模型合成是MDA的一个新课题。将模型合成分成三个实施阶段,并设计了一种模型合成的编织框架WMCF(weaving-based model composition framework),在模型合成中引入编织技术,输入模型的合成语义定义在编织模型中,通过WMCF框架自动实现模型...模型合成是MDA的一个新课题。将模型合成分成三个实施阶段,并设计了一种模型合成的编织框架WMCF(weaving-based model composition framework),在模型合成中引入编织技术,输入模型的合成语义定义在编织模型中,通过WMCF框架自动实现模型合成。WMCF框架支持QVT(query/view/transformations)规范,这也是将模型合成与模型转换相结合的有益尝试。展开更多
蛋白质二级结构预测问题,是生物信息学领域中最为重要的任务之一,历经三十多年的研究,已取得了一些进展,尤其是近来集成预测模型与混合预测模型的引入,为预测精度带来了一定程度的提高,然而其离从二级结构推导三级结构的目标,仍然存在...蛋白质二级结构预测问题,是生物信息学领域中最为重要的任务之一,历经三十多年的研究,已取得了一些进展,尤其是近来集成预测模型与混合预测模型的引入,为预测精度带来了一定程度的提高,然而其离从二级结构推导三级结构的目标,仍然存在很大差距。为了有效提高蛋白质二级结构预测精度,以KDTICM理论的扩展性研究与KDD*模型为基础,使用基于KDD*模型的关联分析蛋白质二级结构预测方法KAAPRO,提出一种基于支持度与可信度的复杂距离度量的CBA(classification based on association)算法,并以该算法为核心构建逐步求精、多层递阶的合成金字塔模型,该模型整体贯穿领域知识,并采用因果细胞自动机选择有效物化属性。在对偏alpha、beta型蛋白质的预测实验中,改进型CBA算法较好地完成了对结构特征不明显氨基酸的预测,获得了较优的预测效果。展开更多
文摘模型合成是MDA的一个新课题。将模型合成分成三个实施阶段,并设计了一种模型合成的编织框架WMCF(weaving-based model composition framework),在模型合成中引入编织技术,输入模型的合成语义定义在编织模型中,通过WMCF框架自动实现模型合成。WMCF框架支持QVT(query/view/transformations)规范,这也是将模型合成与模型转换相结合的有益尝试。
文摘蛋白质二级结构预测问题,是生物信息学领域中最为重要的任务之一,历经三十多年的研究,已取得了一些进展,尤其是近来集成预测模型与混合预测模型的引入,为预测精度带来了一定程度的提高,然而其离从二级结构推导三级结构的目标,仍然存在很大差距。为了有效提高蛋白质二级结构预测精度,以KDTICM理论的扩展性研究与KDD*模型为基础,使用基于KDD*模型的关联分析蛋白质二级结构预测方法KAAPRO,提出一种基于支持度与可信度的复杂距离度量的CBA(classification based on association)算法,并以该算法为核心构建逐步求精、多层递阶的合成金字塔模型,该模型整体贯穿领域知识,并采用因果细胞自动机选择有效物化属性。在对偏alpha、beta型蛋白质的预测实验中,改进型CBA算法较好地完成了对结构特征不明显氨基酸的预测,获得了较优的预测效果。