专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种新的基于元胞自动机的蛋白质进化仿真模型-CN201811571554.1有效
  • 肖绚;薛广福 - 景德镇陶瓷大学
  • 2018-12-21 - 2020-07-28 - G16B5/00
  • 本发明提供一种新的基于元胞自动机的蛋白质进化仿真模型,包括以下步骤:使用关键词¢在NCBI数据库中找到属于蛋白质家族¢的所有蛋白质,通过这些蛋白质的ID号到Uniport数据库中找到蛋白质家族¢的结构域信息,构成进化仿真模型的训练数据集;通过训练数据集中的数据得到蛋白质家族¢的公共结构域,通过由前向后进化先验概率表Ф和由后向前进化先验概率表Э,得出蛋白质家族¢的其它结构域在公共结构域前面和后面出现的概率;仿真出一条新的蛋白质序列,蛋白质序列以结构域连接的形式给出。本发明提出的方法具有模型简单、仿真度高的优点,具有广阔的运用前景。
  • 一种基于自动机蛋白质进化仿真模型
  • [发明专利]一种基于基因本体信息的蛋白质序列表示方法-CN201710071092.6有效
  • 肖绚;程翔 - 景德镇陶瓷大学
  • 2017-02-09 - 2019-04-09 - G16B15/20
  • 本发明涉及一种新的基于基因本体信息的蛋白质序列表示方法,首先使用BLAST程序搜索Swiss‑Prot数据库找到蛋白质序列P所有的相似蛋白质序列,将训练数据集中所有蛋白质输入到GO数据库中,搜寻每个蛋白质所具有的GO本体信息;然后在基因本体库中搜寻P蛋白质所具有的标注基因本体信息;根据预测问题具有的M个标签,将P蛋白质定义为M个元素的离散向量。本方法通过将序列集中的蛋白质GO信息,融合成新的蛋白质P的向量描述,使得采用GO方法维度大大降低,用于蛋白质亚细胞多标签定位预测和抗菌肽功能多标签预测中,能明显提高相关预测器的预测成功率,具有广阔的运用前景。
  • 一种基于基因本体信息蛋白质序列表示方法
  • [发明专利]一种多标签分类方法及其装置-CN201510114326.1有效
  • 程翔;肖绚 - 景德镇陶瓷大学
  • 2015-03-16 - 2018-09-14 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种多标签分类方法及相应装置,该方法利用问题转换算法将多标签分类问题转换成多个单标签分类问题;对于每个待预测的未标签实例X*,计算第j个预测实数值j=1,…,q,q为标签向量的维数;判断每个待预测标签实例X*的第j个预测实数值所属类别;综合所有单标签完成多标签分类。本发明提出的多标签分类方法通过特定的技术手段,将待预测样本标签进行标记,结果为与已知训练样本的距离最接近的标签,而无需计算每个样本之间的距离,运算效率高于ML‑KNN,可以应用于大数据处理,可应用于生物信息、文本分类和音乐分类等多标签分类中。
  • 一种标签分类方法及其装置
  • [发明专利]一种新的融合遗传信息的蛋白质训练集非平衡问题的解决方法-CN201510382703.X有效
  • 肖绚;刘子 - 景德镇陶瓷大学
  • 2015-07-03 - 2018-03-16 - G06F19/24
  • 本发明提供一种新的融合遗传信息的蛋白质训练集非平衡问题的解决方法,将蛋白质P序列中的保守区氨基酸不变,非保守区域氨基酸按照其PSSM矩阵突变为其它氨基酸概率的大小依次转换成其它氨基酸,这样就可以得到20条含有蛋白质P遗传信息的虚拟蛋白质,对非平衡的数据集中数量少的子集进行扩大,使得非平衡数据集变为平衡数据集,有利于训练相关预测器,可提高预测器的预测成功率。本发明与现有解决非平衡数据方法不同,能融合蛋白质进化信息,直接从序列上进行扩展,而不是在描述序列信息的离散数字模型中进行插值,具有明显的生物学意义,所以能明显提高相关预测器的预测成功率,具有广阔的运用空间。
