发展情况去摸索企业档案的分类方法以及分类特点,在实际的分类过程中需要注 重理论和实践的结合,从而强化自身的管理手段,提高整个企业的品牌形象,助力国企改革的深化发展。

分类集中整体教学的尝试

本文介绍了在英语教学中采用分类集中整体教学的实践和体会。

分类法与主题法在网络信息资源组织与揭示中的应用

本文主要从分类法与主题法组织与揭示传统文献的优势出发，论述了分类与主题仍然适合组织与揭示丰富多彩的网络信息资源以及分类与主题在组织与揭示网络信息资源中的特点及作用。最后提出了分类主题整体化的问题。

分类法与主题法在网络信息资源组织与揭示中的应用

本文主要从分类法与主题法组织与揭示传统文献的优势出发，论述了分类与主题仍然适合组织与揭示丰富多彩的网络信息资源以及分类与主题在组织与揭示网络信息资源中的特点，最后提出了分类主题整体化的问题。

基于非负稀疏图的高光谱数据降维

为减少因大量的光谱信息带来的计算复杂及数据冗余带来的高光谱数据分类性能降低,该文提出一种非负稀疏图降维算法。首先,构建超完备块字典对高维高光谱数据进行非负稀疏表示。然后,根据块非负稀疏表示,分别构建内部非负稀疏图和惩罚非负稀疏图,基于单调递减函数定义边的权重以体现样本间的相似程度。最后,通过同时最大化异类和最小化同类非负稀疏重构样本间的距离,得到从高维到低维的最优映射关系,从而实现对高维高光谱数据的降维。AVIRIS 92AV3C高光谱数据上的实验结果表明,所提算法能以较少的训练样本获得较高的整体分类精度和Kappa系数。

皖北矿区回采巷道动态权值分类及其差异化支护

皖北矿区回采巷道支护设计很大程度上依赖于技术人员的工程判断力和实践经验,导致有些巷道支护效果不佳,有些设计参数偏于保守,制约着矿井安全高效水平的提高。因此,在考虑层位岩性、节理裂隙、开采深度等因素基础上,定义了巷道顶板、底板及煤帮的稳定性判别指标。基于关键层理论,计算出顶板垮断极限层的层序数和采空区悬顶长度,推导出临界煤柱宽度计算式,从而确定了护巷煤柱稳定性判别指标,并进行了巷道围岩综合评价和整体分类。采用计算机数值模拟,拟合出分类指标与围岩塑性率的函数关系,计算了随围岩条件动态变化的分类指标权值,并依据基本顶来压当量及围岩塑性率函数的斜率变化,确定了围岩次分类的判别条件。结合皖北矿区回采巷道支护的成功实例,构建了包含巷道围岩力学参数、支护参数及其支护效果等信息的样本数据库,在综合考虑巷道类型及服务年限、区域类型、整体分类及围岩次分类基础上,优选试验巷道的支护方案,实现回采巷道支护决策安全可靠、经济合理。

深井回采巷道围岩稳定性分类及其控制技术

基于实验室试验、数值模拟计算、现场实测及力学理论分析等综合研究方法,研究深井回采巷道围岩变形力学特征及其影响因素,采用模糊聚类法对深井回采巷道围岩稳定性进行整体分类,再结合巷道顶底板与两帮围岩的岩性情况,进行巷道围岩次分类研究,由此提出适合深井回采巷道稳定性控制原则。

基于整数规划的最优订购与转运方案预测研究

原材料是企业生产高质量产品的保证,是企业生存的基石。如何以最少的成本订购与转运原材料,成为企业核心竞争力和学术界的研究热点之一。与基于复杂的分类模型和繁琐的启发式算法的传统方法不同,本文提出了新的整体简化的优化模型,在保证一定采购数量的基础上,增进企业采购、物流和生产的协调运行和整体稳健发展。该模型在多种原材料背景下寻求满足最少库存量的供货商的最优解,利用无监督学习在较低数据格式和质量的要求下保持较高预测准确率,从而预测最优订购与转运方案。本文首先提炼量化指标、降维、筛选最优供货商数量,并分别建立了以订购和转运业务成本最小化为目标的整数规划模型,进而求解出原材料的订购量和转运量,然后分别通过趋势预测和ARIMA模型预测等方法,将其代入循环算法并得到最终的方案,最后基于测试集数据,本文验证了订购、转运方案的良好性质。