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利用树编辑距离的等高线拓扑相似性度量方法

测绘科学技术学报 2019年第1期36卷 79-85页

作者：郭文月刘海砚孙群余岸竹季晓林信息工程大学

已有的拓扑相似性度量方法主要通过目标之间拓扑关系统计均值的差值,衡量目标之间的拓扑相似程度,在拓扑变化复杂区域由于拓扑关系的增减互补易产生度量误差。为此,提出一种顾及拓扑结构差异的等高线群拓扑相似性度量方法;引入Zhang-sha... 详细信息

已有的拓扑相似性度量方法主要通过目标之间拓扑关系统计均值的差值,衡量目标之间的拓扑相似程度,在拓扑变化复杂区域由于拓扑关系的增减互补易产生度量误差。为此,提出一种顾及拓扑结构差异的等高线群拓扑相似性度量方法;引入Zhang-shasha算法将等高线群之间的拓扑变化转化为等高线树之间的转换编辑操作;构建基于树结构的拓扑差异表达;并利用动态规划方法求解等高线树之间的转换编辑距离;进而量化度量等高线群间的拓扑结构相似度。模拟数据实验和真实数据实验表明,该方法顾及了拓扑结构差异,能够有效度量多源多尺度等高线数据之间的拓扑相似程度,减少度量误差。

关键词： Zhang-shasha算法等高线树拓扑相似性相似性度量树编辑距离

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基于网络拓扑相似性预测潜在致病基因

安徽大学学报（自然科学版） 2017年第5期41卷 102-108页

作者：鲁磊梁栋朱扬扬安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

相关疾病基因的发现和预测是人类基因组研究的重要目标.近些年,一些研究者通过基于网络结构的方法来解决这个难题.然而,大多数方法在推理过程中仅使用了局部的网络信息,并且仅限于推理单一基因的关联.并且这些方法很少考虑到疾病-基因... 详细信息

相关疾病基因的发现和预测是人类基因组研究的重要目标.近些年,一些研究者通过基于网络结构的方法来解决这个难题.然而,大多数方法在推理过程中仅使用了局部的网络信息,并且仅限于推理单一基因的关联.并且这些方法很少考虑到疾病-基因关联网络的网络拓扑性.笔者提出一种改进的基于二部图网络结构推理(improved network-based inference)的计算方法.该方法基于已知的疾病-基因网络拓扑相似性来发现更多潜在致病基因.文中使用的是OMIM数据库中的203种疾病的数据,通过留一交叉验证法验证实验,并获得了88.9%的AUC值.与文中提到的另外两种方法相比,该文方法能够有效地预测潜在致病基因.

关键词：网络结构二部图致病基因拓扑相似性 OMIM数据库

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结合稀疏表示与拓扑相似性的图像匹配算法

计算机工程与应用 2021年第8期57卷 198-203页

作者：张晓闻任勇峰中北大学仪器与电子学院太原030051

为了解决图像匹配算法中存在的匹配效率低、时间复杂度与计算量高等问题,通过结合稀疏表示和拓扑相似性,提出了一种图像匹配算法。该算法先对图像进行特征检测,计算轮廓相似度,找到待匹配图像中相似的最大轮廓区域,用稀疏编码对轮廓内... 详细信息

为了解决图像匹配算法中存在的匹配效率低、时间复杂度与计算量高等问题,通过结合稀疏表示和拓扑相似性,提出了一种图像匹配算法。该算法先对图像进行特征检测,计算轮廓相似度,找到待匹配图像中相似的最大轮廓区域,用稀疏编码对轮廓内特征进行稀疏表示,建立稀疏模型,将复杂特征变得单一化,但又不影响特征的分类方式,将相同类别或者相同属性的特征归为同一特征集,结合稀疏表示和邻域互信息的类属属性学习。计算得到变换矩阵,用以表示图像。利用结构化的拓扑相似性,对轮廓内外相关联的点进行优化。最后,分别从主观评价和客观评价两个方面对算法进行分析,结果表明提出的新算法与其他图像匹配算法相比较,具有明显匹配精度与效果,提出的算法在提高匹配效率及复杂度等方面具有较好优势。

