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公开(公告)号：CN104200263A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410354190.7
申请日：2014-07-23
Applicant: 浙江工业大学 , 杭州中威智能科技有限公司
IPC: G06N3/00
Abstract: 一种基于禁忌差分进化和GIS的配电网络线路规划方法，考虑资金的时间价值，按等额分付资本回收计算，以年投资及运行维护费用最小为目标建立模型，并基于该模型提出一种禁忌差分进化算法，对得到的最优解进行解码，根据解码得到的线路编号在电力GIS平台上绘制出规划线路。本发明利用禁忌搜索允许接受非优解，跳出局部最优的能力改善差分进化算法容易陷入局部最优的问题，并借助以电力GIS系统使配电网络线路的规划过程更具有交互性、规划结果更为直观、规划方案的调整更为灵活。
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公开(公告)号：CN113570035B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202110768002.5
申请日：2021-07-07
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F18/213
Abstract: 一种利用多层卷积层信息的注意力机制方法，利用当前卷积层的信息以及在它之前两层的卷积层的信息来关注当前层特征的重要性；首先，确定当前层卷积的输出A以及在它之前两层的卷积层的输出A'，利用全局平均池化分别得到它们的通道信息，再利用1×1的卷积对通道进行压缩以减少计算量。利用压缩后的特征计算权值矩阵，计算出的权值矩阵作用于A压缩后的特征，进行特征更新。再利用1×1的卷积将更新后的特征恢复到A的维度，与A做残差连接。本发明可以更加突出某一层比较重要的特征，抑制不重要的特征，同时也可以加强特征间的联系。
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公开(公告)号：CN113571126A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110764396.7
申请日：2021-07-06
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于多损失训练的蛋白质残基接触预测方法，首先，输入待进行蛋白质残基接触预测的蛋白质序列；然后，从PDB库中收集已知蛋白质结构的蛋白质，并搜索序列库，得到MSA；再利用协方差矩阵表示蛋白质序列残基的进化信息，并在处理协方差矩阵奇异性时，利用矫正矩阵改变原有矩阵的不可逆，将协方差矩阵的逆矩阵作为神经网络的特征输入；其次，搭建深度神经网络框架，由于蛋白质接触图具有的对称性，采用多输出形式的预测接触图计算不同的Loss，共同作用于训练模型但不参与测试，在数据集上学习预测模型；最后，将待进行蛋白质残基接触预测的蛋白质特征输入模型中，将得到该蛋白质残基接触。本发明计算代价小、预测精度高。
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公开(公告)号：CN108763860B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201810579315.4
申请日：2018-06-07
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于Loop信息采样的群体蛋白质构象空间优化方法，首先，在群体算法中使用了针对Loop区域的交叉，交叉概率的设置可以控制群体收敛的速度，避免早熟；其次，二级结构区域片段组装操作可以使构象形成较优的整体拓扑结构；然后，使用基于Loop区域的拉氏图重要性采样方法对目标蛋白构象的Loop区域进行局部结构增强；最后，在选择过程中结合二级结构相似度和能量函数两个指标对种群进行择优，淘汰二级结构相似度较小和能量较大的个体，避免能量函数不精确的问题。本发明采样能力较好、预测精度较高。
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公开(公告)号：CN109033753B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201810579668.4
申请日：2018-06-07
Applicant: 浙江工业大学
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108629151B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201810238720.X
申请日：2018-03-22
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G16B20/20
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：CN106503484B
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201610845314.0
申请日：2016-09-23
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于抽象凸估计的多阶段差分进化蛋白质结构预测方法，首先，计算当前种群中各构象个体到新构象的距离，并根据距离进行升序排列；然后，选取新构象个体的部分邻近构象个体抽象凸下界估计支撑面，以获取新构象个体的能量下界估计值；其次，计算所有新构象个体的能量下界估计值与实际能量值之间的平均估计误差，并根据平均估计误差的变化将整个算法分为多个优化阶段；最后，根据上一次迭代中的平均估计误差判断当前迭代所处的阶段，并对各阶段设计不同的策略生成新构象个体。本发明提出一种预测精度高、计算代价低的基于群体抽象凸估计的多阶段差分进化蛋白质结构预测方法。
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公开(公告)号：CN109688546A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811422671.1
申请日：2018-11-27
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于蓝牙5.0的智能行李箱安全报警方法，首先，由于目前出行旅客对行李箱使用需求的不断提高，现有智能行李箱在实际出行情况下存在不能实时监控行李箱位置和状态，可能由于发现不及时导致行李箱丢失等不足，通过实际使用情况分析，考虑到蓝牙5.0标准的信号传播距离增强、RSSI定位更精确等新优势，将其应用到智能行李箱安全系统中；其次，结合RSSI技术，提供一种实时测量、监控、安全提醒且功耗低的安全报警方法。本发明提供一种实时、低功耗的基于蓝牙5.0的智能行李箱安全报警方法。
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公开(公告)号：CN106503485B
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201610846348.1
申请日：2016-09-23
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种局部增强的多模态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；将构象种群划分为多个模态，以保持种群多样性，采用片段组装技术来提高预测精度，同时采用蒙特卡洛算法对种群做增强；在种群进化后期，使用抽象凸估计技术，建立模态的下界估计模型，构建广义下降方向，对模态内个体做局部增强，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搜索。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、预测精度较高的局部增强的多模态差分进化蛋白质结构从头预测方法。
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