安徽高等学校省级优秀青年人才基金(2011SQRL162)
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- 激酶与磷酸酶交互网络的中枢(英文)
- 2011年
- 蛋白激酶与磷酸酶是细胞信号转导途径中的最重要元素,最近出版了酵母的全局蛋白激酶与磷酸酶交互(KPI)网络。由于缺乏详尽的热力学参数,拓扑的(或结构的)分析方法被用于研究该网络,例如,度中心化指标被用于识别该网络中央的蛋白。但是,对真实世界的网络模型使用单一的中心化指标明显不合理,需要组合多种指标综合考虑。本文首先比较了14种不同的中心化指标,然后将它们应用于蛋白激酶与磷酸酶交互网络,最后确定了该网络的10个中央的蛋白并讨论了它们的生物学意义。
- 丁德武谢杨梅夏启寿
- 关键词：中心化信号途径系统生物学
- 基于Gillespie算法的生化随机Petri网演化分析
- 2013年
- Petri网既有严格的数学表达方式,又有直观的图形描述形式,是当前生物化学系统模拟和定性分析的一个有力工具。作为标准Petri网的一个重要扩展,随机Petri网使得可以定量地分析生物化学系统。建立了两个典型的生物化学系统的随机Petri网模型:Schlogl系统和转录调控系统,并使用Gillespie随机仿真算法模拟了这些生化随机Petri网模型的状态演化。
- 丁德武
- 关键词：随机PETRI网
- 基于子带谱熵的二阶CMN语音识别鲁棒性研究
- 2015年
- 在自动语音识别系统(ASR)中鲁棒性是一个至关重要的问题,为了抑制训练和测试环境的失配,降低背景噪声和信道传输对语音信号的影响,文章提出了一种基于子带谱熵的二阶CMN语音识别算法。该算法利用子带谱熵在低信噪比下对语音信号进行端点检测具有较高稳健性的特点,将带噪语音分割为背景噪声段和语音信号段,为抑制噪声和信道对语音识别系统的干扰,采用在不同的区间去除各自的倒谱平均值来实现。仿真实验结果表明,该算法克服了传统CMN算法不能处理环境噪声及传输信道对语音信号所产生的非线性畸变的缺点,有效提高了语音识别系统的鲁棒性。
- 谢杨梅吕钊
- 关键词：语音识别鲁棒性
