一种基于遗传算法的肽/蛋白质结合模式虚拟筛选建模技术

“合理”QSAR模型是指在了解配体与受体相互作用模式的前提下建立定量构效关系, 这样避开了传统做法仅仅依靠样本集分子自身信息来构建预测模型的诸多弊端. 本文将此思想应用于肽/蛋白质亲和活性的研究当中, 借助于遗传算法作为虚拟受体结合靶点及相互作用模式的筛选手段得到了一种新的建模技术: 肽/蛋白质结合模式遗传虚拟筛选(genetic virtual screening of combinative mode for peptide/protein, GVSC). 该法成功解决了“合理”QSAR研究中的难题, 即大多数情况下受体结构未知而难以了解配基与之发生的结合方式. 分别使用58个血管紧张素转化酶, 18个Camel抗体蛋白cAb-lys3双位点突变残基对GVSC加以检验, 其结果表明GVSC能够较好地阐明配基与受体之间的作用机理, 并能得到优于传统方法的QSAR模型.     

偏最小二乘回归的贝叶斯正则化神经网络集成模型在证券分析预测中的应用

神经网络集成技术能有效地提高神经网络的预测精度和泛化能力,已经成为机器学习和神经计算领域的一个研究热点.利用Bagging技术和不同的神经网络算法生成集成个体,并用偏最小二乘回归方法从中提取集成因子,再利用贝叶斯正则化神经网络对其集成,以此建立上证指数预测模型.通过上证指数开、收盘价进行实例分析,计算结果表明该方法预测精度高、稳定性好.     

多维漫透射光谱提高复杂混合溶液分析能力

多维漫透射光谱技术利用传统的近红外透射测量方式,增加一维扫描装置,获得透射方向上的径向光谱,并利用多点漫透射光谱对复杂混合溶液进行成分分析。实验设计了基于氙灯光源、精密电控平移台和光谱仪的检测装置,选用Intralipid-20%,India Ink和C6H12O6共配制225种成分含量不同的混合溶液,分别测量距其透射中心点0～5mm(间隔0.25mm)范围内的20点漫透射光谱信号,以偏最小二乘回归算法对单点和多点漫透射光谱信号进行建模分析。实验得到India Ink含量和Intralipid-20%含量随漫透射光位置点的增加建模及预测的精度提高,C6H12O6含量随漫透射光位置点的增加建模及预测精度没有明显变化。结果表明,增加不同位置信息的漫透射光谱信号,能够提高复杂混合溶液中强吸收物质和强散射物质的信噪比,对于弱吸收弱散射物质有望在提升系统精度的前提下提高其预测能力。     

基于小波核偏最小二乘回归方法的混沌系统建模研究

基于核学习的强大非线性映射能力，结合用于回归建模的线性偏最小二乘(PLS)算法，提出一种小波核偏最小二乘(WKPLS)回归方法. 该方法基于支持向量机使用的经典核函数技巧，将输入映射到高维非线性的特征空间，在特征空间中，构造线性的PLS回归模型. PLS方法利用输入与输出变量之间的协方差信息提取潜在特征，而可允许的小波核函数具有近似正交以及适用于信号局部分析的特性. 因此，结合它们优点的WKPLS方法显示了更好的非线性建模性能. 将WKPLS方法应用在非线性混沌动力系统建模上，并与基于高斯核的核偏最小二乘 关键词： 小波核 偏最小二乘回归 混沌系统 建模     

紫色土土壤全氮和全磷含量的高光谱遥感预测

高光谱遥感技术是土壤养分预测的有效手段之一。以三峡库区王家沟小流域为研究区,在对土壤样本的理化性质和实验室反射光谱数据分析和测量的基础上,用偏最小二乘回归方法建立了紫色土土壤全氮和全磷含量的预测模型,并用33个水稻土土壤样本对紫色土土壤养分预测模型进行了验证。结果显示,紫色土土壤全氮预测模型得到的土壤样本预测值和实测值之间的总相关系数达到了0.672,而紫色土土壤全磷预测模型得到的相关系数只有0.498;用紫色土土壤养分预测模型对水稻土土壤养分进行预测得到的相关系数分别为0.550和0.124。因此,用高光谱来预测紫色土土壤全氮含量具有一定的可行性,但高光谱对于紫色土全磷含量的预测效果相对较差;土壤养分预测模型在不同类型土壤之间并不具有很好的通用性。     

