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基于访问行为序列相似度的加权聚类算法

计算机工程与设计 2017年第2期38卷 430-436页

作者：李维娜吴晨清华同方光盘电子出版社中国知网北京100192

传统算法很少有研究用户行为的聚类,用户访问关键词、访问时间、访问次数等行为都能够反应出其兴趣,从用户行为日志出发,考虑到其访问量、关键词序列以及关键词之间的时间间隔权重,对k-means进行改进,提出一种基于行为序列相似度的加权... 详细信息

传统算法很少有研究用户行为的聚类,用户访问关键词、访问时间、访问次数等行为都能够反应出其兴趣,从用户行为日志出发,考虑到其访问量、关键词序列以及关键词之间的时间间隔权重,对k-means进行改进,提出一种基于行为序列相似度的加权聚类算法K-Similar,重要的用户群体聚到一类,挖掘出这一类用户的内容需求。该算法已在中国知网的行为日志数据上进行了验证,验证结果表明,该算法在效率和精度上较k-means都有一定程度的提高,得到了兴趣度更高的用户群体,展现了群体的需求特点。

关键词：加权聚类用户访问行为访问量关键词序列时间间隔序列相似度

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风电超短期预测的深度学习方法研究

风电超短期预测的深度学习方法研究

作者：徐阳北京邮电大学

学位级别：硕士

2020年9月,我国政府向世界承诺2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和的“双碳”目标。我国碳排放总量占全球碳排放总量的约30%,为世界之首,其中能源燃烧占碳排放总量的88%左右,因此能源和电力是双碳目标的主战场。风力发电是目前清... 详细信息

2020年9月,我国政府向世界承诺2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和的“双碳”目标。我国碳排放总量占全球碳排放总量的约30%,为世界之首,其中能源燃烧占碳排放总量的88%左右,因此能源和电力是双碳目标的主战场。风力发电是目前清洁能源中最重要组成部分,但风力发电具有随机性、波动性和间歇性的特点,对电网的平稳性提出了挑战,因而需要对风力发电功率进行精准预测,通过火力发电配合,实现削峰填谷,保障电网的稳定运行。针对双碳目标,论文首先收集并分析了碳排放量相关因子,并基于情景分析法与LSTM网络,对我国2030年前在低碳、基准、高碳三种发展情景下每年的碳排放量进行了预测,得到我国需要继续大力推行减碳政策的结论。因此,我国在未来一段时间内要大力发展的风电,要求对风力发电功率有精准的预测。针对风力发电功率时间序列存在随机性强、变化速度快导致难以预测的挑战,首先分析了目前主流的风电预测方法主要包括物理模型、传统统计模型以及机器学习模型。物理模型在区域大尺度上通过热力学和流体力学理论建模,在中高空进行大气运动的推演,需要借助超级计算机的复杂运算,难以应用于近地小尺度细时间颗粒度的精确预测。传统统计模型通常要求时间序列具有平稳性或差分平稳性,而风速决定的风力发电功率序列是典型的非平稳序列,具有显著的随机性、快速空间与时间去相关性,因此难以满足电网对预测精度的要求。深度学习模型能够提取时间序列内在的时间变化规律以及不同时间序列之间的关联关系,使用高质量的数据样本训练模型,可获得当前最优的性能。目前主流的深度学习模型在精细的风力发电功率预测任务中,提取的语义特征还不充分,预测结果误差较大,尚不能满足工程实践的要求。本文首先针对特征提取不充分的问题,提出了双阶段空时注意力模型,在传统时间注意力机制提取序列本身的特征的基础之上,增添了空间注意力机制以提取不同序列上之间关联特性。并在空间注意力机制上引入了目标与非目标机制,进一步提取待预测序列与其它序列之间的相关特性。通过预测误差分析,针对不同的风速区间预测误差分布规律不同的特征,设计了基于DTW的图神经网络模型,从预测误差中提取有用信息,实现对模型的预测结果进一步校准,从而提高模型预测的准确性。在华中某省的真实电量数据集上进行性能测试,结果表明本文提出的模型相比基线模型具有更优的预测准确性与稳定性。

关键词：风力发电预测时间序列预测空时注意力图神经网络序列相似度

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基于多模型的不等长序列数据关联算法

北京航空航天大学学报 2017年第8期43卷 1640-1646页

作者：孙贵东关欣衣晓赵骏海军航空工程学院电子信息工程系 91934部队

单模型在处理不等长序列数据关联时不能兼顾计算精度、复杂度和抗扰性,为此提出了基于多模型(MM)的不等长序列数据关联算法。将基于滑动窗口和动态时间弯曲(DTW)的不等长序列相似度度量模型作为MM的输入模型,以2种模型计算得到的时似变... 详细信息

