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唐轶: 作品数：13 被引量：18H指数：3; 供职机构：云南民族大学数学与计算机科学学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金江苏省普通高校研究生科研创新计划项目湖北省教育厅科学技术研究项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术理学生物学建筑科学更多>>

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基于双层BiGRU网络的哺乳动物组织m^(6)A甲基化位点预测: 2023年; 目的N6-甲基化腺苷(N6-methyladenosine,m^(6)A)是RNA中最常见、最丰富的化学修饰,在很多生物过程中发挥着重要作用。目前已经发展了一些预测m^(6)A甲基化位点的计算方法。然而,这些方法在针对不同物种或不同组织时,缺乏稳健性。为了提升对不同组织中m^(6)A甲基化位点预测的稳健性,本文提出一种能结合序列反向信息来提取数据更高级特征的双层双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,Bi GRU)网络模型。方法本文选取具有代表性的哺乳动物组织m^(6)A甲基化位点数据集作为训练数据,通过对模型网络、网络结构、层数和优化器等进行搭配,构建双层Bi GRU网络。结果将模型应用于人类、小鼠和大鼠共11个组织的m^(6)A甲基化位点预测上,并与其他方法在这11个组织上的预测能力进行了全面的比较。结果表明,本文构建的模型平均预测接受者操作特征曲线下面积(area under the receiver operating characteristiccurve,AUC)达到93.72%,与目前最好的预测方法持平,而预测准确率(accuracy,ACC)、敏感性(sensitivity,SN)、特异性(specificity,SP)和马修斯相关系数(Matthews correlation coefficient,MCC)分别为90.07%、90.30%、89.84%和80.17%,均高于目前的m^(6)A甲基化位点预测方法。结论和已有研究方法相比,本文方法对11个哺乳动物组织的m^(6)A甲基化位点的预测准确性均达到最高,说明本文方法具有较好的泛化能力。; 李慧敏陈鹏辉唐轶徐权峰胡梦王煜; 关键词：碱基序列

基于双层卷积神经网络的DNA N4-胞嘧啶甲基化位点预测: 2022年; DNA N4-胞嘧啶甲基化(N4-methylcytosine,4mC)是一种重要的表观遗传修饰,能在基因表达、细胞修复、DNA复制及保护等方面发挥作用.机器学习算法在预测4mC位点时,一个重要的环节是特征提取,为更充分地提取数据特征,进一步提高4mC位点的预测准确率,提出了一种基于双层卷积神经网络的4mC位点预测模型.首先,将序列数据进行特征编码,搭建具有双卷积层和双池化层的卷积神经网络模型,采用L2范式正则化避免模型过拟合,并采用10折交叉验证保证模型预测的稳定性;其次,对模型参数进行调试,选取预测能力较高的参数组合进行模型训练;最后,将模型的4mC位点预测能力与几种已有算法进行比较.结果表明,双层卷积神经网络模型具有较好的预测性能和鲁棒性,优于基于一般机器学习和单层卷积神经网络的4mC位点预测算法,有效提高了4mC位点的预测能力.; 陈鹏辉徐权峰李荣庭王煜胡梦喻文霞李慧敏唐轶; 关键词：碱基序列

基于深度学习的图像超分辨率重建方法综述被引量：7: 2019年; 图像超分辨率重建(super-resolution,SR)是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像,在目标检测、医学成像和卫星遥感等领域都有着重要的应用价值.近年来,随着深度学习的迅速发展,基于深度学习的图像超分辨率重建方法取得了显著的进步.为了把握目前基于深度学习的图像超分辨率重建方法的发展情况和研究热点,对一些最新的基于深度学习的图像超分辨率重建方法进行了梳理,将它们分为两大类(有监督的和无监督的)分别进行阐述.然后,在公开的数据集上,将主流方法的性能进行了对比分析.最后,对基于深度学习的图像超分辨率重建方法进行了总结,并对其未来的研究趋势进行了展望.; 陈文静唐轶; 关键词：图像超分辨率重建卷积神经网络