关键词：轮廓相似度稀疏表示拓扑相似性图像匹配

基于网络结构推理和拓扑相似性的致病基因预测算法

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基于网络结构推理和拓扑相似性的致病基因预测算法

作者：鲁磊安徽大学

学位级别：硕士

现阶段,研究者们发现几乎所有的疾病都与基因有一定的关联,如何迅速地找到疾病的致病基因对所有研究者们来说是一项很大的挑战。早期,研究者大多使用传统生物实验的方法来进行致病基因的预测,比如连锁分析和关联研究。近几年来,研究者... 详细信息

现阶段,研究者们发现几乎所有的疾病都与基因有一定的关联,如何迅速地找到疾病的致病基因对所有研究者们来说是一项很大的挑战。早期,研究者大多使用传统生物实验的方法来进行致病基因的预测,比如连锁分析和关联研究。近几年来,研究者们开始大量使用生物信息学中的计算方法,并通过基于网络结构方法来解决该难题。然而,大多数方法在推理过程中仅仅使用了网络结构中的局部网络信息,并且仅限于推理单一基因的关联。此外,这些方法很少或几乎没有考虑到疾病与基因关联网络中的网络拓扑相似性。本文结合生物信息学和数据挖掘领域中的相关知识,使用了 OMIM(Online MendelianInheritance inMan,OMIM)数据库中的203个疾病数据作为实验的数据集来进行致病基因的预测。本文主要的研究内容和创新工作概述如下:1.为了预测致病基因,本文首次引入二部图网络结构推理(Network-Based Inference,NBI)算法。具体的步骤如下:首先,构建疾病和基因的关联二部图网络;其次,利用物质热扩散原理将基因上的初始化资源扩散到疾病上;最后,再将疾病上的资源扩散到基因上。上述操作结束后将会获取到候选基因的资源向量,并对资源向量按值大小排序进而预测潜在致病基因。在使用OMIM数据集中的203个疾病数据作为最终的实验数据,通过留一交叉验证实验来证明该算法的有效性。2.针对二部图网络结构推理的算法,提出了一种基于网络拓扑相似性的改进算法,称为 INBI(Improved Network-Based Inference,INBI)算法。首先,分别计算网络拓扑相似性,本文通过使用高斯核函数来计算基因网络的拓扑性和疾病网络的拓扑相似性;其次,分别构建疾病邻接矩阵和基因邻接矩阵;然后,预测致病基因的相关性分数;最后,根据相关性分数进行排序从而预测潜在的致病基因。在进行对比实验结果的分析后,可以得出INBI算法具有优越的性能。

关键词：网络结构推理二部图致病基因拓扑相似性 OMIM数据库 INBI算法

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基于拓扑和语义相似性的疾病基因识别算法

基于拓扑和语义相似性的疾病基因识别算法

作者：吉烁西安电子科技大学

学位级别：硕士

疾病一直以来威胁着人类的健康，虽然当今社会拥有更先进的医疗设备和诊断方法，但是，疾病问题依然很严峻。随着人类基因组全序列测序与工作草图的完成，生命科学进入了后基因组时代，生物科学技术得到迅猛发展，数据资源也快速增长。... 详细信息

疾病一直以来威胁着人类的健康，虽然当今社会拥有更先进的医疗设备和诊断方法，但是，疾病问题依然很严峻。随着人类基因组全序列测序与工作草图的完成，生命科学进入了后基因组时代，生物科学技术得到迅猛发展，数据资源也快速增长。因此，采用计算的方法从大量的生物数据中挖掘疾病和基因之间的关系得到了越来越广泛的关注。研究表明在蛋白质相互作用网络中有相互作用关系的编码该蛋白质的基因或者有相同功能的基因往往会导致相同的或者相似的疾病，据此提出了很多基于蛋白质相互作用网络的疾病基因识别方法。但是，通过分析，一些导致相同疾病的基因在网络中表现出较弱的相互作用关系，从而影响疾病基因的识别工作。因此，本文提出了整合蛋白质相互作用网络的拓扑结构相似性和基因之间的语义相似性的方法来提高疾病基因识别的准确性。首先计算蛋白质相互作用网络节点之间的拓扑结构相似性，并以所有编码该网络中蛋白质的基因作为候选疾病基因，其次计算蛋白质网络中所有候选基因的基于生物学路径的语义相似性，最后将这两种相似性进行整合，从而对候选基因进行得分排序。在此工作的基础上，选择排名靠前的候选疾病基因应用到疾病模块识别中，通过查询基因本体论数据库对候选模块进行富集性分析。在实验部分，将本文方法与重启的随机游走进行比较，其平均排名比提高了4.57%，同时在具体的实例中进行验证和分析，证明了本文方法的有效性和可靠性。

