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个人信用评估组合模型选择方案研究被引量：3: 2016年; 为准确评估借款人的信用和合理控制商业银行风险,首先对个人信用评分模型的常用模型进行了总结和归纳,然后通过分析比较说明了不同模型的准确性.在"坏样本"的区分与结果判断上采用加权方式,提出修正算法来确定信用评分模型中的指标权重,满足不同银行数据多样化的需要,提高评分模型精度.; 任潇姜明辉车凯王尚; 关键词：个人信用信用评分模型

一种预测miRNA与疾病关联关系的矩阵分解算法被引量：2: 2018年; 越来越多的证据表明microRNAs(miRNAs)在生命进程中发挥着重要作用。近年来,预测miRNAs与疾病的关联关系成为一个研究热点。然而,现有的方法大多数是基于已知的miRNA-疾病关联,对没有任何关联信息的miRNA或疾病的效果是很不理想的。本文提出了一种矩阵分解的方法 LMFMDA(least squares optimization matrix factorization method for mirna-disease association)对miRNAs和疾病的关联关系进行预测。LMFMDA基于miRNAs相似度矩阵、疾病相似度矩阵和miRNAs-疾病关联关系矩阵,用迭代最小二乘法求解miRNAs和疾病的表达向量,最终利用miRNAs和疾病的表达向量完成对miRNA与疾病关联关系的预测。与常规做法不同的是,我们引入了辅助的miRNAs和疾病变量,来保证在优化时能够收敛到最优解。实验结果表明,采用留一交叉验证法得到的AUC值可达0.820 6,明显优于当前其他方法,尤其在没有任何关联信息的miRNA和疾病上,LMFMDA算法比最新的算法有了极大的提升。; 刘晓燕陈希郭茂祖车凯车凯; 关键词：MICRORNAS 疾病矩阵分解

基于Convolutional-LSTM的蛋白质亚细胞定位研究被引量：2: 2019年; 蛋白质亚细胞位置预测研究是目前蛋白质组学和生物信息学研究的重点问题之一。蛋白质的亚细胞定位决定了它的生物学功能,故研究亚细胞定位对了解蛋白质功能非常重要。由于蛋白质结构的序列性,考虑使用序列模型来进行亚细胞定位研究。尝试使用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)两种模型挖掘氨基酸序列所包含的信息,从而进行亚细胞定位的预测。随后构建了基于卷积的长短期记忆网络(Convolutional-LSTM)的集成模型进行亚细胞定位。首先通过卷积神经网络对蛋白质数据进行特征抽取,随后进行特征组合,并将其送入长短期记忆神经网络进行特征表征学习,得到亚细胞定位结果。使用该模型能达到0.816 5的分类准确率,比传统方法有明显提升。; 王春宇徐珊珊郭茂祖车凯车凯; 关键词：蛋白质亚细胞定位

个人信用评分模型的发展及优化算法分析被引量：15: 2015年; 为有效识别与计量个人信用风险,规避金融危机对商业银行的不利影响,保持我国信贷和金融市场的正常运转,对个人信用评分的主要模型及其发展进行了归纳,阐明个人信用评分研究中仍存在信用样本的有效性及完整性问题、信用指标体系的合理性问题以及模型的选择及适用性问题.鉴于此,基于相关性分析实现异常样本的预警,基于蒙特卡洛算法对样本进行补足;结合统计学模型及人工智能模型,采用步长遍历算法对指标体系进行优化及显著性加权;以精确度、稳健性、第1误判率、第2误判率及差异性作为选择指标,实现评分模型的选择与输出.分析表明:通过上述优化算法,将解决个人信用评分中存在的问题,提高商业银行的风险控制能力.; 姜明辉许佩任潇车凯; 关键词：个人信用信用评分模型优化算法

多SNP位点关联及基因互作方法研究: 复杂性状的研究对于改良经济作物农艺性状和品质、提高育种水平，以及助推人类复杂疾病的预防、诊断和治疗等方面具有重要的作用。伴随高通量测序技术的高速发展，大量模式生物的全基因组序列被获取，这为复杂性状的研究提供了良好的机遇。...; 车凯; 关键词：全基因组关联分析单核苷酸多态性; 文献传递

植物抗性基因的数据组织与信息挖掘: 病虫害对植物的迫害已经成为一个严重的问题,尤其对于农作物来说,不仅会造成大面积的减产或绝收,而且会给某些经济产业带来一定程度的影响。因此,通过研究植物和病虫害间的相互作用来提取已知植物抗性基因的特征,进而挖掘更多未知抗性...; 车凯; 关键词：特征提取数据组织信息挖掘

基于头顶点三维运动轨迹的身份识别新方法被引量：2: 2011年; 提出了一种基于头顶点三维运动轨迹的身份识别新方法,并对相关的基本问题进行了较为系统的研究.人在行走时,从头顶点三维运动轨迹中可提取出人体侧视平面上的身高波动信息和人体俯视平面上的摇摆运动信息.从身高波动信息可提取身高参数(身高均值、身高幅值)和步幅参数(步幅长度、步幅频率);这些参数已被证实可作为身份识别的特征参数.本文通过实验进一步证实,从摇摆运动信息提取的摇摆参数(摇摆均值、摇摆幅值和摇摆角)也具有一定的识别力.综合身高参数、步幅参数和摇摆参数,得到一组识别力更强、更稳定的特征组合,从而验证了头顶点三维运动轨迹这种新的生物特征用于身份识别的有效性.; 贾立好邹建华车凯; 关键词：生物特征身份识别

植物抗性基因识别中样本选择的一种新方法被引量：1: 2012年; 植物抗性基因识别中的从头预测方法可以看作机器学习中的分类问题。通常情况下,一个分类器的训练需要正确标记的正例和反例。然而,抗性基因识别中可用的信息仅有少数人工标记的抗性基因,且不具有抗性功能的基因也不明确。为了消除由于正例太少和错误的反例带来的抗性基因识别的影响,基于抗性基因和其他基因在蛋白质相互作用网中的距离,提出了一种新的样本选择方法,并对提出的样本选择方法和通常样本选择方法分别在四种分类器上进行了10倍交叉验证。结果表明,文中方法的SN值平均提高了6.9%,SP值平均提高了13.1%。因此,就敏感性和特异性而言,提出的方法获得了更高效、更可靠的结果。; 车凯郭茂祖刘晓燕滕志霞

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车凯