  • 一种融合遗传信息蛋白质训练平衡问题解决方法
  • [发明专利]一种新的基于ChEBI描述的药物分子相似性计算方法-CN201710023857.9在审
  • 肖绚;程翔 - 景德镇陶瓷大学
  • 2017-01-13 - 2017-04-26 - G06F19/16
  • 本发明涉及一种新的融合ChEBI中化合物本体信息的药物分子相似性计算解决方法,从ChEBI网站中下载所有药物分子本体信息,以药物分子在KEGG中的代码搜索出未知药物化合物的定义,分别计算定义句子中的每个单词在所有ChEBI化合物定义中出现的次数。两个化合物的相似性采用对所有共同出现的单词在ChEBI定义中出现的总次数分别倒数求和表示。本发明融合化合物ChEBI中的本体信息,采用此发明中计算化合物相似性方法和多标签算法ML‑GKR用于化合物ATC分类预测器的预测成功率,比现有多标签算法预测成功率提高5%,具有广阔的运用前景。
  • 一种基于chebi描述药物分子相似性计算方法
  • [发明专利]一种新的融合遗传信息的蛋白质序列表示方法-CN201510382702.5在审
  • 肖绚 - 景德镇陶瓷学院
  • 2015-07-03 - 2015-11-11 - G06F19/18
  • 本发明提供一种新的融合遗传信息的蛋白质序列表示方法,将蛋白质P序列中的保守区氨基酸不变,非保守区域氨基酸按照其PSSM矩阵突变为其它氨基酸概率的大小依次转换成其它氨基酸,这样就可以得到20条含有蛋白质P遗传信息的虚拟蛋白质,将蛋白质P与虚拟蛋白质组,合成新的蛋白质P的向量描述,以解决蛋白质二级结构类型预测及亚细胞定位预测率较低的问题。本发明提出的方法与现有融合进化信息方法相比,具有更明显的生物学意义,采用最具可能进化的蛋白质组来表示某一个蛋白质,能明显提高相关预测器的预测成功率,具有广阔的运用空间。
  • 一种融合遗传信息蛋白质序列表示方法
  • [发明专利]基于多标记学习的抗菌肽活性预测方法-CN201410712399.6在审
  • 周丰丰;王普;肖绚;葛瑞泉;刘记奎 - 深圳先进技术研究院
  • 2014-11-28 - 2015-04-01 - G06F19/10
  • 基于多标记学习的抗菌肽活性预测方法通过提取肽序列对应的氨基酸成分,然后根据物理化学属性编码获取对应的矩特征,共同构成肽序列的特征向量。每条肽序列的特征向量是由两部分构成,一是氨基酸成分,二是基于物理化学属性编码提取的矩特征。采用最小二乘的多标记学习算法计算最小化变换矩阵W,则能够通过变换矩阵W得出待测样本的各标记输出,根据各标记输出获取预测类标签向量集合。根据类标签向量集合快速准确预测抗菌肽序列的活性。因此,能够获取肽序列各个角度的形状特定,从而能够快速、准确、自动标注抗菌肽活性。
  • 基于标记学习抗菌活性预测方法
  • [发明专利]基于复杂度和分子指纹的药物-靶标结合预测方法-CN201210439995.2有效
  • 肖绚;闵建亮 - 景德镇陶瓷学院
  • 2012-11-07 - 2013-02-13 - G06F19/10
  • 本发明公开了基于复杂度和分子指纹的药物-靶标结合预测方法,基于复杂度和氨基酸二联体成分生成蛋白质伪氨基酸成分,结合蛋白质序列氨基酸成分将靶标蛋白质序列转换成421维空间向量;通过药物分子指纹软件将药物分子描述成一个256维空间向量;将描述蛋白质序列的421维空间向量和描述药物分子的256维空间向量组合成677维空间向量,作为药物-靶标结合描述符;采用模糊K近邻法对训练集进行训练,得出预测器最佳参数,将药物-靶标结合描述符输入预测器预测药物和靶标是否有关联,本方法不需要测出蛋白质的三维结构,只需蛋白质的一维序列加上药物分子指纹就可预测药物与蛋白质是否可结合,预测成功率高。