关键词：疾病基因识别拓扑相似性语义相似性蛋白质相互作用网络

基于拓扑及语义相似性的生物网络疾病模块挖掘算法研究

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基于拓扑及语义相似性的生物网络疾病模块挖掘算法研究

作者：祝火乐安徽大学

学位级别：硕士

识别生物网络中的疾病模块已经引起很大关注,因为准确的预测疾病模块有助于理解复杂疾病的发病机理并促进疾病诊断和治疗。当前,研究人类蛋白质之间的相互作用关系逐渐成为揭示复杂疾病背后作用机理最为有效的方法之一,但现有的蛋白质... 详细信息

识别生物网络中的疾病模块已经引起很大关注,因为准确的预测疾病模块有助于理解复杂疾病的发病机理并促进疾病诊断和治疗。当前,研究人类蛋白质之间的相互作用关系逐渐成为揭示复杂疾病背后作用机理最为有效的方法之一,但现有的蛋白质相互作用关系仍存在着大量缺失以及错误。于是许多疾病模块挖掘算法都尝试使用其他一些生物学或拓扑学数据来调整蛋白质网络以进行疾病模块挖掘,但这些方法都没有同时考虑到蛋白质网络中相互作用缺失和错误的问题。因此,本文通过有效的结合多种生物数据资源,从而可以更加准确的识别疾病模块。本文的主要研究工作如下:(1)本章提出了基于拓扑和语义相似性在蛋白质网络上挖掘疾病模块算法(IDMCSS)。首先,利用候选蛋白质与疾病蛋白质之间的拓扑相似性和语义相似性增加和删除一些可能缺失和错误的蛋白质相互作用关系,对现有蛋白质网络结构进行调整。然后,在调整过后的蛋白质网络上扩充拓扑相似性和语义相似性之和最大的候选蛋白质,直到扩充的候选蛋白质集合不再显著富集生物信息为止。蛋白质网络调整策略贯穿整个算法,每次扩充候选疾病蛋白质之前都要利用候选蛋白质与疾病蛋白质之间的拓扑相似性和语义相似性对网络局部结构进行调整,使得本文提出算法在存在大量假阳性和假阴性数据的蛋白质网络上能够搜索到理想的疾病模块。在实验部分,将本文提出的IDMCSS与其他多种算法在哮喘疾病数据集上进行了比较和分析,在哮喘数据集上的实验结果证明了IDMCSS算法的有效性。(2)本章提出了基于拓扑、语义以及表型相似性在双层网络上挖掘疾病模块算法(IDMCSPS)。本文在工作IDMCSS的基础上,利用构建的蛋白质-表型网络代替蛋白质相互作用网络,有效的使用蛋白质相互作用、表型相似性以及蛋白质表型关联数据挖掘疾病模块。首先,构建蛋白质-表型双层网络。然后,利用协同过滤方法增加蛋白质-表型关系,同时利用拓扑相似性和语义相似性对现有蛋白质网络结构进行调整。最后,在调整过后的双层网络上计算候选蛋白质与疾病蛋白质之间的拓扑相似性和语义相似性以及候选蛋白质与所研究疾病相似的疾病之间的表型相似性,扩充拓扑、语义以及表型相似性之和最大的候选蛋白质,直到扩充的候选蛋白质集合不再显著富集生物信息为止。双层网络调整策略贯穿整个算法,每次扩充候选疾病蛋白质之前对双层网络进行调整。在实验部分,将算法IDMCSPS与多种疾病模块挖掘算法在哮喘疾病数据集上进行了比较和分析。实验结果表明IDMCSPS算法挖掘得到的疾病模块中显著富集哮喘生物信息,并且与IDMCSS算法挖掘的疾病模块相比,有更多离散的已知疾病蛋白质被扩充到疾病模块当中,因为现有蛋白质网络中存在大量相互作用关系的错误和缺失,导致一些疾病蛋白质的拓扑相似性比较低,而随着表型相似性数据的融入,提高了这部分疾病蛋白质的排名。

