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多层异构生物网络候选疾病基因识别

自动化学报 2024年第6期50卷 1246-1260页

作者：丁苍峰王君张紫芸延安大学数学与计算机科学学院延安716000

现有大多数用于识别候选疾病基因的随机游走方法通常优先访问高度连接的基因,而可能与已知疾病有关的不知名或连接性差的基因易被忽略或难以识别.此外,这些方法仅访问单个基因网络或各种基因数据的聚合网络,导致偏差和不完整性.因此,设... 详细信息

现有大多数用于识别候选疾病基因的随机游走方法通常优先访问高度连接的基因,而可能与已知疾病有关的不知名或连接性差的基因易被忽略或难以识别.此外,这些方法仅访问单个基因网络或各种基因数据的聚合网络,导致偏差和不完整性.因此,设计一种能控制随机游走运动方向和整合多种数据源的候选疾病基因识别方法将是一个迫切需要解决的问题.为此,首先构建多层网络和多层异构基因网络.然后,提出一种游走于多层网络和多层异构网络的拓扑偏置重启随机游走(Biased random walk with restart,BRWR)算法来识别疾病基因.实验结果表明,游走于不同类型网络上的识别候选疾病基因的BRWR算法优于现有的算法.最后,应用于多层异构网络上的BRWR算法能预测未诊断的新生儿类早衰综合征中涉及的疾病基因.

关键词：多层异构网络生物网络偏置随机游走候选基因识别

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基于内外混合图像先验与图像融合的DIP改进降噪模型

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电子与信息学报 2024年第1期46卷 299-307页

作者：徐少平陈晓军罗洁程晓慧肖楠南昌大学数学与计算机学院南昌330031 南昌大学附属感染病医院南昌330006

为提高无监督深度图像先验(DIP)降噪模型的降噪性能,该文提出了一种基于内外混合图像先验与图像融合的DIP改进降噪模型(IDIP),该模型由样本生成和样本融合两个相继执行的模块组成。在样本生成阶段,首先利用2个分别来自内部和外部先验且... 详细信息

为提高无监督深度图像先验(DIP)降噪模型的降噪性能,该文提出了一种基于内外混合图像先验与图像融合的DIP改进降噪模型(IDIP),该模型由样本生成和样本融合两个相继执行的模块组成。在样本生成阶段,首先利用2个分别来自内部和外部先验且有代表性的降噪算法(模型)处理噪声图像以产生2张初始降噪图像。基于这2张初始降噪图像,使用空间随机混合器按照各自50%混合比例随机生成足够多的混合图像作为DIP降噪模型的第2目标图像并与第1目标图像(即噪声图像)构成双目标图像。然后,每次使用不同的随机输入和双目标图像,多次执行标准DIP降噪流程生成多张具有互补性的样本图像;在样本融合阶段,首先为了获得更好的随机性和稳定性,随机丢弃50%的样本图像。然后,采用无监督融合网络在样本图像上完成自适应融合,获得的融合图像的图像质量相对参与融合的样本图像得到再次提升,作为最终降噪图像。在人工合成噪声图像上实验表明:IDIP降噪模型较原DIP降噪模型在峰值信噪比评价指标上有约2 dB的提升,且较大幅度超过了其他无监督降噪模型,逼近了有监督降噪模型。而在实际真实噪声图像上,其降噪性能较各对比方法更具鲁棒性。

关键词：图像降噪深度图像先验性能提升内外图像先验无监督融合

融合正切搜索与竞争交配的斑马优化算法及应用

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计算机科学与探索 2024年

作者：苏晨王防修黄淄博武汉轻工大学数学与计算机学院

针对斑马优化算法(Zebra Optimization Algorithm, ZOA)在求解最优解时存在早熟收敛和容易陷入局部最优的缺陷，提出了一种多策略改进方法(TZOA)。首先，对该算法使用了正切搜索策略，增加种群多样性防止陷入局部最优解，并使用双曲余... 详细信息

针对斑马优化算法(Zebra Optimization Algorithm, ZOA)在求解最优解时存在早熟收敛和容易陷入局部最优的缺陷，提出了一种多策略改进方法(TZOA)。首先，对该算法使用了正切搜索策略，增加种群多样性防止陷入局部最优解，并使用双曲余弦因子作为调节参数，避免影响收敛速度。其次，将野马优化算法(Wild horse optimizer, WHO)的放牧行为与斑马优化算法(ZOA)的觅食行为共同组成双种群共生策略，提高算法前期的全局探索能力与后期的局部收敛能力。然后加入一种全新的竞争交配机制进一步提高种群多样性与局部探索范围。最后，实验部分则通过与其他作者的改进策略、近几年优秀算法、优秀经典算法分别在14个CEC2017测试函数的10、30、50维上进行测试，并使用种群多样性分析、Wilcoxon秩和检验、探索开发分析和运行时间对比图来验证算法的性能，实验结果表明，TZOA相较于其他几种智能优化算法具有更好的求解能力与精度。同时将TZOA应用于机器人路径规划问题，在简单地图与复杂地图测试所得结果中皆为最佳值，进一步证明了改进算法TZOA的有效性。

