一种基于局部敏感哈希函数的DNA序列聚类方法、系统、电子设备及可读存储介质

    公开(公告)号:CN118629513A

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202410847922.X

    申请日:2024-06-27

    申请人: 大连大学

    摘要: 本发明公开了一种基于局部敏感哈希函数的DNA序列聚类方法、系统、电子设备及可读存储介质,涉及DNA存储数据重建技术领域;首先在DNA存储数据重建阶段使更接近原始参考序列的测序数据作为聚类时的初始簇中心,降低聚类过程中的计算误差。其次通过划分索引集和哈希映射方式对需要聚类的DNA测序数据进行降维,有效简化数据的表示形式和计算复杂性。然后通过在哈希误差列表上进行相似性检索能够容忍更多的序列错误,提高聚类的鲁棒性。最后更新每个簇的中心序列,并将莱文斯坦距离相近的两个聚类中心代表的簇进行合并。本发明能够在保证不增加编码密度的基础上,提高了聚类精度,保证了数据重建效率,从而实现更为高效和可靠的DNA数据存储。

    基于图神经网络的冠心病ECG智能检测方法

    公开(公告)号:CN118161169A

    公开(公告)日:2024-06-11

    申请号:CN202410279309.2

    申请日:2024-03-12

    申请人: 大连大学

    IPC分类号: A61B5/318 A61B5/00

    摘要: 本发明公开了一种基于图神经网络的冠心病ECG智能检测方法,包括以下步骤:获取临床数据集,将其脱敏后由专业医生在临床数据集上标注;对标注后的临床数据集进行预处理,提取临床数据中的原始信号,得到12导联ECG心电信号后进行降噪及标准化处理;基于改进的GCN网络构建诊断模型,以12导联ECG心电信号的各导联为节点,按生理空间关系加入拓扑连接构建ECG图,将该ECG图输入诊断模型进行训练并使用GNNExplain进行可解释性分析;根据诊断模型构建基于图神经网络和12导联ECG心电信号的冠心病检测系统。本方法能够同时关注到心电图中的时间特征与不同导联间的生理空间联系,有助于更好地捕捉到心脏活动的整体状态,减轻人工读图压力,使得筛查冠心病更有效率。

    基于残差密集网络和梯度损失的红外光与可见光图像融合方法

    公开(公告)号:CN113592018B

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202110913641.6

    申请日:2021-08-10

    申请人: 大连大学

    摘要: 本发明公开了一种基于残差密集网络和梯度损失的红外光与可见光图像融合方法,包括:将红外光图像和可见光图像放入预先训练好的VGG‑16网络中进行参数提取,对提取到的特征图值进行标准化和归一化处理得到权重块;再将红外光图像和可见光图像放入网络模型中进行端到端的无监督学习,生成融合图像模型;训练所述融合图像模型,在训练过程中利用损失函数不断进行反向传播迭代,更新学习内容,所述损失函数是基于所述权重块优化梯度;本申请可以在现有的公开红外光和可见光图像数据集上进行融合操作,融合出来的结果可以有效的提取红外光图像边缘信息和可见光图像纹理细节,二者进行结合后形成更符合人眼视觉效果的融合图像。

    基于双策略黑蜘蛛算法的DNA存储编码优化方法

    公开(公告)号:CN113792877B

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202111101673.2

    申请日:2021-09-18

    申请人: 大连大学

    IPC分类号: G06N3/123 G06N3/006

    摘要: 本发明提出了一种基于双策略黑蜘蛛算法的DNA存储编码优化方法,首先构造出满足当前约束组合的DNA编码序列集合,并对所述DNA编码序列集合中的序列进行适应度评定,按其结果进行排序;其次引入双策略黑蜘蛛算法对上述集合进行优化,得到优化后的适应度较高的DNA编码序列;再次通过组合约束对优化后的DNA编码序列进行筛选,保留满足组合约束的序列;最后将保留的序列集合并到DNA编码序列集中,输出满足组合约束的最优编码序列集。将优化后的双策略黑蜘蛛算法应用到DNA编码序列集,实现优化序列的目的。优化后的序列集在适应度函数上拥有更好的表现;通过末端约束将优化后的序列集进行筛选,构造具有稳定物理和热力学特性的DNA编码序列集。

    一种基于DNACNot的量子图像加密方法

    公开(公告)号:CN111400731B

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202010167857.8

    申请日:2020-03-11

    申请人: 大连大学

    发明人: 周士华 王宾 吕卉

    摘要: 本发明提供一种基于DNACNot的量子图像加密方法,包括:根据量子图像信息,通过计算得到加密参数;扩增两条天然DNA序列,得到DNA坐标序列,利用改进的混沌游戏表示法将DNA坐标序列转换为修正序列;利用修正序列对所述混沌序列进行修正,将得到的序列转换成整数序列,进而得到DNACNot;使用DNACNot与经过bit‑plane置乱后的量子图像进行controlled‑not操作,得到加密图像。本发明具有较高的安全性,加密效果好,密钥空间大,能够有效地抵抗穷举攻击,统计攻击以及差分攻击。算法易于实现,成本较低,且加密结果可以通过互联网进行传递,可以进行云存储与操作。

