国家自然科学基金(61373062)
- 作品数：14 被引量：50H指数：4
- 相关作者：於东军刘传才孙培莉吴月芳姚欣更多>>
- 相关机构：南京理工大学南京财经大学教育部更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生理学电子电信更多>>
- Tolerance-based multigranulation rough sets in incomplete systems被引量：4
- 2014年
- 一会儿， multigranulation 的观点被带到我们的注意。在这份报纸， multigranulation 技术被介绍进不完全的信息系统。忍耐关系和最大的一致的块被用来构造 multigranulation 不平的集合。不仅基本性质在附近学习的这些模型，而且在不同 multigranulation 之间的关系不平的集合被探索。由使用最大的一致的块，象从忍耐关系的更大的更低的近似和一样的上面的近似能被获得，这被显示出。如此的结果与一个单个使成粒状的框架的一致。
- Zaiyue ZHANGXibei YANG
- 关键词：不完备信息系统粗糙集下近似粗集
- 基于一维卷积神经网络的蛋白质-ATP绑定位点预测被引量：3
- 2019年
- 为了提高预测腺嘌呤核苷三磷酸(ATP)绑定位点的准确率,提出了一种基于一维卷积神经网络(1D-CNN)的方法。首先,以蛋白质的序列信息为基础,融合位置特异性得分矩阵信息、二级结构信息和水溶性信息,使用随机下采样的方法消除数据不平衡的影响,再对缺失的特征进行再编码补齐,得到训练特征。训练一个1D-CNN来预测蛋白质-ATP绑定位点,优化网络结构,并且进行实验来对比所提方法和其他机器学习方法的优劣。实验结果展示了所提方法的有效性,并且该方法与传统支持向量机(SVM)相比在AUC指标上有部分的提升。
- 张寓於东军
- 关键词：卷积神经网络
- 基于分类器集成的跨膜蛋白两亲螺旋区域位置预测被引量：4
- 2016年
- 为提高跨膜蛋白两亲螺旋区域(Amphipathic helices,AHs)预测的精度,基于蛋白质位置特异性得分矩阵、二级结构以及疏水矩,提出了一种新的衡量两亲性的螺旋周期性(Helix periodicity,HP)特征;利用Mem Brain预测器滤除跨膜区域片段并使用下采样的方法,降低了AHs的搜索空间;在此基础上训练基于支持向量机(Support vector machine,SVM)的集成分类器用于AHs预测。为了客观评价AHs的预测性能,首次构建了领域内较为完备可用的标准数据集。在此数据集上的实验结果表明所提方法优于其他AHs预测方法。
- 郜法启於东军沈红斌
- 关键词：跨膜蛋白分类器集成
- 基于加权TextRank的中文自动文本摘要被引量：19
- 2020年
- 现有中文自动文本摘要方法主要是利用文本自身信息,其缺陷是不能充分利用词语之间的语义相关等信息。鉴于此,提出了一种改进的中文文本摘要方法。此方法将外部语料库信息用词向量的形式融入到TextRank算法中,通过TextRank与word2vec的结合,把句子中每个词语映射到高维词库形成句向量。充分考虑了句子之间的相似度、关键词的覆盖率和句子与标题的相似度等因素,以此计算句子之间的影响权重,并选取排序最靠前的句子重新排序作为文本的摘要。实验结果表明,此方法在本数据集中取得了较好的效果,自动提取中文摘要的效果比原方法好。
- 黄波刘传才
- 关键词：文本摘要句子相似度
- 基于多视角特征组合与随机森林的G蛋白偶联受体与药物相互作用预测被引量：5
- 2016年
- 为了提高G蛋白偶联受体(G-protein-coupled receptors,GPCR)与药物相互作用预测的精度,该文提出一种基于多视角特征组合与随机森林的GPCR-Drug相互作用预测新方法。该方法首先从氨基酸组成成分和蛋白质进化视角分别抽取GPCR的序列特征,并从分子指纹视角抽取药物分子的特征;将所抽取的多视角特征进行组合,得到GPCR-Drug配对的特征表示;基于所提出的GPCR-Drug特征表示方法,使用随机森林构建预测模型。在标准数据集上的交叉验证和独立测试结果验证了该文所述方法的有效性。
