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基于禁忌遗传算法的RNA二级结构预测

电子科技大学学报 2011年第5期40卷 765-771页

作者：刘勇国朱婵晏华电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006 四川建筑职业技术学院图书馆四川德阳618000

生物RNA二级结构预测是生物信息学领域的一个重要研究问题。近来,研究人员提出应用元启发式算法来预测RNA二级结构。该文提出基于禁忌遗传算法的RNA二级结构预测方法(TGARNA),给出茎区相容性检测改进方法,保留最长茎区构造茎区相容个体... 详细信息

生物RNA二级结构预测是生物信息学领域的一个重要研究问题。近来,研究人员提出应用元启发式算法来预测RNA二级结构。该文提出基于禁忌遗传算法的RNA二级结构预测方法(TGARNA),给出茎区相容性检测改进方法,保留最长茎区构造茎区相容个体,以改善种群性能;同时将禁忌搜索融入遗传操作以防止近亲繁殖,保持种群多样性。仿真实验表明TGARNA算法能够有效预测RNA二级结构。

关键词：遗传算法最小自由能 RNA二级结构预测禁忌搜索

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基于混合遗传聚类的入侵检测算法

计算机工程 2006年第2期32卷 23-25页

作者：刘勇国陈克非上海交通大学计算机科学与工程系

提出了基于混合遗传聚类的入侵检测算法——IDBHGC,它能自动完成初始聚类簇集合建立、组合优化和入侵行为标识的整个检测过程。实验证明,该算法在已有研究基础上进一步提高了检测性能。

关键词：入侵检测聚类遗传算法禁忌搜索

ECA-SKNet:玉米单倍体种子的卷积神经网络识别模型

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电子科技大学学报 2023年第6期52卷 866-871页

作者：刘勇国高攀兰荻朱嘉静电子科技大学信息与软件工程学院成都610054

采用3000张玉米种子图像进行基于卷积神经网络的玉米单倍体种子识别,包含1230张单倍体玉米种子图像和1770张二倍体玉米种子图像。为对比不同卷积神经网络模型在单倍体玉米种子识别的效果,使用VGG、ResNet、DenseNet和SKNet等经典模型,并... 详细信息

采用3000张玉米种子图像进行基于卷积神经网络的玉米单倍体种子识别,包含1230张单倍体玉米种子图像和1770张二倍体玉米种子图像。为对比不同卷积神经网络模型在单倍体玉米种子识别的效果,使用VGG、ResNet、DenseNet和SKNet等经典模型,并对SKNet模型进行改进,将其降维升维全连接层设计为一维卷积以降低模型参数数量,改进后的SKNet称为ECA_SKNet。对5种模型使用相同优化器和训练周期进行实验,结果表明:实验模型均能对单倍体玉米种子达到较好的识别效果,最低准确率能达88.5%,ECA_SKNet模型准确率达93.04%。可见,卷积神经网络在玉米单倍体种子识别中能够发挥重要作用,为作物种子识别提供新思路。

关键词：卷积神经网络玉米种子深度学习种子识别

树-投影关联规则挖掘方法的水平优化与搜索策略研究

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计算机研究与发展 2004年第6期41卷 946-955页

作者：李学明刘勇国廖晓峰吴开贵张伟重庆大学计算机学院重庆400044

基于树 -投影的TreeProject关联规则挖掘算法有效解决了现有各种算法在数据量过大时会失效的问题通过对该算法及相关算法的研究 ,发现在现有这类算法中存在冗余投影 ,为此提出的水平优化策略通过消除这种冗余投影 ,既可减少树 -投影... 详细信息

基于树 -投影的TreeProject关联规则挖掘算法有效解决了现有各种算法在数据量过大时会失效的问题通过对该算法及相关算法的研究 ,发现在现有这类算法中存在冗余投影 ,为此提出的水平优化策略通过消除这种冗余投影 ,既可减少树 -投影的搜索空间 ,加快频繁项的挖掘 ;还可减少树 -投影算法需要的内存空间 ,克服了原有树 -投影算法对内存要求较大的不足 ;该优化策略包括挖掘时的合并策略和挖掘后的生成策略两大部分此外 ,冗余投影的判断 ,可从投影数据库T间的关系简化为相应事务编号数据库Tid间的关系 ,这种简化极大减少了判断的计算量 ,而且可用于投影 ,从而使得进行水平优化无需增加额外开销基于水平优化策略的HOPTreeProject算法从时间和空间上都对现有的树-投影算法有很大改进实验结果表明。

关键词：关联规则树-投影水平优化数据挖掘

融合语料库特征与图注意力网络的短文本分类方法

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计算机应用 2022年第5期42卷 1324-1329页

作者：杨世刚刘勇国电子科技大学信息与软件工程学院成都610054

短文本分类是自然语言处理(NLP)中的重要研究问题,广泛应用于新闻分类、情感分析、评论分析等领域。针对短文本分类中存在的数据稀疏性问题,通过引入语料库的节点和边权值特征,基于图注意力网络(GAT),提出了一个融合节点和边权值特征的... 详细信息

