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公开(公告)号：CN109461472B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201811000669.5
申请日：2018-08-30
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G16B15/20
Abstract: 一种基于副本交换和有偏分布估计的蛋白质构象空间优化方法，首先，根据种群初始化得到多个在不同温度下初始化后副本种群构象；然后，交换相邻温度的种群个体，增加了构象空间采样的多样性；在完成副本交换最大迭代次数后，统计每个片段的组装概率，使用有偏分布估计算法，获得比例更高的低能量构象，加快了搜索向全局最优收敛的速度，提高了搜索效率；最后，将所有副本种群合并成一个种群，按能量由低到高排序，挑选排名靠前的优秀个体作为最终种群个体，输出最终种群构象，本发明提供一种预测精度较高的基于副本交换和有偏分布估计的蛋白质构象空间优化方法。
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公开(公告)号：CN106503486B
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201610846217.3
申请日：2016-09-23
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G16B20/40
Abstract: 一种基于多阶段子群协同进化策略的差分进化蛋白质结构从头预测方法，包括以下步骤：在差分进化算法框架下，采用Rosetta Score3粗粒度知识能量模型来降低构象空间维数；将进化种群依相似度划分为多个子种群，子种群之间协同进化，可以提高种群个体多样性；进化过程被划分为三个阶段，在不同的阶段采用不同的变异交叉策略，可以避免早熟收敛问题；结合差分进化算法较强的全局搜索能力，可以对构象空间进行有效的采样，搜索得到较高精度的近天然态构象。本发明基于差分进化算法，提出一种构象空间搜索维数较低、收敛速度较快、预测精度较高的基于多阶段子群协同进化策略的差分进化蛋白质结构从头预测方法。
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公开(公告)号：CN109448785A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201810994130.X
申请日：2018-08-29
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G16B20/00
Abstract: 一种使用拉氏图增强Loop区域结构的蛋白质结构预测方法，首先，根据目标蛋白质的序列信息以及残基类型获得相对应的拉氏图；其次，使用片段长度为3和9的片段组装分别在不同阶段对构象空间进行搜索，片段长度的不同有利于构象的采样多样性；然后，在第四阶段中加入了Monte Carlo方法，提高了算法搜索构象空间的能力；最后通过局部扰动阶段，对构象的Loop区域进行增强，使用了片段库以外的信息，有效地增强了构象的多样性，通过对Loop区域的残基的结构进行增强，还可以减小构象搜索空间，从而获得更多近天然态的构象。本发明采样能力较好、预测精度较高的使用拉氏图增强Loop区域结构的蛋白质结构预测方法。
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公开(公告)号：CN109033753A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810579668.4
申请日：2018-06-07
Applicant: 浙江工业大学
CPC classification number: G06N3/006
Abstract: 一种基于二级结构片段组装的群体蛋白质结构预测方法。首先，在群体算法中信息交互过程概率的设置可以控制群体收敛的速度；然后，基于二级结构的片段组装操作可以增加构象的多样性，从而获得更近天然态的构象；最后，对Loop区域以微小的扰动，并在选择的过程中通过使用能量对种群进行择优，淘汰能量较高的个体，留下较优个体进行下一次迭代。本发明采样能力较好、预测精度较高。
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公开(公告)号：CN105869398B
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201610304571.3
申请日：2016-05-10
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于K‑means聚类的道路交通畅通度判断方法，首先通过基本的数据阀值清除掉无效的数据，使得进行数据初步清洗后数据的分布更加的集中，利于数据的进一步处理，提高数据分析的效率以及增强结果精度；然后根据道路的最高限速得到初始的K值，分别对应不同的交通状态；最后通过K‑means聚类将不同的车载GPS数据聚类到不同的K值点上，最后通过分析每个K值点所包含的数据的数量，将数量最多的作为当前道路交通通行状态的指标。本发明通过对车载GPS速度数据进行聚类分析，实现路网交通通行状态信息的采集，实施成本较低且技术难度较小。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108629151A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810238720.X
申请日：2018-03-22
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于拉式图的群体蛋白质结构预测方法，首先，根据群体的初始化得到全局搜索后的构象；然后，把初始化后的群体进行交叉变异得到新的群体，增加了群体的多样性信息；其次，合并初始群体和交叉变异后的群体，使用能量函数计算种群个体的能量，挑选优秀的个体组成新的群体；最后，通过从拉氏图中采样更新个体的Loop区域，使用能量函数判断是否接收，输出最终的构象。本发明提供一种预测精度较高的基于拉式图的群体蛋白质结构预测方法。
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公开(公告)号：CN105868167B
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201610140325.9
申请日：2016-03-11
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种n层嵌套的json格式数据的命名解析方法，包括以下步骤：首先，以n层嵌套的json格式数据为基础建立数据源；然后，以键值对为最小单元由外而内依次解析数据；最后，判断是否满足终止条件，满足终止条件则生成的string为解析得到的非嵌套的json格式数据。本发明提供一种在保证数据交换和解析准确性的基础上，提高数据交换和解析效率的n层嵌套的json格式数据的命名解析方法。
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公开(公告)号：CN105469601B
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201510901435.8
申请日：2015-12-09
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于LZW编码的道路交通空间数据压缩方法，首先，获取同一模态下、空间上的不同路段的道路交通数据建立道路交通特征参考序列，基于空间相关性分析，选择基准路段，并将其数据作为空间上的道路交通基准数据；其次，提取同一模态下、空间上其它路段的历史数据，作为训练数据，基于同一模态下、空间上的道路交通基准数据，确定空间道路交通差值数据的最优阈值；然后，获取同一模态下、空间上其它路段的实时数据，作为实验数据，基于同一模态下、空间上的道路交通基准数据，获取空间上的道路交通差值数据；最后，通过LZW编码及解码，实现道路交通差值数据压缩及重构。本发明能简化算法、提升处理速度。
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公开(公告)号：CN106779173A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611057809.3
申请日：2016-11-25
Applicant: 浙江工业大学
CPC classification number: G06Q10/047 , G06Q10/083
Abstract: 一种物流配送车辆路径优化方法，首先，针对车辆配送路径优化问题，对各配送点利用连续数字进行编码，将离散问题转化为连续问题；然后，针对配送路径优化模型，设计基于最优个体信息的变异策略，根据各个体的目标函数值排名选出部分最优个体，通过提取部分最优个体的信息指导搜索，从而提高算法的搜索效率和可靠性；最后，针对优化所得到的最优解，根据编码规则进行解码，从而得到最优配送路径方案。本发明在实际物流配送车辆路径优化应用中，可以快速的得到可靠的最佳配送路径。
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公开(公告)号：CN106650305A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610884824.9
申请日：2016-10-10
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于局部抽象凸支撑面的多策略群体蛋白质结构预测方法，首先，根据随机选择的构象个体、当前目标构象个体和能量值最低的构象构体生成三个不同的新构象个体；然后，分别计算当前种群中各构象个体到各新构象个体的距离，并根据距离进行升序排列；其次，计算离各新构象个体最近的部分构象个体的抽象凸支撑面，从而计算各新构象个体的能量估计值；最后，比较各新构象个体能量估计值，从而选取能量估计值最低的新构象个体进行能量函数评价。本发明提出一种预测精度高、搜索效率高的基于局部抽象凸支撑面的多策略群体蛋白质结构预测方法。
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