单模型在处理不等长序列数据关联时不能兼顾计算精度、复杂度和抗扰性,为此提出了基于多模型(MM)的不等长序列数据关联算法。将基于滑动窗口和动态时间弯曲(DTW)的不等长序列相似度度量模型作为MM的输入模型,以2种模型计算得到的时似变化比作为模型判断指标进行模型转换,实现了2种模型的优势互补,并得到模型的应用条件,最后输出MM作用后的不等长序列相似度,以此作为关联指标进行关联判定。仿真实验验证了MM关联算法在处理不等长序列数据关联的有效性,并对序列长度和突变率变化对关联效果的影响进行了分析。

关键词：数据关联不等长度序列相似度多模型(MM) 时似变化比

人口活动与美国新冠疫情时空分布关联关系研究

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地理科学研究 2022年第1期11卷 124-140页

作者：李卫红刘国庆华南师范大学地理科学学院广东广州广东师大维智信息科技有限公司广东广州

新冠疫情(以下简称“疫情”)严重影响了人类生命安全,地理学者开展了对疫情时空分布、影响因素等方面的研究,人口活动对疫情时空传播具有显著的影响,但相关的研究较少。本文以疫情高发地美国为例,探究人口活动(州内日常活动、州际人口流... 详细信息

新冠疫情(以下简称“疫情”)严重影响了人类生命安全,地理学者开展了对疫情时空分布、影响因素等方面的研究,人口活动对疫情时空传播具有显著的影响,但相关的研究较少。本文以疫情高发地美国为例,探究人口活动(州内日常活动、州际人口流动)与疫情时空分布(时空扩散、时空聚集)的关联关系。针对时空扩散:根据暴露指数构建人口流动网络,对迁入指数和实时基本再生数进行相关分析、对疫情演化序列和网络节点序列进行序列相似度对比,对环境数据和疫情演化结果进行相关分析;针对时空聚集:对人口流动网络并进行社区划分,采用空间自相关判断病例分布是否产生聚集,利用时空扫描得到疫情的时空聚类簇,将网络社区划分结果和时空聚类簇进行对比。结果表明:从实时基本再生数来看,美国疫情是趋于缓和的;美国疫情时空扩散与人口流动和人口日常活动存在关联关系,餐饮购物活动和人口流入是主要影响因素;美国疫情时空聚集与人口流动存在关联关系,人口流动网络中社区内部的密切人口往来塑造了疫情时空聚集特征。人口活动与疫情时空分布存在关联关系,为了遏制疫情应当严格控制人口活动。

关键词：新冠疫情人口活动时空特征序列相似度人口流动网络

基于TextRank算法的未知网络协议帧定位方法

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计算机工程 2020年第7期46卷 179-184页

作者：刘治国宋广跃蔡文珠刘庆利大连大学通信与网络重点实验室辽宁大连116622 大连大学信息工程学院辽宁大连116622

针对未知网络环境下比特流形式的通信数据难以进行帧定界的问题,提出一种基于TextRank算法的帧定位方法。通过统计数据中的序列出现频率获得比特流中的节点权重,利用基于TextRank的BitstreamRank算法确定未知协议数据中的关键序列,并根... 详细信息

针对未知网络环境下比特流形式的通信数据难以进行帧定界的问题,提出一种基于TextRank算法的帧定位方法。通过统计数据中的序列出现频率获得比特流中的节点权重,利用基于TextRank的BitstreamRank算法确定未知协议数据中的关键序列,并根据关键序列对比特流进行切分并计算得到各段比特流间的序列相似度,从而定位未知协议数据的帧头位置。仿真结果表明,该方法能实现未知网络协议数据的快速分析,准确定位出比特流数据中各帧的位置,并且帧定位准确率高于90%。

关键词：帧定位 TextRank算法序列统计序列相似度模式匹配

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哺乳动物中不同表达丰度外显子的进化特征

科学通报 2010年第1期55卷 31-39页

作者：李洁方林李昕张晓妍叶葭胡卫红郑冰蓉俞海菁肖春杰云南大学生物资源保护与利用重点实验室人类遗传学研究中心昆明650091 深圳-北京基因组研究所深圳518083 中国科学院昆明动物研究所遗传资源与进化重点实验室中德马普青年科学家小组昆明650223

通过比较基因组学方法,利用哺乳动物基因组数据对不同表达丰度外显子的进化特征进行了研究.以非编码区和假基因为对照,对外显子进行序列相似度、phastCons和Ka/Ks分析,结果显示,高表达外显子十分保守而低表达和低表达的外显子也在物种... 详细信息

通过比较基因组学方法,利用哺乳动物基因组数据对不同表达丰度外显子的进化特征进行了研究.以非编码区和假基因为对照,对外显子进行序列相似度、phastCons和Ka/Ks分析,结果显示,高表达外显子十分保守而低表达和低表达的外显子也在物种间表现出保守的进化特征.低表达丰度的外显子构成了物种转录组中大多数的转录本种类,结果显示它们的进化都受到功能限制,暗示它们可能在生物进化过程中为增加生物复杂度做出贡献.

