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11.
12.
提出一个新的基于集成学习的预测器(TargetPCM),对蛋白质接触图(特别是中长程)进行高精度的预测。首先,TargetPCM使用加权朴素贝叶斯分类器(Weighted Nave Bayes classifier,WNBC)融合3个接触图预测器的输出,其中WNBC中的权重参数通过粒子群算法优化得到;其次,将WNBC融合后的输出和基于序列的特征进行组合,得到更具鉴别能力的特征;在此基础上,应用极端随机树训练得到最终的蛋白质接触图预测模型。为了验证TargetPCM的有效性,在包含98个非冗余蛋白质的数据集上进行了测试。结果表明:对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的集成预测器(NeBcon)分别提高了8.2%,16.1%和5.3%。在CASP11上进一步的验证表明,对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的基于协同进化的集成预测器(MetaPSICOV)分别提高了7.4%,9.1%和7.5%。实验结果验证了本文所提蛋白质接触图预测方法的有效性。 相似文献
13.
To learn from evolutionary experimental data points effectively,an evolutionary Gaussian mixture model based on constraint consistency(EGMM)is proposed and the corresponding method of parameter optimization is presented.Here,the Gaussian mixture model(GMM)is adopted to describe the data points,and the differences between the posterior probabilities of pairwise points under the current parameters are introduced to measure the temporal smoothness.Then,parameter optimization of EGMM can be realized by evolutionary clustering.Compared with most of the existing data analysis methods by evolutionary clustering,both the whole features and individual differences of data points are considered in the clustering framework of EGMM.It decreases the algorithm sensitivity to noises and increases the robustness of evaluated parameters.Experimental result shows that the clustering sequence really reflects the shift of data distribution,and the proposed algorithm can provide better clustering quality and temporal smoothness. 相似文献
14.
15.
提出了一种新型永磁驱动重构型车载充电机三相DC/DC变流器集成系统。该集成系统将永磁驱动的电机绕组和DC/AC逆变器重构成车载充电机实现电动汽车驱动-充电的集成,具有空间利用率高、充电快速和可靠性高等特点。分析了集成系统的结构和工作原理,推导了充电系统的三相DC/DC变换器数学模型。在此基础上,利用MATLAB/Simulink仿真软件搭建了驱动-充电集成系统仿真模型,对同步脉宽调制(PWM)控制和交错PWM控制策略进行仿真研究,分析对比了交流侧电压电流、直流侧电机绕组电感电流和直流侧电压波形。仿真结果表明,与交错PWM控制策略相比,同步PWM控制策略下该新型结构充电系统具有更好的运行性能。 相似文献
16.
17.
对机载电子产品设计开发过程中的遇到的技术状态管理、质量归零以及质量信息管理方面存在的普遍性问题进行归纳整理,并围绕这些问题从技术状态标识的内涵,三大基线之间的区别,质量问题归零中存在的问题,质量数据的搜集和利用方面展开讨论分析并提出了改进意见。 相似文献
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