基于可见-近红外光谱技术预测茶鲜叶全氮含量

为快速无损监测茶树氮素营养及其生长状况,基于可见-近红外光谱技术建立了茶鲜叶全氮含量的预测模型。以茶鲜叶为对象,田间试验使用便携式光谱仪采集叶片漫反射光谱信息,通过不同预处理和统计分析,建立茶鲜叶全氮含量预测的光谱模型。试验共采集111个样品,其中86个样品作校正集,25个样品作预测集。通过一阶导数与滑动平均滤波相结合的预处理方法,用7个主成分建立的偏最小二乘模型最好,其校正集均方根误差(RMSEC)为0.0973,预测集的相关系数为0.8881,预测均方根误差(RMSEP)为0.1304,预测的平均相对误差为4.339%。研究结果表明,利用可见-近红外光谱技术可以很好地预测茶鲜叶全氮含量,对于快速实时监测茶树长势和施肥管理具有重要指导意义。     

内蒙古河套灌区土壤盐分光谱定量分析研究

研究盐碱化土壤的光谱特性是利用遥感技术实现在区域尺度上进行土壤盐碱化监测和评价的工作基础.为了实现对内蒙古河套灌区土壤盐分的定量反演,于2007年7～8月间采集了河套灌区土壤样品,进行土壤化学成分及其光谱反射特性的测量.基于统计分析的方法,建立了土壤盐分与高光谱数据的偏最小二乘回归(PLSR)模型,对土壤中主要盐分参数进行了反演实验.独立验证结果表明,对全盐(S%)、硫酸根离子(SO12-)、pH值以及钾、钠总含量(Ka++Na+)有较好的反演精度,验证数据的决定系数R2分别是0.728,0.801,0.715和0.734,预测方差比(RDP)分别是1.79,1.87,1.64,1.63.将以上参数的PLSR模型回归系数聚合在TM的可见光(蓝色、绿色、红色)和近红外波段时,回归系数在数值上均有显著反应.研究结果为在航空航天遥感尺度上实现土壤盐分的定量反演提供了理论基础和实验依据.     

基于线性回归算法的春玉米叶面积指数的冠层高光谱反演研究

利用辽宁锦州地区2013年生长季不同土壤水分控制条件下的春玉米冠层高光谱数据,及对应的植株叶面积指数(leaf area index,LAI)数据,分析在不同发育期内不同生长状况下的春玉米冠层高光谱特征及其与植株叶面积指数的关系。采集并计算共313组有效样本,包括350~2 500nm波段范围光谱的反射率、反射率倒数的对数、反射率一阶导数及LAI,应用多元逐步线性回归法和偏最小二乘回归法,对剔除了受大气水分影响较为严重光谱波段的其他波段数据进行降维,构建叶面积指数的全波段冠层高光谱数据模型,并进行精度检验与比较。结果表明,春玉米LAI与光谱反射率在可见光波段(350~680nm)、红外波段(1 430~1 800和1 950~2 450nm)均呈显著的负相关;反射率倒数的对数在对应区间为显著的正相关;反射率一阶导数则在可见光和近红外波段(350~1 350nm)存在较显著相关波段。三种全波段冠层高光谱数据在春玉米LAI的线性回归中,偏最小二乘法在以冠层反射率为自变量的模型构建中,比多元逐步线性回归拟合度好,其总均方根误差为0.480 7;以冠层光谱反射率的倒数的对数及一阶导数为自变量,应用逐步线性回归法建模,拟合度较好,其总均方根误差分别为0.333 5和0.348 8;三种光谱数据的春玉米LAI两种回归算法中,以冠层反射率倒数的对数为自变量,应用逐步线性回归方法建模的拟合度最佳。     

基于均匀设计试验利用偏最小二乘回归对边坡稳定性的分析预测

采用均匀设计试验方案对影响边坡稳定性的因素进行测量,既能节约取样开支,又能得到均匀分散且具有代表性的小样本数据.对该小样本数据结合偏最小二乘回归方法,建立了边坡稳定性系数与各影响因素的非线性回归模型.通过对模型结构、变量投影重要性指标、相对残差值及拟合值的分析发现,基于均匀设计试验利用偏最小二乘回归法可用于对边坡稳定性的分析预测.     

基于主成分回归分析和偏最小二乘回归法的樱桃糖度检测的研究

选用烟台大樱桃为研究对象,采用便携式光谱仪对樱桃糖度进行检测,利用极差标准归一化方法和小波滤波,对其可见-近红外光谱数据进行预处理,分别运用主成分回归分析(PCR)法和偏最小二乘回归(PLSR)法建立了樱桃糖度定量分析模型,并对两种模型进行了比较。实验结果表明:在600~1 100nm波段范围内对樱桃糖度进行检测是可行的,并且PLSR模型的性能优于PCR模型。