关键词：外显子进化序列相似度 phastCons Ka/Ks

斑马鱼M3受体基因克隆、序列分析及表达分布

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生物技术 2014年第3期24卷 20-25页

作者：熊江红张影黄振玉邹华锋吕为群上海海洋大学水产与生命学院上海201306

目的：为了了解斑马鱼乙酰胆碱蕈毒碱受体3（ZM3a和ZM3b）的基因序列以及在不同组织的表达情况。方法：首先利用RT-PCR方法分离克隆斑马鱼M受体ZM3a和ZM3b基因并用生物软件对其进行生物信息分析;再用实时荧光定量PCR（qRT-PCR）检测ZM3a... 详细信息

目的：为了了解斑马鱼乙酰胆碱蕈毒碱受体3（ZM3a和ZM3b）的基因序列以及在不同组织的表达情况。方法：首先利用RT-PCR方法分离克隆斑马鱼M受体ZM3a和ZM3b基因并用生物软件对其进行生物信息分析;再用实时荧光定量PCR（qRT-PCR）检测ZM3a和ZM3b基因在组织中的相对表达量。结果：成功获得ZM3a基因cDNA长为2 161bp,编码595个氨基酸。ZM3b基因长为1 729bp,编码494个氨基酸。ZM3a与其他脊椎动物氨基酸相似性在54.7%~64.56%之间,ZM3b与其他脊椎动物相似性在48.01%~51.95%之间。ZM3a和ZM3b基因在脑,尾部神经系统和脊髓等神经系统中表达较高,在其他外周组织中均能检测到表达但表达水平相对较低。结论：不同物种间的M3的氨基酸序列具有较高的保守性。ZM3a和ZM3b在斑马鱼各组织中均有表达,说明ZM3a和ZM3b基因可能参与多种生理功能的调节。

关键词：斑马鱼 M受体克隆序列相似度组织表达

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舰船螺旋桨轴频估计中线谱要素提取算法

应用声学 2010年第6期29卷 443-448页

作者：高鑫程玉胜海军潜艇学院青岛266071

舰船辐射噪声DEMON谱(调制解调谱)线谱要素提取是舰船螺旋桨轴频估计中的关键步骤。现有的线谱提取技术主要用于功率谱线谱检测,侧重于线谱频率的确定,不能满足舰船螺旋桨轴频估计需求。本文根据DEMON谱线谱的特点及人工提取线谱的过程... 详细信息

舰船辐射噪声DEMON谱(调制解调谱)线谱要素提取是舰船螺旋桨轴频估计中的关键步骤。现有的线谱提取技术主要用于功率谱线谱检测,侧重于线谱频率的确定,不能满足舰船螺旋桨轴频估计需求。本文根据DEMON谱线谱的特点及人工提取线谱的过程,设计了一种新的线谱要素提取算法,改进了谱峰筛选技术,将多时刻的DEMON线谱基于最大似然估计和谱峰序列相似度加以融合决策,最终确定了线谱频率和幅值(峰值)及边界。通过实际数据验证,此线谱要素提取算法更适用于螺旋桨轴频估计,可提高轴频估计的准确率。

关键词：舰船辐射噪声螺旋桨轴频线谱频率提取算法要素提取 DEMON谱最大似然估计序列相似度线谱检测提取技术数据验证筛选技术融合决策人工提取谱峰关键步骤准确率解调谱功率谱需求

整合蛋白质作用网络结构和序列信息预测药物靶蛋白

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生物物理学报 2013年第9期29卷 695-705页

作者：郝理阳潘泉张绍武西北工业大学自动化学院西安710072

通过整合蛋白质作用网络拓扑结构信息和蛋白质序列信息,对蛋白质作用网络进行聚类,预测药物靶蛋白。分析了网络密度、节点隶属度及蛋白质相对于聚类团的平均相似度,将蛋白质作用网络分割成具有一定生物学特性的子网络,利用维尔克松秩和... 详细信息

通过整合蛋白质作用网络拓扑结构信息和蛋白质序列信息,对蛋白质作用网络进行聚类,预测药物靶蛋白。分析了网络密度、节点隶属度及蛋白质相对于聚类团的平均相似度,将蛋白质作用网络分割成具有一定生物学特性的子网络,利用维尔克松秩和检验判断聚类团是药物靶点团还是非靶点团。实验结果表明,与仅利用蛋白质作用网络拓扑结构信息的聚类算法相比,该算法预测精度提高17.4%,能够有效预测药物靶蛋白,推测潜在的药物-靶蛋白作用。

关键词：药物靶蛋白蛋白质作用网络序列相似度融合聚类