基于多特征优化算法的丁酰化修饰位点计算分类

赖氨酸丁酰化是一种新型酰化修饰,修饰位点的确定对相关疾病机理研究具有重要意义.计算分类方法由于其速度快、花费低、准确率高等优点为修饰位点的确定提供了一种新思路.本文以丁酰化修饰实验数据为研究对象,利用信息增益、F-Score和最小冗余最大相关三种特征优化算法,结合支持向量机算法进行特征提取和融合,建立了速度快、准确率高的丁酰化修饰最优计算分类模型.

基于电流信号特征的弓网电弧识别方法

弓网电弧已成为电力机车安全运行的隐患,及时识别弓网电弧对于评价受流质量、调控弓网电弧、指导线路检修具有重要意义。该文开展了不同条件的弓网系统受流特性实验,将系统受流分为正常受流和电弧受流两种状态。提出一种基于回路电流和支持向量机(SVM)的弓网电弧在线识别方法及其工程实现方案。采用改进的F-score算法选择回路电流的平均值、标准差和相关系数作为弓网电弧的典型特征,利用svmtrain函数创建SVM模型,利用网格搜索算法优化SVM的径向基核函数。实验表明,该方法能够有效识别弓网电弧。接触压力、滑动速度和接触电流以及燃弧时间、电流采样频率均会影响弓网电弧的识别准确率。燃弧时间对识别准确率的影响较大,相同条件下燃弧时间越长,识别准确率越高。