王俊美
- 作品数：3 被引量：9H指数：2
- 供职机构：河南师范大学计算机与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于SAPSO-LSSVM的蛋白质模型质量评估被引量：4
- 2017年
- 针对传统蛋白质模型质量评估没有考虑同源信息的问题,提出了一种基于LS-SVM评估蛋白质模型质量的方法。综合模拟退火(simulated annealing,SA)算法跳出局部最优解和粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法收敛速度快的特点,提出了模拟退火粒子群(SAPSO)算法。利用SAPSO算法来优化LS-SVM参数C和γ,最后得到最优模型来评估蛋白质模型质量。实验结果表明,经SAPSO优化LS-SVM参数所得到的模型评估预测误差较小,且预测值更稳定。
- 王鲜芳张悦王俊美
- 关键词：LS-SVM参数优化
- 一种动态猫映射混沌图像加密算法被引量：5
- 2018年
- 针对传统猫映射存在周期性以及位置(0,0)处像素始终固定导致的安全隐患,提出了一种基于动态猫映射的图像加密算法.首先把密钥经过md5变换后得到一个十六进制字符串,利用该字符串,获取动态猫映射的分块边界参数,并通过md5的随机性构建扩散阶段需要的S盒.在置乱阶段,将猫映射置乱参数与明文图像结合起来,进行动态猫映射,得到置乱图像.在扩散阶段,每个像素值用S盒进行扩散时,结合相邻像素值,形成雪崩效应.最后进行仿真实验,结果表明提出的加密算法能满足图像加密的安全性需求,不仅改善了传统猫映射存在的缺陷,而且具有更好的加密效果.
- 王鲜芳王晓雷王俊美李名
- 关键词：混沌图像加密S盒
- 基于改进的MIMLSVM预测蛋白质功能
- 2017年
- 针对MIMLSVM算法预测精度不高的问题,设计了一种新的基于改进MIMLSVM预测蛋白质功能模型.首先,采用改进的Hausdorff方法计算包之间的空间距离,并结合K-Medoids方法将MIML(多示例多标签)问题退化为多标签问题,以提高预测精度;然后,利用SVM算法将多标签问题转化为多个独立的二分类问题,结合蛋白质数据的特点,建立蛋白质功能预测模型,并利用粒子群算法优化模型参数;最后,通过对7种生物蛋白质功能预测的实验,证明所建模型的优越性.
- 王鲜芳王俊美王晓雷张悦
- 关键词：HAUSDORFF距离支持向量机粒子群算法