    一种基于DNA链置换的参数未知混沌系统自适应同步控制方法

    公开(公告)号:CN117010486A

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN202310991674.1

    申请日:2023-08-08

    申请人: 大连大学

    摘要: 本发明公开了一种基于DNA链置换的参数未知混沌系统自适应同步控制方法,包括:通过双分子化学反应描述涌现反应、触发反应、降解反应过程,得到具有平方项和乘积项的非线性微分方程的化学反应模块;利用DNA链置换反应构建Yang混沌系统;获取能实现同步的自适应控制器和对未知参数估计的自适应律表达式。根据李雅普诺夫稳定性原理验证所述自适应控制器的有效性。通过DNA链置换机制,实现一种不需要外部混沌系统参与的内部同步方式,即实现一个混沌系统内的子系统间同步;在随机反应或其他的扰动下,验证子系统间同步、自适应律对未知参数的估计。该方法对参数偏差具有鲁棒性,通过触发一系列DNA反应,同步了子系统之间不同的一对一和一对多组合。

    基于混沌优化鲸鱼算法的DNA序列设计方法

    公开(公告)号:CN112348154B

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202011231874.X

    申请日:2020-11-06

    申请人: 大连大学

    IPC分类号: G06N3/006 G16B25/00

    摘要: 本发明公开了基于混沌优化鲸鱼算法的DNA序列设计方法,包括:初始化一个DNA序列集合,设置最大迭代次数;获取当前DNA序列集合适应度值,得到适应度值最小的序列,此序列为当前最优解,记录位置信息;获取每次迭代需要更新的参数;将参数a取一个[0,1]之间的随机数,比较a和0.5的大小关系;使用加入混沌的正余弦函数增加全局搜索的能力,得到优化后的DNA序列集合;将所述优化后的DNA序列集合通过约束条件,筛选出满足要求的序列,对此序列集合进行快速非支配排序,选取优先级高的前N位序列作为下一次迭代的优秀序列;本方法丰富了捕食策略,并且针对已有的DNA序列存在豁口以及序列间相互反应的问题提出了新的约束方法,最终得到序列质量较高的DNA序列。

    一种基于相互作用力的DNA三链体编码优化方法

    公开(公告)号:CN115358393A

    公开(公告)日:2022-11-18

    申请号:CN202211109246.3

    申请日:2022-09-13

    申请人: 大连大学

    IPC分类号: G06N3/12 G06N3/00

    摘要: 本发明公开了一种基于相互作用力的DNA三链体编码优化方法,首先构造出定数的DNA三链体编码序列作为初始种群,对种群的适应度进行评价排序;其次,利用已经得出的DNA三链体编码序列,通过旗鱼算法和布朗运动进行优化,得到适应度高的DNA三链体编码序列。然后,通过约束比对根据约束条件判断是否加入备选解集合;最后,输出优质量DNA三链体编码序列。本发明生成的DNA三链体序列具有较高的稳定性和可逆性,并且实现了高效、自动化的序列设计,促进了DNA三链体在纳米技术中的更广泛应用。

    基于权重和混合突变策略的藤壶算法的DNA存储编码优化方法

    公开(公告)号:CN114067916A

    公开(公告)日:2022-02-18

    申请号:CN202111299658.3

    申请日:2021-11-04

    申请人: 大连大学

    IPC分类号: G16B50/00 G16B30/00 G16B20/50

    摘要: 本发明公开了基于权重和混合突变策略的藤壶算法的DNA存储编码优化方法,其具体为:构建满足约束条件的最优DNA编码序列,首先要构建出一定数量的DNA序列作为初始集合,对初始集合中DNA序列的适应度进行评价排序。其次,利用已经得到的初始集合,用基于权重和混合突变策略的藤壶算法进行不断地迭代搜索和优化,得到适应度较高的DNA序列。然后,判断DNA序列是否满足约束条件,如果满足则加入DNA编码集合。最后,输出最优DNA编码集合。该方法可以搜索出数量较优的DNA编码集合。

    基于多尺度压缩感知和马尔科夫模型的图像加密方法

    公开(公告)号:CN113904764A

    公开(公告)日:2022-01-07

    申请号:CN202111111707.6

    申请日:2021-09-18

    申请人: 大连大学

    摘要: 本发明公开了一种基于多尺度压缩感知和马尔科夫模型的图像加密方法,根据图像的低频系数与高频系数携带信息的不同,对图像的低频系数与高频系数设置不同的采样率,能够有效地提高解密图像的重构质量。另外,通过结合混沌系统与马尔科夫模型,用先对图像进行系数矩阵内置乱,后对图像进行系数矩阵间置乱,最后进行独立扩散与全局扩散的策略完成加密的过程。相比于已有方案生成的密文图像信息熵更高,难以获取原始图像的相关信息,同时有较好的明文敏感性和密钥敏感性,可以抵抗各种攻击。经过本发明获得的解密图像,相比于已有方案生成的解密图像质量更高,可以取得更好的视觉效果以及更完整的原图像信息。