关键词：疾病模块拓扑相似性语义相似性表型相似性蛋白质网络双层网络

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网络拓扑结构与供电可靠性的数学关系分析

电力系统自动化 2019年第2期43卷 168-175页

作者：许悦余涛华南理工大学电力学院广东省广州市510640

在拓扑结构相似性概念的基础上,提出了网架拓扑与配电网供电可靠性直接相关的理论,解决了可靠性评估中缺乏对网架拓扑合理性分析的问题,同时提升了配电网规划的合理性与针对性。首先将实际配电网进行抽象化处理,用带权邻接矩阵及故障度... 详细信息

在拓扑结构相似性概念的基础上,提出了网架拓扑与配电网供电可靠性直接相关的理论,解决了可靠性评估中缺乏对网架拓扑合理性分析的问题,同时提升了配电网规划的合理性与针对性。首先将实际配电网进行抽象化处理,用带权邻接矩阵及故障度矩阵综合表示配电网;其次提出了基于拓扑共享度特征指标的相似性函数,借助聚类分析的方法对配电网可靠性进行初步分析与评估;最后提炼出关键支路的故障率水平、网架结构、分布式电源接入位置等3个辅助分析指标,并通过指标的提升实现对配电网规划的优化。在工程实例分析中对实际配电网提出了具体的优化策略,验证了该方法的有效性。

关键词：配电网供电可靠性拓扑相似性聚类分析

基于最优匹配的三维CAD模型相似性评价算法

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计算机集成制造系统 2007年第10期13卷 1921-1927页

作者：王洪申张树生白晓亮张仪哲西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室武汉理工大学机电工程学院湖北武汉430070

提出一种基于最优匹配的三维计算机辅助设计模型相似性评价算法。根据三维计算机辅助设计模型的边界表示,将相比较的两个计算机辅助设计模型拆分成面,并分别对面进行分类。将两模型中同种类型的面两两匹配,运用相应的准则计算出每对面... 详细信息

提出一种基于最优匹配的三维计算机辅助设计模型相似性评价算法。根据三维计算机辅助设计模型的边界表示,将相比较的两个计算机辅助设计模型拆分成面,并分别对面进行分类。将两模型中同种类型的面两两匹配,运用相应的准则计算出每对面的相似性系数iδj,从而使同种类型的面形成了一个二分图。利用图论中二分图的最优匹配算法,计算出两个模型同类型面中各面的最优匹配方案,并计算出加权最优匹配值,最后将各种类型面的最优匹配值相加得到模型的相似系数,以此作为评价模型相似性的依据。为恰当地评价两个类型相同面的相似性,给出了能够综合反映面几何特征和拓扑特征的评价准则。试验表明本方法能够客观地反映两计算机辅助设计模型的相似程度,并较好地反映人视觉上的相似经验。

关键词：几何相似性拓扑相似性边界表示模型最优匹配基于内容的检索

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利用区域映射模型研究样本集的空间分布

哈尔滨工业大学学报 2003年第12期35卷 1432-1435页

作者：孙学全段广仁冯英浚哈尔滨工业大学控制理论与制导技术研究中心黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工业大学管理学院黑龙江哈尔滨150001

针对样本集在神经网络中所起到的重要作用,用大量的仿真试验研究了区域映射模型输出与输入空间的拓扑相似性。结果表明,区域映射模型可实现从高维空间到二维空间具有拓扑相似性的映射,因此,可以作为研究样本集空间分布的新的可视化工具... 详细信息

针对样本集在神经网络中所起到的重要作用,用大量的仿真试验研究了区域映射模型输出与输入空间的拓扑相似性。结果表明,区域映射模型可实现从高维空间到二维空间具有拓扑相似性的映射,因此,可以作为研究样本集空间分布的新的可视化工具,同时为样本集的组织和筛选提供了新的手段。仿真试验也直观地揭示了隐层单元数和权值在神经网络中所起的作用,即隐层单元数用来调节投影的角度,权值则用来调整样本空间的输出图像在输出空间中的位置。

关键词：区域映射模型样本集空间分布神经网络拓扑相似性