关键词：斑马优化算法正切搜索双曲余弦函数野马优化算法双种群共生竞争交配机器人路径规划

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图卷积宽度跨域推荐系统

计算机研究与发展 2024年第7期61卷 1713-1729页

作者：黄玲黄镇伟黄梓源关灿荣高月芳王昌栋华南农业大学数学与信息学院广州510642 中山大学计算机学院广州510006

跨域推荐(cross-domain recommendation,CDR)通过利用其他域的额外知识,有效缓解了传统推荐系统遭遇的数据稀疏性问题.但是当前的CDR方法忽略了用户-项交互图所蕴含的高阶信息.为此,提出了一个新的框架,称为图卷积宽度跨域推荐系统(grap... 详细信息

跨域推荐(cross-domain recommendation,CDR)通过利用其他域的额外知识,有效缓解了传统推荐系统遭遇的数据稀疏性问题.但是当前的CDR方法忽略了用户-项交互图所蕴含的高阶信息.为此,提出了一个新的框架,称为图卷积宽度跨域推荐系统(graph convolutional broad cross-domain recommender system,GBCD).具体地,将传统的用户-项交互的2-部图扩展到一个(D+1)-部图,以建模每个域中用户和项之间的关系,然后使用公共用户作为源域和目标域之间的桥梁来传递信息.通过图卷积网络(graph convolutional network,GCN)学习用户与项之间的高阶关系,以聚合领域信息.然而,由于GCN在大量节点下收敛速度非常慢,并倾向于吸收不可靠的交互噪声,导致鲁棒性较差.为此,将域聚合特征输入到宽度学习系统(broad learning system,BLS),并利用BLS的随机映射特征增强了GCN的鲁棒性,进而获得了较好的推荐性能.在2个真实数据集上进行的实验结果表明,GBCD优于各种先进的跨域推荐方法.

关键词：跨域推荐多部图构造宽度学习系统图卷积网络推荐系统

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基于梯度提升算法和SHAP的石家庄PM_(2.5)和臭氧浓度预测及影响因素分析

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环境科学学报 2024年第7期44卷 402-409页

作者：潘梦瑶任瑛王思源夏必胜延安大学数学与计算机科学学院延安716000

PM_(2.5)和O_(3)是两种常见的空气污染物,目前针对空气污染的预报解析方法有很多,但大多存在分类器训练不足、过拟合、可解释性较差等问题.为了解决这些问题,本文使用梯度提升算法和SHAP对PM_(2.5)和O3浓度进行预测分析,利用2015-01-01... 详细信息

PM_(2.5)和O_(3)是两种常见的空气污染物,目前针对空气污染的预报解析方法有很多,但大多存在分类器训练不足、过拟合、可解释性较差等问题.为了解决这些问题,本文使用梯度提升算法和SHAP对PM_(2.5)和O3浓度进行预测分析,利用2015-01-01—2021-12-31石家庄市的大气污染物数据和气象数据,分析了不同梯度提升树算法(LightGBM、GBR、XGBoost)的预测精度.实验结果表明,XGBoost对PM_(2.5)的预测精度高于LightGBM和GBR模型,LightGBM对O3的预测精度在评价指标上均优于GBR和XGBoost模型.最后通过模型解释方法SHAP,分别识别出影响PM_(2.5)和O3浓度的关键因素.研究表明PM10、CO和SO2对PM_(2.5)的浓度影响显著,NO_(2)、TEMP对O_(3)浓度贡献较大.