一种新型SPH固壁边界处理的排斥力模型被引量：1: 2017年; 边界排斥力法是光滑粒子流体动力学(SPH)固壁边界处理的方法之一,但由于缺乏统一的排斥力模型而制约其广泛应用。考虑将近场动力学(Peridynamics,PD)中描述颗粒间接触作用的短程排斥力引入到固壁边界处理模型中,提出一种新型SPH方法边界排斥力模型。通过Couette流和溃坝2个算例验证了排斥力模型的有效性。排斥力表达式简单,参数易于给定,为SPH方法中固壁边界处理提供新思路。; 周学君陈丁唐轶; 关键词：COUETTE流

基于双向长短时记忆网络和注意力机制的RNA m5C甲基化位点预测被引量：1: 2023年; RNA 5-甲基胞嘧啶(m5C)修饰在许多生物过程中发挥重要的作用,对m5C位点的准确识别有助于更好地理解其生物学功能,所以识别m5C甲基化位点十分必要。尽管已发展了多种识别m5C甲基化位点的机器学习方法,但预测能力仍有待提高。本文基于双向长短时记忆网络和注意力机制,提出了一种预测RNA m5C甲基化位点的深度学习算法。用该方法在人、小鼠、酿酒酵母和拟南芥共4种生物的RNA m5C数据集上进行实验,m5C位点预测AUC值分别达到92.5%、99.7%、93.6%和86.5%。与现有预测方法相比,该方法具有较好的预测性能,并且具有更优的泛化能力,为RNA m5C甲基化位点预测提供了一种新方法。; 胡梦李慧敏唐轶王煜陈鹏辉

基于修正剑桥模型的光滑粒子流体动力学的土柱崩塌模拟: 2017年; 土柱崩塌是一种被广泛研究的岩土大变形模型。考虑非关联流动法则的修正剑桥(MCC)模型描述土体行为;并将其导入光滑粒子流体动力学(SPH)算法来模拟土柱崩塌。在算法设计中,利用有限元方法中常用的中心回映算法来计算应力积分,以提高算法的精度。应用所设计的SPH算法模拟初始高宽比分别为1.5、3和5.5的土柱崩塌模型;并与实验结果比较,表明SPH算法在研究土柱崩塌问题的可靠性。; 周学君陈丁唐轶; 关键词：非关联流动法则

高光谱遥感影像与高程数据融合方法综述被引量：6: 2020年; 高光谱遥感和激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)是2种常见的遥感手段,各自具有不同的特点.高光谱图像能够很好地表征地物的光谱信息,反映出其材料、质地等特点,而激光雷达能够高效、精确地获取地面的高程数据.将这两种数据结合,能够优势互补,对地物实现更加精确的智能探测与识别,在植被分析、城市规划、气候建模等领域均有应用.为了更好地了解该领域目前的研究现状,把握未来发展方向,对近年来的高光谱影像和激光雷达数据融合方法进行了整理,按照基于形态学特征和深度学习的两大类分别进行介绍,总结这这些方法的特点.最后,对未来的发展方向进行了展望,分析了该领域未来的发展趋势.; 杜星乾侯艳杰唐轶; 关键词：高光谱遥感激光雷达数据融合形态学特征

基于函数型数据的系数正则化回归的收敛速度（英文）: 2015年; 本文研究了基于函数型输入和_1-正则化的最小二乘回归问题的推广性能.利用基于Rademacher平均的分析技术,获得了学习速度的估计,推广了已有的欧式空间有限维输入结果.; 陶燕芳唐轶; 关键词：函数型数据

基于幂级数构造的超核支持向量机的性能研究: 2014年; 依据模式识别中核函数的相关理论,具体地构造了一种基于幂级数构造的超核函数,并将该超核应用于支持向量机中.实验结果证明了基于幂级数构造的超核支持向量机的优越性能.; 周学君唐轶; 关键词：支持向量机再生核HILBERT空间

从拓扑的角度缓解图卷积网络的过平滑问题: 2022年; 运用平滑度度量指标,定量分析了深层GCNs存在的过平滑问题,验证表明:过平滑是造成深层GCNs在半监督节点分类任务上的性能下降的主要原因.从拓扑学的角度,提出了一种DropEdge技术和混合阶传播相结合的方法,DropEdge技术使节点连接更加稀疏,而混合阶传播使模型包含更多的局部信息,从而一定程度上可避免GCNs加深时存在的过平滑问题.实验表明,方法可缓解深层GCNs存在的过平滑问题,使得半监督节点分类的精度更高.; 柏玉宋敏刘士虎唐轶杨昔阳

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