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俞旭锋

作品数：53 被引量：0H指数：0
供职机构：浙江工业大学更多>>
相关领域：文化科学自动化与计算机技术生物学更多>>

合作作者

文献类型

  • 52篇专利
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 3篇文化科学
  • 1篇生物学

主题

  • 30篇构象
  • 26篇蛋白质结构
  • 22篇蛋白质结构预...
  • 20篇种群
  • 18篇搜索
  • 16篇差分
  • 16篇差分进化
  • 14篇距离谱
  • 11篇亚稳态
  • 10篇蛋白质构象
  • 9篇种群更新
  • 9篇下界
  • 8篇全局优化
  • 8篇全局优化方法
  • 7篇进化算法
  • 7篇局部搜索
  • 7篇空间搜索
  • 7篇初始种群
  • 6篇搜索能力
  • 6篇副本

机构

  • 53篇浙江工业大学

作者

  • 53篇俞旭锋
  • 52篇张贵军
  • 52篇郝小虎
  • 39篇徐东伟
  • 26篇李章维
  • 26篇王柳静
  • 17篇陈凯
  • 3篇梅珊
  • 2篇夏华栋
  • 2篇程凯
  • 1篇张丹

年份

  • 4篇2019
  • 9篇2018
  • 10篇2017
  • 18篇2016
  • 12篇2015
共 53 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
一种基于Lipschitz估计的三维曲面拟合方法
一种基于Lipschitz估计的三维曲面拟合方法，包括以下步骤：首先，对已知初始数据点构建Lipschitz估计下界支撑面，并以n叉树的形式来保存下界估计信息，从而建立待拟合曲面的下界估计曲面，再以同样的方法建立待拟合曲...
张贵军周晓根郝小虎陈凯俞旭锋徐东伟
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一种基于DFP算法和差分进化的分层全局优化方法
一种基于DFP算法和差分进化的分层全局优化方法，DE算法的全局探测能力强，但后期收敛速度很慢，而DFP算法具有较高的局部搜索效率，鉴于此，将DFP算法与DE算法相结合，当种群适应度不再下降时，利用当前种群的梯度信息，可加...
张贵军王柳静周晓根郝小虎俞旭锋徐东伟李章维
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一种基于策略适应性差分进化的全局优化方法
一种基于策略适应性差分进化的全局优化方法，首先，计算出种群中各个体与当前种群中最优个体之间的距离，并分别根据距离和目标函数值对整个种群进行排名；然后，根据距离排名和目标函数值排名的平均误差值判断当前种群中个体的分布情况，...
张贵军周晓根俞旭锋郝小虎徐东伟李章维
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一种基于种群拥挤度识别的差分进化蛋白质结构预测方法
一种基于种群拥挤度识别的差分进化蛋白质结构预测方法，在差分进化算法(DE)的框架下，首先，对输入的查询序列进行随机片段组装，生成具有多样化折叠类型的初始构象种群；然后，依次选取种群中的个体作为目标个体，随机选取和目标个体...
张贵军郝小虎俞旭锋周晓根王柳静李章维
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一种基于副本交换和局部增强策略的群体构象空间搜索方法
一种基于副本交换和局部增强策略的群体构象空间搜索方法，在差分进化算法框架下，采用Rosetta Score3粗粒度知识能量模型来有效降低构象空间搜索维数、提高算法的收敛速度；引入基于知识的片段组装技术可以有效提高预测精度...
张贵军郝小虎俞旭锋周晓根陈凯徐东伟
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一种基于局部Lipschitz支撑面的双层差分进化蛋白质结构预测方法
一种基于局部Lipschitz支撑面的双层差分进化蛋白质结构预测方法，首先，根据能量值选取当前种群中的最优构象，计算其他构象到最优构象的距离，并根据距离对所有构象进行排名；然后，选取离最优构象最近的部分构象建立Lipsc...
张贵军周晓根俞旭锋郝小虎王柳静徐东伟李章维
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一种基于质心变异策略的差分进化蛋白质结构预测方法
一种基于质心变异策略的差分进化蛋白质结构预测方法，首先，根据各构象的能量值进行升序排列，并计算各构象与能量最低构象的平均能量误差值；然后，选取部分能量较低的构象计算质心构象；最后，根据平均能量误差值判断算法所达到的搜索状...
张贵军周晓根俞旭锋郝小虎王柳静徐东伟
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一种基于局部抽象凸支撑面的多策略群体蛋白质结构预测方法
一种基于局部抽象凸支撑面的多策略群体蛋白质结构预测方法，首先，根据随机选择的构象个体、当前目标构象个体和能量值最低的构象构体生成三个不同的新构象个体；然后，分别计算当前种群中各构象个体到各新构象个体的距离，并根据距离进行...
张贵军周晓根王柳静郝小虎俞旭锋徐东伟李章维
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一种基于群体Lipschitz下界估计的蛋白质结构预测方法
一种基于群体Lipschitz下界估计的蛋白质结构预测方法，首先，对整个初始构象种群构建Lipschitz下界估计支撑面，从而建立原能量函数模型的下界估计模型；然后，基于片段组装技术产生测试构象，进而根据下界估计模型获取...
张贵军周晓根王柳静郝小虎俞旭锋徐东伟李章维
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一种基于群体阶段性样本训练的k-近邻预测全局优化方法
一种基于群体阶段性样本训练的k-近邻预测全局优化方法，在差分进化算法为框架，基于k-近邻预测方法，通过k-近邻预测值来代替新个体的实际目标函数值，从而减少函数评价次数；在进化过程中，根据种群中个体的拥挤度，即各个体之间的...
张贵军周晓根郝小虎俞旭锋夏华栋徐东伟李章维
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