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用于转录因子结合位点识别的定位投影求精算法被引量：2: 2013年; 定位转录因子结合位点,也称模体发现问题,对于理解基因调控关系非常重要.文中提出了一种新的定位投影求精算法(Fixed-Position Projection Refinement algorithm,FPPR)用于DNA序列中的转录因子结合位点识别.通过一个基于数据集对应位置频率矩阵的投影过程,将DNA数据聚类为不同的子集,过滤选出其中具有一定信息量和复杂度的子集,作为初始状态,进而使用期望最大化算法进行求精.FPPR通过对定位投影过程中阈值的设定,实现了对OOPS、ZOOPS、TCM这3种模型中不同模体实例分布的处理.同时,结合高阶马尔可夫背景设计目标函数,使得算法的概率模型更加符合真实生物数据.此外,通过相似函数WIC评估,FPPR可拓展为解决多模体识别问题.真实数据测试表明,FPPR可以在合理的时间内准确找寻模体,与MEME、GAME、Motif Sampler和GALP-F等算法相比有更好的性能,并且可以有效地解决多模体识别问题.; 张懿璞霍红卫于强郭鸿志; 关键词：转录因子结合位点

(l,d)-模体识别问题的遗传优化算法被引量：6: 2012年; 转录因子结合位点识别在基因表达调控过程中起着重要的作用.文中提出了一种贝叶斯模型驱动的模体识别的遗传优化算法GOBMD(Genetic Optimization with Bayesian Model for Motif Discovery).GOBMD首先使用一个基于位置加权散列的投影过程,将输入序列中的l-mers投影到k维(k; 霍红卫郭丹丹于强张懿璞牛伟; 关键词：模体识别遗传算法贝叶斯模型散列

面向教学持续改进的院友会平台新功能研究: 2020年; 院友会平台是国内高校的二级学院为整合院友资源而开发的信息系统和在线平台。为适应新时期教育教学改革的发展,充分发挥院友会平台的信息资源优势,本文对工程教育专业认证中的教学持续改进进行了分析,指出教学质量监控、毕业要求达成评价和毕业生跟踪反馈这三个关键环节与院友息息相关。现有院友会平台可以增加在校生院友评教、问卷调查、院友大数据分析等功能以保障教学持续改进的有效实施。这将成为国内高校建设院友会平台的新思路。; 于强戚玉涛黄伯虎王小兵; 关键词：教学质量监控工程教育

结合最大团求精的随机投影模体发现算法: 2013年; 模体发现是生物信息学和计算机科学中最具挑战性的问题之一,对未经比对的DNA序列中定位转录因子结合位点起着重要的作用。将模体发现问题转化为无向图中求解最大团的问题,并提出了一种结合最大团求精的随机投影模体发现算法(MCR2PA)。与原有的投影算法相比,对于大多数模体发现问题,MCR2PA的识别准确率都有所提高。多组真实生物数据上的实验结果验证了所提算法的实用性。特别地,对于酿酒酵母数据,预测准确率能够达到80%以上。; 霍红卫于强牛伟; 关键词：转录因子结合位点最大团

SegHMC:一种基于Segmental HMM模型的顺式调控模块识别算法: 2016年; 顺式调控模块(Cis-regulatory module,CRM)在真核生物基因的转录调控中起着重要作用,识别顺式调控模块是当前计算生物学的一个重要课题.虽然当前有许多计算方法用于识别顺式调控模块,但识别准确率仍有待进一步提高.将顺式调控模块的多种特征信息结合在一起,有助于提高识别顺式调控模块的准确率.基于此,本文提出了一种识别顺式调控模块的算法Seg HMC(Segmental HMM model for discovery of cis-regulatory module).该算法建立了一种关于顺式调控模块识别问题的Segmental HMM模型,进一步扩展了顺式调控模块调控结构(或调控语法)的表示,不仅将顺式调控模块表示为模体(Motif)的组合,还进一步将模体共同出现的频率、模体顺序偏好以及顺式调控模块中相邻模体间的距离分布等特征引入到顺式调控模块的调控语法中.在模拟数据集和真实生物数据集上的实验结果表明,本文方法识别顺式调控模块的准确率显著优于当前的主要方法.; 郭海涛霍红卫于强; 关键词：SEGMENTAL HMM