关键词：梯度提升算法 SHAP 地面臭氧 PM_(2.5)

变分不等式解集和半压缩映射有限族公共不动点集的公共元的强收敛定理

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浙江大学学报（理学版） 2024年第3期51卷 292-298页

作者：高兴慧房萌凯郭玥蓉王永杰延安大学数学与计算机科学学院陕西延安716000

在Hilbert空间中,针对变分不等式问题和不动点问题的公共元,构造了一种惯性黏性迭代算法。在适当条件下,采用映射半闭定义和投影算子技巧,证明了所构造算法产生的迭代序列强收敛于伪单调变分不等式解集和半压缩映射有限族公共不动点集... 详细信息

在Hilbert空间中,针对变分不等式问题和不动点问题的公共元,构造了一种惯性黏性迭代算法。在适当条件下,采用映射半闭定义和投影算子技巧,证明了所构造算法产生的迭代序列强收敛于伪单调变分不等式解集和半压缩映射有限族公共不动点集的公共元。数值实验结果说明了该算法的有效性。所得结果改进和推广了已有文献的一些结果。

关键词：变分不等式不动点半压缩映射有限族强收敛性

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基于K-means聚类的超启发式跨单元调度方法

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系统仿真学报 2024年第4期36卷 941-956页

作者：赵彦霖田云娜延安大学数学与计算机科学学院陕西延安716000

结合我国制造业实际生产状况,针对柔性作业车间跨单元调度问题,提出一种基于K-means聚类的超启发式算法。应用K-means聚类算法将相近属性的实体划入相应“工件簇”决策块中,采用蚁群算法为每个决策块选择启发式规则;对每个决策块内的实... 详细信息

结合我国制造业实际生产状况,针对柔性作业车间跨单元调度问题,提出一种基于K-means聚类的超启发式算法。应用K-means聚类算法将相近属性的实体划入相应“工件簇”决策块中,采用蚁群算法为每个决策块选择启发式规则;对每个决策块内的实体运用相应的启发式规则产生调度解。仿真结果表明:该算法以决策块的形式适度增大了计算粒度,有效降低了算法时间复杂度,以聚类的方式将具有相近属性的被加工实体进行聚集,有利于为不同属性的实体选择合适的规则。该算法提高了计算效率,具有较好的优化性能,是解决柔性跨单元调度的一种有效算法。

关键词：跨单元调度超启发式算法决策块聚类蚁群算法

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蝴蝶搜索与动态反向学习柯西变异的白鲸优化算法

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计算机工程与应用 2024年

作者：张莉张小庆孙民民李娜宋一佳曾竣哲武汉轻工大学数学与计算机学院

针对白鲸优化算法(Beluga Whale Optimization，BWO)收敛速度慢、无法跳出局部最优位置的不足，提出了一种基于蝴蝶搜索与动态反向学习柯西变异的改进白鲸优化算法(MY Beluga Whale Optimization，MYBWO)。首先，引入非线性平衡因子，... 详细信息

针对白鲸优化算法(Beluga Whale Optimization，BWO)收敛速度慢、无法跳出局部最优位置的不足，提出了一种基于蝴蝶搜索与动态反向学习柯西变异的改进白鲸优化算法(MY Beluga Whale Optimization，MYBWO)。首先，引入非线性平衡因子，更好地平衡算法的全局勘探和局部开发能力；其次，在全局勘探阶段引入蝴蝶搜索机制，丰富种群多样性，提高最优解的搜索概率；然后，在局部开发阶段融合动态反向学习和柯西变异策略，在扩大种群搜索范围的同时增强算法跳出局部最优的能力。通过选取寻优特征各异的CEC2005和CEC2019测试函数进行仿真实验，结果表明：与选取的几种对比算法相比，MYBWO算法寻优精度更高，收敛更快，有效解决了算法易停滞于局部最优的不足。为了验证改进算法的实用性，将MYBWO算法用于优化LightGBM模型，建立新的空气质量预测模型，实验结果证明该模型的预测精度和稳定性得到了稳步提升。

关键词：白鲸优化算法蝴蝶算法柯西变异动态反向学习轻量梯度提升机

一类复对称线性方程组的块三角分裂及其预处理迭代算法

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山东大学学报(理学版) 2024年

作者：王洋吉林师范大学数学与计算机学院

基于2×2块矩阵的块三角分裂,提出求解复对称线性方程组的块三角分裂(BTS)迭代方法及其预处理迭代方法(PBTS)。理论分析表明,在迭代参数α满足一定的条件下,BTS和PBTS迭代方法是收敛性的,给出两类方法迭代格式中理论最优参数的计算方法... 详细信息

基于2×2块矩阵的块三角分裂,提出求解复对称线性方程组的块三角分裂(BTS)迭代方法及其预处理迭代方法(PBTS)。理论分析表明,在迭代参数α满足一定的条件下,BTS和PBTS迭代方法是收敛性的,给出两类方法迭代格式中理论最优参数的计算方法。数值实验结果证明BTS迭代方法和PBTS迭代方法的有效性和优越性。

关键词：复对称线性方程组收敛性分析块三角分裂预处理