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颗粒Mie散射系数的新算法 Mie散射系数的新算法 静态光散射粒度分析,主要是依据不同大小颗粒的散射能量的空间分布(散射谱)的差异确定颗粒大小。如果散射谱的空间分布差异消失,则静态光散射将不能测量颗粒粒度,应代之以动态光散射或其他分析技术
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应用
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摘要 针对现有基于频繁模式的分类算法未考虑完全频繁模式所产生的大量无效序列, 提出了一种基于最大频繁序列的蛋白质分类算法, 此算法每一类都以独有的最大频繁式作为代表, 执行模式裁减和测试数据分类实验表明该算法在继承传统算法优点的同时提高了结果的精确度, 降低了模式的冗余度, 此应用增加了分类的仁物信息学意义。
来源:LFW369369
资料
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摘 要:在分析了使用PSO(粒子群算法)和GA(遗传算法)的协同优化算法对蛋白质三级结构进行预测的基础上,引入并行算法。进而提出并行算法的优势所在, 并详细介绍了遗传算法的三种并行模型, 最后给出改进后的并行改进算法模型。
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摘 要 PERM 算法是当前蛋白质结构预测的格子模型优化算法中最为有效的一种算法,在该算法的基础上,我们提出了一种改进的增长算法IPERM。该方法简化了PERM 算法中的权重计算公式,在遇到不同类型的残基时选用不同的上下限阈值以提高算法的
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摘 要: 通过构造新的数学模型, 把三维AB 模型的蛋白质折叠问题由一个带约束的优化问题转化为无约束优化问题, 然后提出一个模拟退火算法. 对如何得到初始构形, 提出了一个启发式策略. 实算结果表明, 本文算法效率较高, 对四条氨基酸测试序列, 本文算法得到的最低能量都要优于nPERM 算法得到的结果.
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摘要 将遗传算法与模拟退火算法相结合, 提出一种新的混合遗传算法, 并采用该算法对蛋白质的折登过程进行研究。实验结果表明, 采用该算法比单纯采用遗传算法或者采用模拟退火算法速度更快, 计算结果更精确, 是一种行之有效的新方法。
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摘 要 PERM 是一种用来求解基于HP 模型的蛋白质折叠问题的高效算法1 在介绍PERM 算法核心思想的基础上,对影响算法效率的因素做了改进:重新定义了权重和权重预测公式,并对选择动作时不同情况下的权重计算公式进行了统一,得到了改进的
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摘 要:选取合适的蛋白质结构预测算法的性能评估指标,是直接影响到衡量和比较各种蛋白质结构预测算法优劣的重要问题。本文对目前各种评估指标进行了剖析比较,总结对比了各种评估指标的优缺点,分析了其相互之间的联系与区别,并结合神经网络建模,提出各种评估指标的适用范围与使用原则。
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摘 要: 基于分枝限界方法,提出了QuickPathWay(QPW) 算法来预测蛋白质信号通路. 该算法使用蛋白质网络中节点间的距离作为约束条件来进行双向搜寻,减少了多余中间节点数. 实验表明,QPW 算法能够在5 min 内找到长度为8
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摘要:PMA(population migration algorithm) 算法具有较强的全局搜索能力和稳定性. 针对PMA 算法的思想,首次提出将人口迁移算法应用于蛋白质的折叠模拟中,并使用该算法求解蛋白质折叠构形预测的二维AB 模型,对计算结果进行了分析.
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