- 刘光徽胡俊於东军
- 关键词：G蛋白偶联受体药物氨基酸组分分子指纹
- 层次化呼吸系统慢性病辅助诊疗与监管系统应用研究被引量：1
- 2014年
- 鉴于医疗资源在三甲医院与社区医院的分布不均衡性,很多患者的呼吸系统慢性病不能得到有效的治疗与监管。采用信息化手段来加强治疗和监管有着迫切需要。以南京医科大学与南京理工大学医院展开的研究项目为背景,在近三年的实践和全面分析需求的基础上,完成了层次化呼吸系统慢性病辅助诊疗与监管系统的设计与实现。所实现的层次化呼吸系统慢性病辅助诊疗与监管系统采用使用符合实际应用情形的层次化概念来构架系统,并应用先进的信息技术完成开发。系统界面友好、操作方便、稳定可靠。该系统对于实现三甲医院引领基层/社区呼吸系统慢性病诊治与管理,建立基层/社区全科医生呼吸系统慢性病诊疗培训与评估有着积极意义,有着一定的推广使用价值。
- 吴月芳姚欣孙培莉胡勇朱豫川於东军
- 关键词：辅助诊疗
- 基于Android的移动呼吸科辅助诊疗系统
- 2015年
- 目的:为应对社会经济的快速发展和人民群众卫生需求的日益增长,研发基于互联网的移动辅助诊疗系统。方法:以南京医科大学第一附属医院与南京理工大学医院展开的支气管哮喘社区干预研究项目为背景,深入考察呼吸科临床诊疗特性,设计并实现了一款基于Android的移动呼吸科辅助诊疗系统。结果:该系统包含了常用的呼吸科临床诊疗模块,可以运行在多种移动终端设备上。结论:实际应用结果表明,所实现的呼吸科辅助诊疗系统稳定性高、界面友好、操作方便,显著减少医生的工作量,使医生实现移动化办公,提升工作效率。
- 吴月芳姚欣孙培莉金康荣
- 关键词：移动办公呼吸科辅助诊疗安卓系统
- 序列蛋白质-GDP绑定位点预测被引量：2
- 2016年
- 正确地识别蛋白质-二磷酸鸟苷(Guanosine Diphosphate,GDP)绑定位点对于蛋白质功能分析和药物设计有非常重要的意义。蛋白质-GDP绑定位点预测是一个典型的不平衡学习问题。直接应用传统的机器学习方法是不合适的,而且会使预测结果偏向大多数类。为了解决这个问题,在基于稀疏表示的位置特异性得分矩阵特征基础上,提出了加权下采样方法来使得样本平衡,采用支持向量机算法来预测。实验结果表明提出的方法能获得更高的预测性能。
- 石大宏何雪
- 基于特征相关性选择的二硫键预测算法
- 2017年
- 二硫键是维持蛋白质结构与功能稳定的重要生物特征,先前关于二硫键模式的预测通常为将相关特征进行特征选择并代入机器学习模型,其缺陷在于没有考虑不同特征之间的关联性,该文根据传统的预测方法,在使用费舍得分进行特征选择的基础上,计算特征子空间中各特征的相关度,剔除线性相关度高的特征,利用支持向量回归对处理后的数据进行四重交叉验证,以取得更加理想的效果。
- 刘坤
- 关键词：生物信息学二硫键支持向量回归相关系数
- 基于卷积门循环单元和气象雷达图像的临近降水预报被引量：2
- 2021年
- 现有的深度神经网络预测模型主要是通过学习单一高度下的雷达回波图像序列的特征预测未来时间段回波序列。然而,这种模型并不能直接预测目标站点未来一段时间内的降水量。鉴于此,提出了一种基于卷积门循环单元(Convolutional Gated Recurrent Unit,ConvGRU)神经网络的临近降水预报模型。对目标站点不同高度的雷达回波图像做卷积,同一高度的卷积图像通过GRU(Gated Recurrent Unit)学习云团运动过程中的时序特征,将不同高度时序图像的学习特征聚合到全连接层中进行训练,输出目标站点未来1h~2h的降水量。实验分析表明,该模型在未来1h~2h的降水预报中取得了较好的预报精度。
- 张佳洛黄勇刘传才
- 关键词：卷积神经网络雷达图像
