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公开(公告)号：CN105373831A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510648422.4
申请日：2015-10-09
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06N3/12
CPC classification number: G06N3/126
Abstract: 一种基于群体阶段性样本训练的k-近邻预测全局优化方法，在差分进化算法为框架，基于k-近邻预测方法，通过k-近邻预测值来代替新个体的实际目标函数值，从而减少函数评价次数；在进化过程中，根据种群中个体的拥挤度，即各个体之间的平均距离将算法分为两个阶段，从而分阶段进行样本训练，第一阶段，根据平均距离判断何时终止对所有个体进行样本训练，避免前期样本训练代数设置不恰当而影响算法性能；第二阶段，当样本训练达到一定数量后，根据k-近邻预测值与实际目标函数值之间的误差保存样本个体，避免样本个体过多而导致空间复杂度较高。本发明不需要进行样本训练代数设置，且空间复杂度较小。
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公开(公告)号：CN105260772A
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201510796296.7
申请日：2015-11-18
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06N3/00
Abstract: 一种基于多策略的阶段性群体全局优化方法，首先，计算出初始种群中各个体之间的平均距离，并根据初始平均距离将算法的整个进化过程分为三个阶段，并对各阶段设置多个不同的变异策略；然后，在进化过程中根据当前种群个体的拥挤程度，即各个体之间的平均距离判断算法所处的阶段，从而随机选取不同的变异策略来产生新个体；其次，根据平均距离的变化率设计参数自适应调整策略；通过以上设计平衡算法的全局探测能力和局部搜索能力，以提高算法的性能。
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公开(公告)号：CN105205348A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201510608518.8
申请日：2015-09-22
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于距离约束选择策略的群体构象空间优化方法，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有效降低构象空间搜索维数、提高算法的收敛速度；引入基于知识的片段组装技术可以有效提高预测精度；利用距离谱在蛋白质结构上的特性约束，使更多结构上相似的蛋白质构象进入种群，减少能量函数不精确带来的误差，以得到更为优良的局部构象；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更为有效的采样，从而得到和天然态结构相似度较高的构象。本发明采用Rosetta Score3粗粒度知识能量模型来有效降低构象空间搜索维数、提高算法的收敛速度，提高预测精度。
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公开(公告)号：CN104732115A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201410686664.8
申请日：2014-11-25
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F19/16
Abstract: 一种基于简约空间抽象凸下界估计的蛋白质构象优化方法，包括以下步骤：根据粗粒度能量模型，以Rosetta Score3为优化目标函数，将能量计算模型转换为二面角优化空间能量模型；通过特征向量提取，将高维二面角优化问题转换为实际可操作的笛卡儿空间优化问题；基于Karmarker射影变换，将笛卡儿空间能量模型转换成单位单纯形约束下的非线性优化问题，如此构建抽象凸下界支撑面，并进行更新；结合片段组装和Monte Carlo算法获得一系列亚稳态构象；最后，通过Rosetta服务器提供的Refinement服务获得高分辨率的蛋白质构象。本发明采样效率较高、复杂度较低、预测精度较高。
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公开(公告)号：CN104200130A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410353661.2
申请日：2014-07-23
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F19/16
Abstract: 一种基于树结构副本交换和片段组装的蛋白质结构预测方法，包括以下步骤：将蛋白质构象依据副本交换思想，从而在利于保留多个副本的信息基础上，增强对蛋白质构象空间的搜索，利用树数据结构的优势，加上使用能量分层和蛋白质中间构象的形状信息，并且采用特定的权重函数来对整个蛋白质构象空间的分别采用一定的概率来选定作为编译的副本，导向蛋白质构象朝能量低的路径步进，并且尽量保留蛋白质构象的多样性，达到最终预测蛋白质自然态的目的。本发明可以大大减少计算量，缩短计算时间，同时保证搜索到能量较低的构象。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104200084A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410420989.1
申请日：2014-08-25
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种基于局部Lipschitz估计的区域动态剖分群体全局优化方法，在群体进化算法框架下，结合Lipschitz估计理论，首先，通过提取新个体的邻域信息构建Lipschitz估计下界支撑面实现搜索区域的动态剖分；其次，利用下界估计信息有效的识别出部分无效区域，并指导种群更新；同时，借助线性拟凸包络的广义下降方向作局部增强，并根据进化信息对搜索区域进行二次剖分；最后，根据下界估计选择信息重新初始化种群中的部分较差个体。本发明计算代价较低，收敛速度较快，且可靠性较高。
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公开(公告)号：CN101620478A
公开(公告)日：2010-01-06
申请号：CN200910099282.4
申请日：2009-06-01
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 便携易握的手持式无线鼠标，包括鼠标外壳和中央控制器，鼠标外壳的后部为手持部，手持部设有容纳室，鼠标外壳的前部设有控制鼠标移动方向的方向操纵机构，方向操纵机构与中央控制器的方向感测模块连接；鼠标外壳的一侧设有点击按键，点击按键与中央控制器的点击感测模块连接；中央控制器还包括信号处理模块、缓存模块和发送模块，计算机中设有接受来自发送模块的数据的接收模块；方向操纵机构包括一电位器和与电位器的动触点连接的操纵杆，电位器与能感应到电位器输出的电位信号的方向感测模块连接，方向感测模块与能将电位信号识别为移动方向的信号处理模块连接。本发明具有可根据需要调节鼠标移动速度，成本低廉，能耗低的优点。
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公开(公告)号：CN115932659A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211579514.8
申请日：2022-12-09
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G01R31/62 , G06F18/10 , G06F18/22 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于声纹特征的变压器故障检测方法，首先，通过对声纹库中已有的数据进行频谱分析，筛选出负样本较多的三种故障类型：直流偏磁，附件松动，局部放电，实现对这三类故障的识别并与变压器的正常运行状况区分开；其次，对声纹库中的声纹数据进行预处理，包括预加重，提取频谱特征，数据增强等操作得到变压器的声纹特征；然后，搭建残差网络框架，将提取的声纹特征作为神经网络的输入进行训练；再次，将待识别的声纹数据的特征输入模型中，得到变压器故障状态的识别结果；最后设计声纹监测平台，在软硬件上实现本系统。本发明提供一种简洁、精度高的变压器故障检测方法。
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公开(公告)号：CN109086566B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201810763407.8
申请日：2018-07-12
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于片段重采样的群体蛋白质结构预测方法，首先，用Rosetta生成候选构象，从总的候选构象中挑选出能量较低的一部分构象作为初始种群；然后，对种群进行交叉操作，交换种群个体的Loop区域，使用能量函数对种群个体的能量，挑选出能量低的个体作为下一代种群；其次，使用平均残基对距离分数结合聚类方法挑选出高质量的片段；最后，利用新构建的片段库，再次进行片段组装，得到最终的目标蛋白质的三维结构。本发明提供一种预测精度较高的基于片段重采样的群体蛋白质结构预测方法。
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公开(公告)号：CN108062457B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201810033734.8
申请日：2018-01-15
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F17/15
Abstract: 一种结构特征向量辅助选择的蛋白质结构预测方法，本发明在基本遗传算法的框架下，首先，对目标个体进行交叉和变异操作，种群间进行信息交互，增加构象多样性，其中交叉概率的设置有效地控制了种群收敛快慢；然后，随机选取一个个体并计算其结构特征向量，计算种群中剩余个体的结构特征向量，选出和该个体结构特征向量距离最小的个体，通过选择结构相近的个体，以达到分类的目的；最后，用能量函数计算个体的能量，选出其中较小的个体保留，更新种群，减少了能量函数不精确的影响。本发明采样能力较好、预测精度较高。
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