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To understand how proteins function on a cellular level, it is of paramount importance to understand their structures and dynamics, including the conformational changes they undergo to carry out their function. For the aforementioned reasons, the study of large conformational changes in proteins has been an interest to researchers for years. However, since some proteins experience rapid and transient conformational changes, it is hard to experimentally capture the intermediate structures. Additionally, computational brute force methods are computationally intractable, which makes it impossible to find these pathways which require a search in a high-dimensional, complex space. In our previous work, we implemented a hybrid algorithm that combines Monte-Carlo (MC) sampling and RRT*, a version of the Rapidly Exploring Random Trees (RRT) robotics-based method, to make the conformational exploration more accurate and efficient, and produce smooth conformational pathways. In this work, we integrated the rigidity analysis of proteins into our algorithm to guide the search to explore flexible regions. We demonstrate that rigidity analysis dramatically reduces the run time and accelerates convergence. 相似文献
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基于连续投影算法的光谱主成分组合优化方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
应用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)选择由主成分分析(principal component analysis,PCA)得到主成分的最佳组合。首先对奶粉的短波近红外光谱进行PCA分析, 然后通过SPA得到的脂肪和蛋白质含量预测最佳主成分组合分别为主成分1,2,4,5,6和7以及主成分1,2,3,4,5和8。通过最小二乘支持向量机(Least-squares support vector machine, LS-SVM)对奶粉中脂肪和蛋白质含量进行预测, SPA选择得到的主成分组合均优于分别采用前4个到前8个主成分。 基于SPA得到的主成分组合得到脂肪含量预测结果的确定系数(R2p),预测误差均方根(root mean square error for prediction, RMSEP)和剩余预测偏差(residual predictive deviation, RPD)分别为0.989 0,0.170 3和9.534 3。而蛋白质含量预测结果的R2p,RMSEP和RPD分别为0.987 6,0.134 8和8.927 4。说明SPA能够用于快速有效选取最佳的主成分数, 寻优过程简单快速,并且不用对大量参数进行调试。 相似文献
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应用遗传算法,以输出激光功率为目标函数,优化确定了普通CO2激光器五种工作气体(CO2, N2, He, Xe, H2)的最佳充气量。对1.2m长谐振腔,在15kV放电条件下,优化的充气量分别为pCO2=1.15×133.3Pa, pN2=7.32×133.3Pa, pHe=12.95×133.3Pa, pXe=0.36×133.3Pa和pH2=0.01×133.3Pa。优化后激光功率比未优化前可提高1.27倍。 相似文献
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提出了一种基于多尺度分解的超光谱图像异常检测算法。在目标和背景均未知的前提下,利用光谱和空间两种信息完成对异常目标信号的定位,从而实现超光谱遥感数据中异常目标检测。首先利用非下采样塔式变换对超光谱图像进行分解,将其划分为不同尺度子块;然后依据超光谱图像同一波段不同尺度空间内相邻系数的相关性,采用不同波段各个尺度空间的反锐化掩模方法优化背景数据分布,从而抑制异常数据对背景的干扰;最后利用设计的核RX算子得到异常目标检测结果。为验证方法的有效性,利用真实和模拟的AVIRIS数据进行了实验,并与经典RX算法相比较,实验结果表明,基于非下采样塔式分解的异常检测方法具有更好的检测性能和较低的虚警。 相似文献
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报道了把20单元双压电变形镜作为闪光氪灯泵浦的Nd:YAG激光器的腔镜,优化激光器输出光束远场强度分布的实验结果。变形镜由随机并行梯度下降算法控制,以相机采集到的激光束远场环围能量作为算法的评价指标,控制双压电变形镜的面形向远场能量分布更加集中的方向变化。结果表明:系统在20 s内将远场光斑中的多个亮斑校正为单个亮斑,峰值光强与优化前相比提高了5倍;在腔镜倾斜较大时,实验系统将激光器的输出功率由0.006~0.051 W提升至0.330 W,验证了实验系统的有效性。 相似文献