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公开(公告)号：CN115083515A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210785327.9
申请日：2022-06-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 考虑界面信息和相互作用能的蛋白质‑DNA结合亲和性预测方法，属于蛋白质‑DNA相互作用与识别预测技术领域。首先构建训练集和测试集，根据实验结合亲和性数据以及复合物结构PDB ID号，取得340个样本，其中36个作为独立测试集，其余作为训练集；然后按以下三个步骤进行：1：对复合物结构进行分类；2：提取复合物特征；3：使用集成回归模型预测复合物结合亲和性。在此过程种，根据DNA结构类型和蛋白质上结合残基占比对复合物进行分类，并针对每种复合物类型提取各自的最优特征组合；除蛋白质和DNA的序列和结构特征外，加入了界面特征和相互作用能特征。
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公开(公告)号：CN116306803A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310023342.4
申请日：2023-01-09
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F17/16
Abstract: 一种基于WSFA‑AFE的ILSTM神经网络的出水BOD浓度预测方法涉及人工智能领域。本发明针对神经网络进行出水BOD多元时间序列预测时，输入的特征变量及输入历史步长难以确定的问题，提出了一种WSFA‑AFE方法。其能够自适应地提取多元时间序列中的动态特征变量，使得神经网络对出水BOD浓度进行更好得预测。本文针对标准LSTM神经网络结构参数众多，训练过程耗时长的问题，提出了一种ILSTM神经网络。通过简化结构方程中的递归项权值，减少了网络中所需训练参数的数目，并且通过参数更新算法加快收敛速度。本发明根据污水处理过程采集的数据实现了未来时刻污水出水BOD浓度的高效、准确、低成本预测。
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公开(公告)号：CN115083515B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202210785327.9
申请日：2022-06-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 考虑界面信息和相互作用能的蛋白质‑DNA结合亲和性预测方法，属于蛋白质‑DNA相互作用与识别预测技术领域。首先构建训练集和测试集，根据实验结合亲和性数据以及复合物结构PDB ID号，取得340个样本，其中36个作为独立测试集，其余作为训练集；然后按以下三个步骤进行：1：对复合物结构进行分类；2：提取复合物特征；3：使用集成回归模型预测复合物结合亲和性。在此过程种，根据DNA结构类型和蛋白质上结合残基占比对复合物进行分类，并针对每种复合物类型提取各自的最优特征组合；除蛋白质和DNA的序列和结构特征外，加入了界面特征和相互作用能特征。
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