短文本分类是自然语言处理(NLP)中的重要研究问题,广泛应用于新闻分类、情感分析、评论分析等领域。针对短文本分类中存在的数据稀疏性问题,通过引入语料库的节点和边权值特征,基于图注意力网络(GAT),提出了一个融合节点和边权值特征的图注意力网络NE-GAT。首先,针对每个语料库构建异构图,利用引力模型(GM)评估单词节点的重要性,并通过节点间的点互信息(PMI)获得边权重;其次,为每个句子构建文本级别图,并将节点重要性和边权重融入节点更新过程。实验结果表明,所提模型在测试集上的平均准确率达到了75.48%,优于用于文本分类的图卷积网络(Text-GCN)、TL-GNN、Text-ING等模型;相较原始GAT,所提模型的平均准确率提升了2.32个百分点,验证了其有效性。

关键词：短文本分类图注意力网络语料库特征引力模型点互信息

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网络入侵的聚类算法研究与实现

重庆大学学报（自然科学版） 2004年第3期27卷 46-48,52页

作者：叶芳吴中福刘勇国重庆大学计算机学院重庆400030

入侵检测中对知入侵的检测主要由异常检测完成,传统的异常检测方法需要构造一个正常行为特征轮廓的参考模型,但建立该特征轮廓和确定异常性报警的门限值都比较困难,而且建立该特征轮廓使系统开销大。据此本文提出一种针对入侵检测的聚... 详细信息

入侵检测中对知入侵的检测主要由异常检测完成,传统的异常检测方法需要构造一个正常行为特征轮廓的参考模型,但建立该特征轮廓和确定异常性报警的门限值都比较困难,而且建立该特征轮廓使系统开销大。据此本文提出一种针对入侵检测的聚类算法和一种数据处理方法。该算法通过动态更新聚类中心和类内最大距离实现,收敛速度快,再结合对数据的预处理使聚类效果更好。实验结果表明,此算法用于以未知入侵检测为代表的特殊模式检测方面是可行和有效的。

关键词：网络安全网络入侵检测聚类算法聚类原理数据处理

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基于禁忌搜索的聚类簇数目估算算法

计算机科学 2005年第1期32卷 168-171页

作者：刘勇国张伟陈克非廖晓峰上海交通大学计算机科学与工程系上海200030 重庆教育学院计算机与现代教育技术系重庆400067 重庆大学计算机科学与工程学院重庆400044

本文提出一种基于禁忌搜索的聚类算法,能自动估计数据集的正确的聚类簇数目,其数据对象既可是紧凑球型分布,也可是非紧凑球型分布,或皆具两者。该算法包括三个阶段:最小生成树聚类、聚类簇重组和禁忌搜素优化。实验结果表明,所提出的算... 详细信息

本文提出一种基于禁忌搜索的聚类算法,能自动估计数据集的正确的聚类簇数目,其数据对象既可是紧凑球型分布,也可是非紧凑球型分布,或皆具两者。该算法包括三个阶段:最小生成树聚类、聚类簇重组和禁忌搜素优化。实验结果表明,所提出的算法可行、有效。

关键词：禁忌搜索聚类算法聚类簇数目最小生成树聚类聚类簇重组禁忌搜索优化

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主动网络研究现状和发展

计算机科学 2001年第9期28卷 48-50,19页

作者：刘勇国张伟彭军廖晓峰吴中福重庆大学计算机科学与工程学院重庆400044

Active networks, faced with the problem that the nodes of traditional packet networks are close and transmit packets passively,propose the thought of network computing,let network nodes intelligent and open, and make it possible to introduce new network architecture and services in ***, this challenges the architecture ,scalability ,and security of traditional packet networks. Herediscussed are the research background, architecture,implementation, development direction and hot issues of active networks.

关键词：计算机网络主动网络网络协议体系结构

基于特征排序特征联合算法的疾病危险因素分析

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计算机应用研究 2021年第9期38卷 2757-2761页

作者：李家辉刘勇国电子科技大学信息与软件工程学院成都610054

针对疾病危险因素分析集中于危险因素单独作用的重要性评估,忽略危险因素联合作用的问题,为避免低估部分单独无用但与其他因素联合对疾病构成威胁的危险因素的有用性,提出一种基于特征选择的特征排序特征联合算法。第一阶段通过特征选... 详细信息

针对疾病危险因素分析集中于危险因素单独作用的重要性评估,忽略危险因素联合作用的问题,为避免低估部分单独无用但与其他因素联合对疾病构成威胁的危险因素的有用性,提出一种基于特征选择的特征排序特征联合算法。第一阶段通过特征选择对危险因素进行单独作用重要性分析并排序;第二阶段设计特征联合算法分析危险因素联合作用,去除冗余危险因素并选出关键危险因素。仿真实验结果表明,特征排序特征联合算法可实现更高分类准确率并减少冗余,证明了该算法的有效性。

关键词：危险因素分析特征选择危险因素联合作用特征排序冗余危险因素