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由Chou等人提出的预测膜蛋白分类的机器学习算法在近年来不断改进,使得预测膜蛋白类型的准确率越来越高。但是由于膜蛋白类分布不均衡而导致少数类的预测准确率非常低,使用神经网络集成方法能解决此问题。该方法中Bagging算法通过对多数类欠采样和少数类过采样来解决膜蛋白训练数据集不均衡问题。此外,用神经网络集成方法对已训练数据集和独立数据集进行分类测试,得出神经网络集成方法预测效果优于单个最好神经网络。该方法为解决蛋白质分类预测问题提供了一种新的策略,特别是训练数据集不均衡时,该方法的优势更加明显。 相似文献
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针对卫星网络组密钥管理的重要性,提出了一个可认证的基于门限秘密共享的组密钥管理方案.结合卫星网络的动态拓扑结构特点,将地面站作为组成员的身份注册中心,以实现对组成员的身份认证,确保节点的合法性.为了提高组密钥的生成效率,选取≠一1颗可见时间长的卫星构建组密钥份额分发中心,降低了组密钥联合生成过程中的通信量.组密钥协商无需安全信道,节省了系统资源.安全性及性能分析表明,该方案不仅具有较强的安全性,而且还具有计算和通信量小的优点.参数分析表明,门限值k与组密钥更新周期T是影响方案安全性的2个重要因子. 相似文献
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针对在异构网络环境下无线网络的特点使TCP性能下降的问题,借鉴TCP Veno算法原理,提出基于网络状况评估的拥塞控制的性能增强代理改进工作机制,动态评估当前网络的状况,调整预应答发送窗口的阈值,提高性能增强代理在较大差异网络下的传输控制效能.基于NS-2的网络仿真测试对算法进行了验证,结果显示改进后的工作机制在丢包率较大的异构网络中性能有明显提升. 相似文献
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深度学习在自然语言处理中的应用越来越广泛。相比于传统的n-gram统计语言模型,循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)建模技术在语言模型建模方面表现出了极大的优越性,逐渐在语音识别、机器翻译等领域中得到应用。然而,目前RNN语言模型的训练大多是离线的,对于不同的语音识别任务,训练语料与识别任务之间存在着语言差异,使语音识别系统的识别率受到影响。在采用RNN建模技术训练汉语语言模型的同时,提出一种在线RNN模型自适应(self-adaption)算法,将语音信号初步识别结果作为语料继续训练模型,使自适应后的RNN模型与识别任务之间获得最大程度的匹配。实验结果表明:自适应模型有效地减少了语言模型与识别任务之间的语言差异,对汉语词混淆网络进行重打分后,系统识别率得到进一步提升,并在实际汉语语音识别系统中得到了验证。 相似文献
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