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决策树分类模型预测蛋白质相互作用的应用研究被引量：2: 2013年; 蛋白质是细胞活性和功能的最终执行者,蛋白质之间的相互作用决定着生物体的复杂程度,研究蛋白质间的相互作用可以帮助我们从分子水平上了解蛋白质的功能,了解细胞的生长、发育、分化、凋亡过程以及理解生物调控机制等生命活动规律,进而帮助人类了解疾病机制、针对这些疾病的预防与治疗,以及新药开发。本文在已有文献提供的原始数据基础上,采用单棵决策树分类模型预测酵母菌蛋白质之间的相互作用,并用IBM公司的数据挖掘软件Clementine进行实验,通过调整模型预测属性来分析这些属性对模型精确度的影响。实验结果表明:和其他方法相比,单颗决策树能够很好的预测相互作用的蛋白质,具有更高的准确度。; 郭晓龙蒋艳邱路; 关键词：决策树相互作用

差分网络研究金融危机对行业的冲击被引量：8: 2016年; 金融危机对股票市场中行业的冲击是一个普遍关注的问题,而传统的基于序列分析的方法不能对股票市场的行业结构特征进行有效的描述.本文给出了一种考察行业结构发生变化的定量描述方法.联合利用时间延迟稳定性和最小生成树确定出多支股票之间的相互影响关系,得到股票关系网络.该网络用作对股票市场状态的描述.对不同时期的网络之间做差,得到差分网络.该差分网络的结构特征能够给出行业结构的变化.采用这一方法研究了1994年到2013年发生的五次金融危机下道琼斯30支成分股关系网络的结构变化.结果表明,金融危机影响的行业有很大的差异,比如在2008年全球金融危机受影响最大的三个股票集中在原材料行业(美国铝业公司、埃克森美孚公司、雪佛龙),而2011年欧洲债务危机下受影响最大的三支股票集中在银行和金融业(花旗集团、美国银行、摩根大通公司).本方法可用于复杂系统状态演化的研究,比如人体健康状况变化、气候变化等.; 邱路贾天明杨会杰; 关键词：金融危机复杂网络

短时间序列隐含的自相似结构特征: 尺度自相似为多学科的发展做出了卓越的贡献.传统的计算自相似指数的方法假设时间序列足够长,而现实中的时间序列往往很短,或者需要把长序列划分成短片段考察局部的特征.短序列会带来不可接受的统计涨落和系统误差.本文建议采用扩散熵...; 杨会杰杨悦邱路潘雪; 文献传递

基于行列可见图的地貌特征研究: 地貌是多学科中的一个基本概念,在认识扩散、蛋白质折叠、催化过程等动力学过程中有着重要的用途。文献中多采用分形概念提取地貌的不同尺度上的结构特征,但是这一方法不能给出局部特征。本文建议了一种新的技术,也就是行列可见图方法,...; 杨会杰邱路潘雪; 关键词：地貌复杂网络; 文献传递

灰色关联决策在NSNP曲线拟合中的应用: 2012年; 为了对NSNP(Novel Single Nucleotide Polymorphism)的变化规律进行研究,文章对44个人的外显子上的SNP数进行了数据提取和拟合。提取过程中采用人的编号,染色体编号,基因的起始位点这三个作为区分是否是NSNP的主要因素。运用随机排序算法对于每次排序的NSNP数量进行运算,并画出相应的曲线。由于曲线拟合时中出现3条曲线的确定系数相同(R2都是99.8%),文章中引入了灰色关联决策对3条曲线进行再次比选,以提高这三条曲线与原来曲线的区分度,从而提高了曲线的拟合精度。; 邱路蒋艳郭晓龙

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邱路