于彬
- 作品数：16 被引量：22H指数：3
- 供职机构：青岛科技大学数理学院更多>>
- 发文基金：山东省教育厅科技计划国家高技术研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：生物学理学自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 关于共同宽容的单机交错排序问题
- 2007年
- 研究关于共同宽容交货期的单机排序问题.当共同的宽容区间大小给定,位置不固定问题时,该问题证明是NP-hard的,并给出了求解上述问题的动态规划算法.
- 于彬王广彬许春明
- 关键词：排序动态规划算法
- 基于离散小波变换的膜蛋白跨膜螺旋区段预测被引量：2
- 2008年
- 基因组计划所产生的大量蛋白质序列迫切需要从理论上预测跨膜螺旋区段.文中采用基于离散小波变换的方法预测膜蛋白跨膜螺旋区段的数目和位置.以PDB代码为1KQG的膜蛋白为例,描述了该方法对跨膜螺旋区段的数目和位置的预测分析过程.从最新的MPtopo数据库中随机抽取80条三维结构已知的膜蛋白序列作为测试集(含325个跨膜螺旋区),采用该方法对跨膜螺旋区段进行预测,其中312个跨膜螺旋区被准确预测到,预测准确率为96.6%.并将预测结果与7种常用预测方法的主要预测结果进行了比较.结果表明,该文提出的方法具有较高的预测准确度.
- 于彬王广彬王翼飞
- 关键词：离散小波变换膜蛋白疏水性
- 基于支持向量机的人类ncRNA基因预测被引量：1
- 2017年
- 提出一种新的基于支持向量机的人类ncRNA基因预测方法。首先从GENCODE数据库和UCSC数据库中提取人的ncRNA和mRNA序列数据,选择单核苷酸、二核苷酸出现频率等86个特征作为原始数据,其次利用离散小波变换去除冗余信息和噪声,最后建立离散小波变换与支持向量机相结合的ncRNA基因预测模型(DWT-SVM)。实验结果表明DWTSVM模型对测试集ncRNA的预测准确率为93.71%,优于PCA-SVM和DWT-KNN两种预测模型的预测结果。
- 于彬陈成刘健李珊陈瑞欣
- 关键词：非编码RNA基因预测支持向量机离散小波变换
- 基于局部非负矩阵分解的人脸识别被引量：1
- 2010年
- 提出了一种基于局部非负矩阵分解的人脸识别方法。以单个人的训练样本集获取其人脸特征子空间,将识别图像向每一个特征子空间中进行映射及重构,在子空间内实现人脸识别。ORL标准人脸库进行的计算机仿真证实了该方法的有效性。
- 于彬
- 关键词：非负矩阵分解人脸识别子空间
- 基于小波分析的BP神经网络膜蛋白跨膜螺旋区段预测被引量：4
- 2010年
- 基因组计划所产生的大量蛋白质序列迫切需要从理论上预测跨膜螺旋区段。提出了基于小波多分辨分析的BP神经网络膜蛋白跨膜螺旋区段的预测新方法,并把此方法称之为WnnTM。从MPtopo数据库中随机抽取80条三维结构已知的膜蛋白质序列构建数据集,把它们映射成疏水值序列,通过小波分解和重构得到小波系数,并结合BP神经网络构造小波BP神经网络预测模型,对膜蛋白跨膜螺旋区段的位置和数目进行预测。实例验证,WnnTM预测方法比单独用BP神经网络对膜蛋白跨膜螺旋区段进行预测更有效。
- 于彬
- 关键词：小波分析BP神经网络膜蛋白
- 基于集成学习的人类LncRNA大数据基因预测被引量：1
- 2018年
- 长非编码RNA(LncRNA)在表观遗传调控、转录后调控和人类疾病中发挥着重要作用,利用机器学习方法从海量的RNA数据中识别出LncRNA十分必要。本研究提出一种基于集成学习的LncRNA大数据基因预测新方法。首先提取序列碱基出现频率的86个特征作为原始特征集合,其次,基于GA-SVM选取出最优特征,以SVM五折交叉验证的准确率作为适应度,最后构建AdaBoost算法与SVM相结合的基因预测模型(AdaBoost-SVM)。实验结果表明:AdaBoost-SVM模型对测试集LncRNA的预测准确率为89.26%,优于RF、SVM和DWT-SVM3种预测模型的结果。
- 于彬李珊陈成陈瑞欣田保光
- 关键词：基因预测ADABOOST算法支持向量机
- 膜蛋白跨膜螺旋区段的预测研究被引量：1
- 2008年
- 提出了一种基于离散小波变换的预测膜蛋白跨膜螺旋区段数目和位置的方法,并以PDB代码为1F88的膜蛋白为例,描述了该方法对跨膜螺旋区段的数目和位置的预测分析过程。为了测试该方法的实际效果,采用25条膜蛋白序列作为测试集,并将预测结果与5种常用预测方法的主要预测结果进行比较。结果表明,提出的方法具有较高的预测准确度。
- 于彬
- 关键词：小波变换膜蛋白疏水性
- 基于GA-SVM方法的结肠癌基因表达谱数据分析被引量：2
- 2012年
- 对结肠癌的基因表达谱数据进行分析,提出选取其特征基因的新方法。首先考虑到基因表达谱数据高维数、小样本的特点,采用Bhattacharyya距离对数据进行降维,运用遗传算法生成特征基因子集,以支持向量机作为分类器,建立了基于GA-SVM的结肠癌两类别分类模型。实验结果表明,仅需提取10个特征基因就可获得95.62%分类准确率。
- 于彬张岩
- 关键词：基因表达谱肿瘤分类特征基因支持向量机
- 基于小波变换的膜蛋白跨膜螺旋区段预测分析被引量：1
- 2008年
- 提出了一种基于离散小波变换的预测膜蛋白跨膜螺旋区段数目和位置的方法。以PDB代码为1F88的膜蛋白为例,描述了该方法对跨膜螺旋区段的数目和位置的预测分析过程。为了测试方法的实际效果,采用19条膜蛋白序列作为测试集,并将预测结果与DAS、PRED-TMR2、SOSUI、HMMTOP2.0、TMHMM2.0五种常用预测方法的主要预测结果进行比较。结果表明,本工作提出的方法具有较高的预测准确度。
- 于彬王广彬
- 关键词：小波变换膜蛋白
- 基于贝叶斯统计方法的两总体基因表达数据分类被引量：3
- 2005年
- 在疾病的诊断过程中,对疾病的精确分类是提高诊断准确率和疾病治愈率至 关重要的一个环节,DNA芯片技术的出现使得我们从微观的层次获得与疾病分类及诊断 密切相关的基因功能信息．但是DNA芯片技术得到的基因的表达模式数据具有多变量小 样本特点,使得分类过程极不稳定,因此我们首先筛选出表达模式发生显著性变化的基因 作为特征基因集合以减少变量个数,然后再根据此特征基因集合建立分类器对样本进行分 类．本文运用似然比检验筛选出特征基因,然后基于贝叶斯方法建立了统计分类模型,并 应用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)抽样方法计算样本归类后验概率．最后我们将此模型 应用到两组真实的DNA芯片数据上,并将样本成功分类．
- 孟宪花于彬王翼飞
- 关键词：DNA芯片贝叶斯定理后验概率
