针对蚁群聚类在蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络中进行功能模块检测问题上时间性能的不足,提出一种快速的基于蚁群聚类的PPI网络功能模块检测(fast ant colony clustering for functional module detection,FACC-F...针对蚁群聚类在蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络中进行功能模块检测问题上时间性能的不足,提出一种快速的基于蚁群聚类的PPI网络功能模块检测(fast ant colony clustering for functional module detection,FACC-FMD)方法.该算法计算每个蛋白质与核心组蛋白质的相似度,根据拾起放下模型进行聚类,得到的初始聚类结果中功能模块之间相似度很小,省去了原始蚁群聚类算法中的合并和过滤操作,缩短了求解时间.同时该算法根据蛋白质的关键性对蚁群聚类中的拾起放下操作做了更严格的约束,以减少拾起放下的次数,加速了聚类的过程.在多个PPI网络上的实验表明:与原始蚁群聚类方法相比,FACC-FMD大幅度提高了时间性能,同时取得了良好的检测质量,而且与近年来的一些经典算法相比在多项性能指标上也具有一定的优势.展开更多
岩石薄片的岩性识别是地质分析中不可或缺的一环,其精准度直接影响后续地层岩石种类、性质和矿物成分等信息的确定,对于地质勘探和矿产开采具有重要意义。为了快速准确地识别岩性,本文提出了一种改进的MobileNetV2轻量化模型,通过选取5...岩石薄片的岩性识别是地质分析中不可或缺的一环,其精准度直接影响后续地层岩石种类、性质和矿物成分等信息的确定,对于地质勘探和矿产开采具有重要意义。为了快速准确地识别岩性,本文提出了一种改进的MobileNetV2轻量化模型,通过选取5种岩石类型共3 700张岩石薄片图像进行岩性识别。在MobileNetV2的倒残差结构中嵌入坐标注意力机制,融合图像中多种矿物的全局特征信息。此外,改进MobileNetV2中的分类器,降低模型的参数量和计算复杂度,从而提高模型的运算速度和效率,并采用带泄露线性整流函数(leaky rectified linear unit, Leaky ReLU)作为激活函数,避免网络训练中的梯度消失问题。实验结果表明,本文提出的改进后的MobileNetV2模型大小仅为2.30 MB,在测试集上的精确率、召回率、F_(1)值分别为91.24%、90.18%、90.70%,具有较高的准确性,相比于SqueezeNet、ShuffleNetV2等同类型的轻量化网络,分类效果最好。展开更多
θ振荡(4〜8 H z)是与学习、记忆等高级功能密切相关的低频脑节律,源于脑深处皮质区,头表面以额叶、颞叶最丰富。神经科学实验发现,该节律在脑内以一定方式传播,因成像技术局限和脑组织导电复杂性,其对头表面脑电节律的影响鲜有报告。依...θ振荡(4〜8 H z)是与学习、记忆等高级功能密切相关的低频脑节律,源于脑深处皮质区,头表面以额叶、颞叶最丰富。神经科学实验发现,该节律在脑内以一定方式传播,因成像技术局限和脑组织导电复杂性,其对头表面脑电节律的影响鲜有报告。依据等效偶极子电流源的脑电产生原理,以脑内低频单偶极子电流源(6Hz正弦)偶极矩来仿真节律源驱动方向(以额叶为例定义指向),改变指向角度(以30°为移动单位),用有限元法计算电场,并对节律动态参量(大于平均值的显著能量、窄带相位)进行全局统计并对比。实验发现:脑内节律源在指向额叶表面传播时,几乎在所有指向角度下各向异性媒质会缩小显著能量空间;相反地,当源平行于额叶表面传播时,在所有指向角度下各向异性媒质会扩展显著能量空间,能量对源指向具有敏感性,而相位稳定性减小,只与脑内节律源非线性相位时程有关,对该指向不敏感。结果表明,脑内低频节律源传播方向对头表面场电位动态参量作用不同。该研究为理解头表面低频节律动态参量提供电场计算依据,有助于理解脑内电活动、脑组织导电特性和头表面场电位动态参量之间的映射关系。展开更多
文摘针对蚁群聚类在蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络中进行功能模块检测问题上时间性能的不足,提出一种快速的基于蚁群聚类的PPI网络功能模块检测(fast ant colony clustering for functional module detection,FACC-FMD)方法.该算法计算每个蛋白质与核心组蛋白质的相似度,根据拾起放下模型进行聚类,得到的初始聚类结果中功能模块之间相似度很小,省去了原始蚁群聚类算法中的合并和过滤操作,缩短了求解时间.同时该算法根据蛋白质的关键性对蚁群聚类中的拾起放下操作做了更严格的约束,以减少拾起放下的次数,加速了聚类的过程.在多个PPI网络上的实验表明:与原始蚁群聚类方法相比,FACC-FMD大幅度提高了时间性能,同时取得了良好的检测质量,而且与近年来的一些经典算法相比在多项性能指标上也具有一定的优势.
文摘岩石薄片的岩性识别是地质分析中不可或缺的一环,其精准度直接影响后续地层岩石种类、性质和矿物成分等信息的确定,对于地质勘探和矿产开采具有重要意义。为了快速准确地识别岩性,本文提出了一种改进的MobileNetV2轻量化模型,通过选取5种岩石类型共3 700张岩石薄片图像进行岩性识别。在MobileNetV2的倒残差结构中嵌入坐标注意力机制,融合图像中多种矿物的全局特征信息。此外,改进MobileNetV2中的分类器,降低模型的参数量和计算复杂度,从而提高模型的运算速度和效率,并采用带泄露线性整流函数(leaky rectified linear unit, Leaky ReLU)作为激活函数,避免网络训练中的梯度消失问题。实验结果表明,本文提出的改进后的MobileNetV2模型大小仅为2.30 MB,在测试集上的精确率、召回率、F_(1)值分别为91.24%、90.18%、90.70%,具有较高的准确性,相比于SqueezeNet、ShuffleNetV2等同类型的轻量化网络,分类效果最好。
文摘θ振荡(4〜8 H z)是与学习、记忆等高级功能密切相关的低频脑节律,源于脑深处皮质区,头表面以额叶、颞叶最丰富。神经科学实验发现,该节律在脑内以一定方式传播,因成像技术局限和脑组织导电复杂性,其对头表面脑电节律的影响鲜有报告。依据等效偶极子电流源的脑电产生原理,以脑内低频单偶极子电流源(6Hz正弦)偶极矩来仿真节律源驱动方向(以额叶为例定义指向),改变指向角度(以30°为移动单位),用有限元法计算电场,并对节律动态参量(大于平均值的显著能量、窄带相位)进行全局统计并对比。实验发现:脑内节律源在指向额叶表面传播时,几乎在所有指向角度下各向异性媒质会缩小显著能量空间;相反地,当源平行于额叶表面传播时,在所有指向角度下各向异性媒质会扩展显著能量空间,能量对源指向具有敏感性,而相位稳定性减小,只与脑内节律源非线性相位时程有关,对该指向不敏感。结果表明,脑内低频节律源传播方向对头表面场电位动态参量作用不同。该研究为理解头表面低频节律动态参量提供电场计算依据,有助于理解脑内电活动、脑组织导电特性和头表面场电位动态参量之间的映射关系。
