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公开(公告)号：CN118197419A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410392203.3
申请日：2024-03-29
申请人： 深圳大学
IPC分类号： G16B30/00 , G06F40/30 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本申请提供了一种噬菌体预测方法、装置、电子设备及可读存储介质。所述方法包括：获取待预测噬菌体向量，待预测噬菌体向量包括至少两个第一氨基酸词元向量，词元向量包括表征内容的词嵌入向量和表征位置的位置嵌入向量；将待预测噬菌体向量输入至已训练的预测模型，获得已训练的预测模型根据第一语义向量确定并输出的第一蛋白质类别，第一语义向量是已训练的预测模型根据提取的待预测噬菌体向量中各词元向量之间的关联信息确定的。本申请能够提取待预测噬菌体向量中各氨基酸之间的关联信息，并根据关联信息确定更能表征噬菌体的蛋白质的语义向量，能够自动化且准确预测噬菌体的蛋白质的类别，无需借助人工干预，提高预测模型的预测能力。
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公开(公告)号：CN113780518A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110914528.X
申请日：2021-08-10
申请人： 深圳大学
摘要： 本申请适用于计算机技术领域，提供了一种网络架构优化方法、终端设备及计算机可读存储介质，包括：获取网络架构集合，所述网络架构集合中包括多个网络架构；对所述网络架构集合中的每个所述网络架构进行编码，获得编码集合；基于粒子群算法在所述编码集合中迭代搜索出最优编码；对所述最优编码进行解码，获得优化后的目标网络架构。通过上述方法，可以有效提高网络架构的优化效率，保证卷积神经网络性能的最优化。
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公开(公告)号：CN111259312B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202010041521.7
申请日：2020-01-15
申请人： 深圳大学
摘要： 本发明公开了多目标流水车间调度方法、装置、计算机设备及存储介质，包括判断是否接收到客户端发送的车间调度请求；若接收到客户端发送的车间调度请求，获取与所述车间调度请求对应的输入数据和约束条件；其中，与所述车间调度请求对应的输入数据包括工件数、加工工序数、和机器数；调用预先存储的多目标车间调度优化模型，以所述输入数据为所述多目标车间调度优化模型的输入，根据所述约束条件和所述输入数据对所述多目标车间调度优化模型进行超多目标的进化求解，得到最优解集；将所述最优解集发送至客户端。实现了多目标车间调度优化模型在超多目标的进化求解的过程中，在搜索空间巨大的前提下快速求解，且保持了可行解的多样性。
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公开(公告)号：CN112073360A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN201911157089.1
申请日：2019-11-22
申请人： 深圳大学
摘要： 本申请适用于计算机安全领域，提供了一种超文本传输数据的检测方法、装置、终端设备及介质，包括：接收超文本传输数据；对所述超文本传输数据和预设的训练数据进行聚类，根据聚类结果将所述超文本传输数据划分为正常数据和待检测数据；采用所述正常数据和所述训练数据训练第一分类器；采用所述第一分类器对所述待检测数据进行分类，将所述待检测数据划分为正常数据和异常数据。通过上述方法，能够及时发现新的异常，降低数据的误判率。
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公开(公告)号：CN110321217A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910226442.0
申请日：2019-03-25
申请人： 深圳大学
摘要： 本发明适用云计算技术领域，提供了一种多目标的云资源调度方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：根据由接收到的服务请求序列形成的初始云资源调度方案对免疫算法进行初始化，根据相应的克隆选择策略对初始种群中的个体进行克隆选择操作，得到相应的克隆种群，采用差分进化算法分别对每个克隆个体进行进化操作，得到对应的进化个体，根据进化个体对克隆种群进行更新，当未达到迭代代数阈值时，将克隆种群设置为初始种群，继续对初始种群中的个体进行克隆选择操作，直至达到迭代代数阈值，则将克隆种群中的克隆个体作为最优解进行输出，从而提高了最优解求解的收敛速度，并保证了最优解的多样性和连续性，进而提高了云资源分配的合理性。
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公开(公告)号：CN113780518B
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202110914528.X
申请日：2021-08-10
申请人： 深圳大学
IPC分类号： G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/0499 , G06N3/08
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公开(公告)号：CN116935956A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310787704.7
申请日：2023-06-29
申请人： 深圳大学
IPC分类号： G16B20/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种用于预测泛素化酶与底物关联的方法及模型，所述方法通过获取泛素化酶蛋白质数据和底物蛋白质数据；根据泛素化酶蛋白质数据和底物蛋白质数据分别确定泛素化酶特征向量和底物特征向量；获取泛素化酶和底物对应的初始映射关系，根据初始映射关系、泛素化酶特征向量以及底物特征向量确定泛素化酶和底物对应的目标映射关系。由于本发明通过获取泛素化酶蛋白质数据和底物蛋白质数据，并根据泛素化酶蛋白质数据和底物蛋白质数据预测泛素化酶和底物之间的目标映射关系，涉及的生物数据类型以及生物学知识较少，因此可以有效地解决现有技术对于领域知识的依赖较强，且需要多种类型的生物数据，使得模型难以得到推广应用的问题。
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公开(公告)号：CN112073360B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN201911157089.1
申请日：2019-11-22
申请人： 深圳大学
摘要： 本申请适用于计算机安全领域，提供了一种超文本传输数据的检测方法、装置、终端设备及介质，包括：接收超文本传输数据；对所述超文本传输数据和预设的训练数据进行聚类，根据聚类结果将所述超文本传输数据划分为正常数据和待检测数据；采用所述正常数据和所述训练数据训练第一分类器；采用所述第一分类器对所述待检测数据进行分类，将所述待检测数据划分为正常数据和异常数据。通过上述方法，能够及时发现新的异常，降低数据的误判率。
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公开(公告)号：CN114420203A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111493609.3
申请日：2021-12-08
申请人： 深圳大学
摘要： 本发明公开的一种用于预测转录因子‑靶基因相互作用的方法及模型，所述用于预测转录因子‑靶基因相互作用的方法是基于随机游走的异构图嵌入算法来预测TF与靶基因潜在的相互作用关系，采用随机游走方式在异构图中生成节点的语句，然后采用滑动窗口方式提取训练样本，经过异构图嵌入算法生成节点的特征，进而预测TF与靶基因之间未被发现的相互作用关系。并且，由于本发明在异构图中添加了TG节点，采用随机游走生成样本路径的过程中，在选择TG或者疾病节点时，设定一个概率，以一定概率选择TG或者疾病，在解决冷启动问题的同时，能够更好地捕获异构网络的节点信息。
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公开(公告)号：CN111241751B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202010041514.7
申请日：2020-01-15
申请人： 深圳大学
摘要： 本发明公开了基于代理辅助进化算法的翼型优化方法、装置、计算机设备及存储介质，通过对样本库中的初始数据点集合中进行多次全局搜索和局部搜索，以将样本库中的初始数据点集合中的数据点个数增加至大于或等于最大真实评价次数，实现了由代理辅助和进化算法相结合并同时考虑代理模型的预测值和不确定性的方式，对有限的数据样本中快速增加数据点，而且所增加的样本点对代理模型的精度有提高。
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