粗粒化模型中的Gay-Berne相互作用势

合理描述非球形粗粒化粒子间的相互作用是提高粗粒化分子动力学模拟速度的关键.为此本文介绍了Gay-Berne势.将之应用于两种有机小分子体系,在合理选择构象集后,由遗传算法得到了粗粒化粒子的GB参数,并通过对粗粒化模型和全原子模型得到的范德瓦耳斯相互作用的对比检验了GB力场参数.最后,指出如何处理作用位点是粗粒化模型发展的一个关键问题.     

融合改进梅尔谱特征和深信念网络的语音测谎算法

为实现非接触式谎言检测,特提出了以语谱特征为线索,结合深度学习的谎言检测方法。为提取谎言中微颤抖所引起的语谱局部能量变化,算法先对梅尔频谱进行了Hu矩处理,然后进行离散余弦变换去除相关性。该特征利用了Hu矩的正交不变性和平移不变性,能较好的体现出语谱中局部能量的集中方式。然后将所提取的特征作为改进深信念网络输入进行谎言识别。为提高受限玻尔兹曼机的并行回火训练算法中相邻温度链之间的交换率,训练算法先对Markov链的状态能量进行等能量的划分,使得每个能量环内的状态具有相似的能量,然后再进行交换以提高交换率从而优化整个网络的训练。在Columbia-SRI-Colorado数据库上的实验表明,谎言识别率达到了71.47%,比梅尔倒谱系数特征的识别率提高了3%,比传统的BayesNet分类算法提高了7%。