一种预测DNA蛋白质结合位点的集成学习方法

    公开(公告)号:CN108763865B

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN201810489037.3

    申请日:2018-05-21

    摘要: 本发明涉及一种预测DNA蛋白质结合位点的集成学习方法,其包括以下步骤:获取DNA结合蛋白质位点的蛋白质序列数据;对DNA结合蛋白质位点的蛋白质序列数据预处理;使用one‑hot编码方式构建输入数据;将提取的特征合并,构建每个蛋白质序列上氨基酸的特征,将其作为输入数据;使用SMOTE算法对正样本数据进行过采样;根据正样本大小将负样本数据分成多份,每份负样本与正样本组合成一个新的数据子集,得到N个数据子集;每个数据子集使用卷积神经网络进行训练;对N个卷积神经网络的结果进行多数投票法集成,从而得到预测结果。本发明解决了不平衡数据情况下的DNA蛋白质结合位点预测问题,提高了预测的准确性。

    眼电信号采集方法及基于眼电信号控制的蓝牙鼠标系统

    公开(公告)号:CN106775023B

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN201710012567.4

    申请日:2017-01-09

    IPC分类号: G06F3/0354 G06F3/01

    摘要: 本发明公开眼电信号采集方法及基于眼电信号控制的蓝牙鼠标系统,通过本发明的眼电信号处理方法,识别出向左看、向右看、向下看、向上看和连续两次眨眼等眼部动作,并定义不同的眼部动作对应不同的鼠标操作,本发明的基于眼电信号控制的蓝牙鼠标系统,包括:眼电信号采集电极、眼电信号采集模块、模数转换器、数字信号处理器、蓝牙模块以及电源模块;用于实现使用者仅通过眼部动作就能控制鼠标实现不同的操作,从而能够帮助双臂缺失的患者,像正常人一样使用电子设备进行上网等操作;本发明电路结构简单,体积小,方便携带,抗干扰能力强,能够广泛用于移动医疗、家庭病人监护等领域。

    一种基于相对小波包熵脑网络和改进版lasso的运动想象脑电识别方法

    公开(公告)号:CN112949533B

    公开(公告)日:2022-04-22

    申请号:CN202110276094.5

    申请日:2021-03-15

    IPC分类号: G06K9/00

    摘要: 本发明公开了一种基于相对小波包熵脑网络和改进版lasso的运动想象脑电识别方法,包括:根据功率谱密度计算R²图,得到最大的频率波段并进行带通滤波;通过小波包方法对脑电信号的细节系数和近似系统进行提取并计算,得到小波包能量熵特征,并通过小波包能量熵值构建脑功能网络,提取脑网络的拓扑特征;并根据数据预处理中SCSP算法,得到方差特征;将三种特征进行融合,得到较高维度的特征矩阵;通过互信息和相关性的Lasso方法并结合Relief‑f算法进行特征选择,筛选出较小维度的特征矩阵。本发明不仅提取时空域特征,也将脑网络的拓扑特征一并提取,保留更多脑电特征信息;并结合互信息和相关性的Lasso方法和Relief‑f算法进行特征筛选,使特征选择出的特征更优秀。

    基于动态分配的分水岭图像分割并行方法

    公开(公告)号:CN107424154B

    公开(公告)日:2020-04-03

    申请号:CN201710267501.X

    申请日:2017-04-21

    IPC分类号: G06T7/10 G06T3/40

    摘要: 本发明涉及一种基于动态分配的分水岭图像分割并行方法,将图像平均分成k个基础子图,并将基础子图动态分配给k个线程同时处理,并让先处理完基础子图的线程分担任务较重的线程的任务;然后对基础子图进行分水岭分割,通过排序和浸没对像素点进行处理;再通过改进灰度准则对过分割的基础子图进行后处理;最后采用层叠拼接的方法对基础子图进行并行拼接。本发明的方法通过将基础子图动态分配给多个线程同时进行处理,提高了算法的效率,采用改进灰度准则,具有一定的噪声抑制作用,增强了算法的鲁棒性,最后采用层叠拼接基础子图,进一步的提高了算法效率。