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蛋白质结构预测在生物信息学研究中占有重要地位。对神经网络在蛋白质结构预测中的应用作了评述。首先,简要地介绍了人工神经网络,然后对近年来用神经网络算法解决蛋白质结构预测的研究作了回顾,并分析了算法的效果和特点。最后,展望了用神经网络算法解决蛋白质结构预测问题的前景。 相似文献
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蛋白质的生物功能是由它们的空间折叠结构决定的,理解蛋白质的折叠过程是生物信息学领城中极具挑战的问题之一.求解精度和计算时间是蛋白质折叠结构预测中要解决的主要问题,神经网络具有较强的逼近非线性函数的能力,并具有自适应学习的优点,以及良好的寻优能力.笔者对如何使用神经网络方法解决蛋白质折叠预测问题进行了分析与展望. 相似文献
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有一些研究已经表明生物系统是由功能模块间的相互作用组成的。因此,鉴别这些功能模块对于理解生物系统的模块性和组织结构是十分必要的。本文提出了一个框架来鉴别功能模块通过整合蛋白质互作网络和基因表达谱数据。应用算法于双重加权酵母蛋白质互作网络中,得到了120个功能模块。这些模块显著的富集在蛋白质相关的GO的生物学过程上。因此,本文提出的算法可以很好的挖掘蛋白质互作网络中功能模块。 相似文献
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蛋白质结构预测的主要难点之一是全局优化问题。以AB非格模型为基础,采用遗传和模拟退火方法来进行蛋白质折叠预测,同时对遗传算法的变异函数进行了改进,重新设计出假设生成后的排序策略。实验结果表明,在AB非格模型中利用遗传退火算法可以有效地完成蛋白质折叠的预测,能在保持较高精度的情况下快速收敛到全局最优解。 相似文献
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对BP神经网络方法在股价预测中的应用进行了研究,对BP神经网络的结构进行了介绍。针对BP网络学习速度慢,采用弹性BP学习算法和tansig传递函数提高了收敛速度。在仿真过程中通过MATLAB编程实现了BP神经网络对中国石油近一年交易日的数据的训练和测试,获得了一定的预测精度,对BP算法和改进后的BP算法在预测股票中的收敛性能和拟合程度进行比较,并用训练好的BP网络股市预测模型来预测其股票数据,达到了预测效果。 相似文献
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生物信息学是在生命科学研究中独具活力的新兴前沿学科之一。它利用计算机硬件、软件和计算机网络,采用信息学、计算机科学和数学的手段,主要研究蛋白质、核酸等生物大分子数据。本文着重介绍了两种智能化算法,分别讨论了人工神经网络方法在蛋白质二级结构预测中的应用及遗传算法在蛋白质二维晶格中的应用。 相似文献
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研究了VNNTF神经网络交通流量混沌时间序列预测的问题。首先,通过混沌理论提取了交通流量时间序列的混沌特征,并在此基础上建立了VNNTF神经网络交通流量时间序列模型;接着,阐述了VNNTF神经网络学习算法原理．设计了交通流量Voltem神经网络的学习算法快速学习算法：最后利用交通流量混沌时间序列对VNNTF网络模型、Voherra预测滤波器和BP神经网络进行了单步预测,并对预测结果的仿真图和真实值与预测值的方均根进行了比较,结果表明基于混沌学习算法的VNNTF神经网络的预测性能明显优于Volterra预测滤波器和BP神经网络。 相似文献
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后基因组时代,如何从大量的蛋白质相互作用(PPI)数据中寻找特定信息并以图形方式显示是迫切需要解决的问题.为此,本文提出了一种基于极大团扩展的蛋白质复合物聚类算法,该算法通过一种基于极大团扩展的蛋白质符合物识别算法构造功能模块,对PPI网络中的功能模块进行聚类,通过将功能模块用抽象节点代替的方法将PPI网络层次化,这样不但降低了复杂性而且提高了PPI网络中信息的可阅读性.同时采用增加、删除、修改数据的方法对算法进行稳定性分析.结果表明,该算法具有较好稳定性.对于其他具有相似结构的网络,该方法也具有借鉴意义. 相似文献
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分析了睡眠卡的成因以及危害,研究了神经网络识别并预测银行睡眠卡的算法,建立了神经网络模型,通过大批量的用户数据进行网络训练,获得了可观的识别率。依据此模型可以识别睡眠卡并在用户办卡时预测成为睡眠卡的几率。通过神经网络对睡眠卡的预测和营销的配合,有助于解决当今社会关注的睡眠卡泛滥问题。 相似文献
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采用BP神经网络模型解决科技人才需求预测问题。首先介绍BP神经网络结构和学习算法,其次确定科技人才需求预测影响因素指标,作为BP神经网络输入,最后以Matlab为运行平台实现BP神经网络模型,并以河南省科技人才为例进行案例分析,应用BP神经网络模型预测河南省2008-2010年科技人才需求量。 相似文献
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针对变风量空调（VAV）系统具有大时滞、高度非线性和输入量多的特点,提出了变结构模糊神经网络预测优化控制算法,采用正一逆模糊神经网络建立VAV系统的预测模型,通过混合学习算法对变结构模糊神经网络的前、后件参数进行辨识,并对该系统进行仿真研究,达到了较好的控制效果。 相似文献
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小波神经网络是建立在小波理论基础上的一种新型前馈神经网络,具有许多优良特性。本文分析了小波神经网络的特点,建立了电力负荷的小波神经网络预测模型,设计了小波神经网络结构,给出了小波网络参数调节算法。对实际电力负荷预测算例,以及与BP网络的对比研究实验表明,小波神经网络对非平稳信号能进行有效地预测,比BP神经网络具有更高的预测精度。 相似文献
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针对银行CRM中的海量客户历史数据问题,本文采用决策树算法和BP神经网络算法,选取部分客户业务数据分别进行分类预测实验,实验结果表明利用上述算法可以较好地解决银行中对客户分类预测的需求。 相似文献
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蛋白质二级结构预测在蛋白质结构预测中具有很重要的作用。文章提出了一种新的伪氨基酸构造方法,即氨基酸疏水性百分比法,并结合氨基酸的成分进行预测,通过计算机中的matlab仿真结果表明具有高效的分类效果,通过国际公认的Jackknife检验方法显示预测成功率达到89.22%,比其他方法的高出许多。 相似文献