王淼
- 作品数：23 被引量：86H指数：5
- 供职机构：西北工业大学机电学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西省自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术一般工业技术医药卫生机械工程更多>>
- 一种衡量基因语义相似度的新方法被引量：2
- 2011年
- 提出了一种新的方法来衡量基因之间的语义相似度。本方法的主要原则是同时依赖于GO拓扑结构图中基因注释项之间的路径长度和基因注释项的公共祖先节点在GO拓扑结构图中的深度。用人工数据和取自酵母基因数据库的基因数据进行了实验,结果表明本方法比传统方法更有效。
- 张少华尚学群王淼
- 基于相邻模式段组合的生物序列模式挖掘算法被引量：2
- 2008年
- 传统的序列模式挖掘算法应用在生物序列上有其局限性,根据生物序列的特点,提出了基于相邻频繁模式段的模式挖掘算法-JPS。首先产生相邻频繁模式段,然后对这些频繁模式段进行组合,产生新的频繁模式。通过实验分析,该方法在相似性很强的序列数据库中比传统的PrefixSpan算法效率高。通过对真实的蛋白质序列家族库的处理,证明该算法能有效处理生物序列数据。
- 王淼尚学群薛贺
- 关键词：前缀频繁集
- 基于不确定PPI网络的功能模块挖掘
- 2011年
- 近年来,挖掘具有生物学意义的功能模块,吸引了很多人的关注。但是,生物信息学中的蛋白质交互(PPI)网络和其他的一些生物数据常常会由于实验检测方法的局限性而呈现出不确定性。以具有不确定性的PPI数据为研究对象,挖掘蛋白质复合物。引入了一些新概念,并给出了一个深度优先算法。使用MIPS数据库评估实验结果表明,该算法在精确度和覆盖率两个方面性能优良。在基因拓扑上分析实验结果证实了所得到的大多数蛋白质复合物具有很高的相似性。最后也对算法的可扩展性进行了验证。总之,可以有效地从不确定PPI网络中挖掘出功能模块。
- 孟雅尚学群缪苗王淼
- 关键词：功能模块相关度
- 基于相邻频繁模式段的闭合序列模式挖掘算法被引量：2
- 2008年
- 直接对生物序列进行频繁模式挖掘会产生很多冗余模式,闭合模式更能表达出序列的功能和结构。根据生物序列的特点,提出了基于相邻闭合频繁模式段的模式挖掘算法-JCPS。首先产生闭合相邻频繁模式段,然后对这些闭合频繁模式段进行组合,同时进行闭合检测,产生新的闭合频繁模式。通过对真实的蛋白质序列家族库的处理,证明该算法能有效处理生物序列数据。
- 王淼尚学群薛贺
- Chisel构建处理器模型的功能验证方法研究被引量：1
- 2023年
- 随着航空硬件设计复杂度的提高,芯片验证技术已经成为了芯片设计的难点。为了有效缩短设计流程的总体工作时间,有必要在占据设计大量时间的验证中,研究出快速寻找设计错误的方法。被测设计是兼容ARM V4指令集架构(instruction set architecture,ISA)的处理器模型ARMChisel,该处理器模型采用新型的硬件语言Chisel构建,是一个具有高复杂性的硬件设计。基于这一嵌入式处理器模型:①设计了支持ARM V4 ISA架构全部指令的随机指令生成器,提高了生成测试激励的速度;②根据新型构建语言Chisel的特点,针对被测处理器模型设计了Chisel层面初级验证、覆盖率快速验证、直接测试验证和复杂应用程序验证策略,确保达到预期的覆盖率;③在Chisel环境和Verilog环境中搭建了基于嵌入式处理器模型的测试平台,测试平台收集覆盖率同时能快速准确地发现错误并定位错误,提高了验证速度。采用FPGA(field programmable gute array)方法加速大型应用程序的验证,缩短了验证周期。
- 吴乐宁王淼陈福
- 关键词：ARM架构