一组提高存储效率的深度包检测算法被引量：14: 2011年; 随着深度包检测规则数目的剧烈增长,为了适应网络处理的需求,必须对表示正则表达式的DFA(deterministic finite automata,确定的有限自动机)进行高效的存储.一方面,对DFA的状态点数目进行压缩,提出了一种复合的FSM(有限自动机)的构造方法,通过对正则表达转化成DFA的状态点数目复杂度的分析,将不同复杂度的正则表达式采用不同的方式构建DFA,使得所有平方级和指数级复杂度的状态点数目降低到了线性级.另一方面,对DFA的状态转移数目进行压缩,给出了一种高效的压缩算法,即WD2FA(weighted delayed input DFA,带权延迟DFA)算法,对于任意复杂度的正则表达式都可以将状态转移数目压缩为原来的5%左右,相对于D2FA(delayed input DFA,延迟的DFA)有更好的压缩能力,并且使得D2FA是WD2FA在权值为0情况下的特例.实验结果表明,有限自动机的状态点数目能够控制在线性级,并且在状态点压缩的基础上将状态转移数目压缩为原来的7%.; 于强霍红卫; 关键词：深度包检测正则表达式多模式匹配 DELAYED

智能问答机器人辅助的在线教学模式研究被引量：1: 2020年; 在互联网技术和人工智能技术与教育领域深度融合的背景下,传统的以教师为中心的教学模式面临着一场历史性的变革。如何引导学生主动学习、积极交流,探索完善以学生为中心的新教学模式,成为目前要解决的关键问题。本文以C语言程序设计教学为例,构建智能问答机器人,并以此为契机探索在线教学的新模式,解决教学资源组织与推荐、教学过程跟踪与管理和教学效果评价与反馈等核心问题,培养学生自主学习的能力。; 戚玉涛于强陈龙马晓亮; 关键词：智慧教育自主学习能力

高阶熵压缩的全文自索引: 2016年; 大数据集正在以前所未有的速度产生,研制大数据集的实用压缩全文自索引是目前的挑战问题之一.该文提出了一种高阶熵压缩的全文自索引.对于长为n的文本T以及任意k≤clog_σn-1和c<1,该压缩索引占用2nH_k(T)+n+o(n)位的空间,其中Hk(T)表示文本T的k阶经验熵,σ为字符表的大小.此外,该压缩索引可在线性时间O(n)内构造.在此基础上,该文还给出了上述压缩索引的一种实用改进.这种改进引入了混合编码方法,额外的空间开销为o(n)位.对于Pizza&Chili Corpus上的三类典型数据的实验表明:该文的压缩索引较之主流压缩索引在压缩率和查询时间上具有显著的优势.该文所述的压缩索引软件可在GitHub上访问.; 霍红卫陈晓阳陈龙刚于强; 关键词：大数据

基于MapReduce的模体发现算法被引量：7: 2012年; 模体发现对于基因发现和理解基因调控关系有着重要的意义,它是生物信息学中最具挑战性的问题之一。提出了针对PMSP算法的3种数据划分方法,并在此基础上提出了基于MapReduce的模体发现算法(PMSPMR)。针对不同难度的问题,在Hadoop集群上的实验结果表明,PMSPMR算法具有良好的可扩展性。特别地,对于难度较大的模体发现问题实例,PMSPMR算法的加速比接近于Hadoop集群中节点的数目。此外,对于真实数据的实验,PMSPMR算法能够识别出真核细胞和酿酒酵母中已知的转录调控模体,表明了算法的有效性。; 霍红卫林帅于强张懿璞; 关键词：数据划分可扩展性

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于强

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