- 基于权值图的基因芯片数据差异双聚类挖掘算法被引量：2
- 2011年
- 研究了从基因芯片中挖掘差异双聚类的算法。差异双聚类中的基因在不同类别的数据中表达水准不同,这样的差异双聚类可以有效地找出影响基因表达水平的关键实验因素以及对实验条件敏感的基因。传统的双聚类方法采取分别在两类基因数据中找出聚类,再进行比较以得到最终的差异双聚类,该策略的时间效率不高。为了快速地找出差异双聚类,提出一个全新的基于权值图的差异双聚类方法,该方法的主要创新之处在于直接在由两类数据构成的权值图上挖掘双聚类,避免了分别挖掘再比较的步骤。实验结果证实该算法具有较高的运行效率。
- 刁静霓尚学群王淼缪苗
- 关键词：聚类子空间聚类
- 基于AHP-GEM模糊分析的飞机驾驶舱人机界面评价被引量：13
- 2017年
- 为对飞机驾驶舱人机界面进行科学评价,针对传统层次分析法存在的的不一致性问题,基于群组决策特征根法和模糊理论提出AHP-GEM模糊综合分析法。基于AHP方法建立了驾驶舱人机界面评价指标体系;运用AHP-GEM模糊综合评价方法将定性指标转换为定量指标,进而构建了飞机驾驶舱人机界面评价模型与软件原型系统。以某型飞机驾驶舱人机界面设计评价为例,验证了该方法有助于规避决策过程的主观性,简化了传统计算过程。
- 王淼余隋怀杨延璞
- 从基因表达数据中有效挖掘差异共表达双聚类——DiCluster算法被引量：1
- 2012年
- 双聚类是一种可以同时在基因和条件两个维度上分析基因表达数据的方法,它可以找出在部分条件下具有相似表达趋势的基因。已有的方法都是从一个数据集中挖掘双聚类。从生物意义上分析,从不同基因表达数据集中挖掘差异表达双聚类可以发现具有生物意义的转录因子等信息。因此,提出一种挖掘不同数据集上差异共表达双聚类的算法——DiCluster。该算法采用深度优先基因扩展方法,并引入了剪枝策略,有效挖掘最大差异表达双聚类。实验结果表明,DiCluster不仅比已有算法具有更高的效率,而且挖掘出的结果具有更好的统计学和生物学意义。
- 李晓园尚学群王淼
- 关键词：基因表达数据
- 基于seeds集和频繁项集挖掘的半监督聚类算法被引量：2
- 2010年
- 半监督聚类在无监督学习中通过对少量监督信息的有效利用提高聚类性能。提出一种基于seeds集的半监督聚类算法,它采用Apiori算法对初始seeds集和扩大规模后seeds集的数据进行频繁项集挖掘,使得数据中存在的噪音数据和误标记数据得到净化、修正,以改善seeds集质量,提高聚类性能。该算法使用带权χ2测试这一数学模型作为分类规则度量指标,以对无标记数据进行类标签值预测。实验结果显示,所提出的结合了频繁项集挖掘和带权χ2测试的基于seeds集的半监督聚类算法不仅改善了seeds集质量,也提高了预测结果的精确度,优化了聚类性能。
- 赵倩尚学群王淼
- 关键词：半监督聚类频繁项集挖掘
- 相对行常量差异共表达双聚类挖掘算法被引量：1
- 2013年
- 在生物信息学上,挖掘差异共表达双聚类有助于研究衰老、癌变类变化的生物过程。以往的差异共表达双聚类定义仅仅从一组基因的角度来衡量差异,导致包含了很多噪声。为了克服上述缺点提出新的差异共表达支持度MiSupport,可以将一组基因的差异细化到基因级别;并由此定义提出MiCluster算法,可以在两个真实的基因芯片数据中挖掘最大的差异共表达双聚类。MiCluster算法首先基于两个基因芯片数据构建差异共表达权值图,然后基于权值图,采用样本扩展和层次扩展,并利用精确的候选产生方法和高效的剪枝策略,挖掘出最大的差异共表达双聚类。实验结果证明,MiCluster算法比现有的算法快速高效,而且通过均方误差(MSE)测试和基因本体(GO)评价,挖掘出来结果具有更大的统计意义和生物学意义。
- 谢华博尚学群王淼
- 关键词：基因芯片基因共表达