  • 基于复杂度分子指纹药物靶标结合预测方法
  • [发明专利]基于灰色理论和分子指纹的药物-靶标结合预测方法-CN201210440292.1有效
  • 肖绚;闵建亮 - 景德镇陶瓷学院
  • 2012-11-07 - 2013-02-13 - G06F19/00
  • 本发明公开了基于灰色理论和分子指纹的药物-靶标结合预测方法,基于灰色理论GM(1,1)模型生成蛋白质伪氨基酸成分,结合蛋白质序列氨基酸成分将靶标蛋白质序列转换成21维空间向量;通过药物分子指纹软件将药物分子描述成一个256维空间向量;将描述蛋白质序列的21维空间向量和描述药物分子的256维空间向量组合成277维空间向量,作为药物-靶标结合描述符;采用模糊K近邻法对训练集进行训练,得出预测器最佳参数,将药物-靶标结合描述符输入预测器预测药物和靶标是否有关联,本方法不需要测出蛋白质的三维结构,只需蛋白质的一维序列加上药物分子指纹就可预测药物与蛋白质是否可结合,预测成功率高。
  • 基于灰色理论分子指纹药物靶标结合预测方法
  • [实用新型]一种具有防伪功能的花纸-CN201120579208.5有效
  • 王俊祥;肖绚 - 景德镇陶瓷学院
  • 2011-12-18 - 2012-10-17 - B44C1/17
  • 本实用新型涉及一种具有防伪功能的花纸,包括离型层(1),在离型层(1)上印刷有图案层(2),在图案层(2)上覆盖有转移薄膜层(3),所述图案层(2)中设有水印(4),水印(4)中含有版权信息,随着花纸的制备和陶瓷的烧制,含版权水印信息的数字花纸图案可转移至陶瓷之上以实现对陶瓷的版权保护,在论证过程中,鉴别者可首先将花纸图案进行扫描,并应用水印提取算法在扫描后的花纸图像中提取水印信息以完成版权论证过程,识别产品的真假。因此,本实用新型能够真正从技术上有效的遏制“盗版”、“侵权”现象的发生,为陶瓷知识产权保护做出巨大的贡献。
  • 一种具有防伪功能
  • [发明专利]一种陶瓷装饰图案设计方法-CN201110166313.0有效
  • 肖绚;王普 - 景德镇陶瓷学院
  • 2011-06-20 - 2011-12-14 - B44C5/04
  • 本发明适用于陶瓷图案设计领域,提供了一种陶瓷装饰图案设计方法,包括:通过对元胞自动机初始值、演化规则和演化次数的调节来生成复杂多变的图形图像;通过色彩配置对元胞自动机图作美化处理;结合陶瓷装饰的特点及规律,将元胞自动机图制作成花纸,并通过贴花工艺装饰在陶瓷器皿上。本发明把元胞自动机这一前沿科技应用到日用陶瓷装饰设计中,运用科技和艺术结合的方法,通过对元胞自动机初始值、演化规则和色彩配置的调节,通过简单的计算就能生成丰富多彩的图形、图像,然后设计者根据陶瓷装饰的特点与规律,对数字化的图案做艺术性的处理并生成大量精美的图案,实现了设计效率高、成本低、操作简便而且灵活的目的。
  • 一种陶瓷装饰图案设计方法
  • [发明专利]蛋白质序列特征可视化提取方法-CN201010100242.X无效
  • 肖绚;王普 - 景德镇陶瓷学院
  • 2010-01-22 - 2010-09-08 - G06F19/00
  • 本发明涉及一种蛋白质序列特征可视化提取方法,主要包括首先对蛋白质序列中每个氨基酸进行数字编码,通过编码模型将蛋白质字符序列转换成反映蛋白质序列理化性质的三个数字序列,再基于偏序理论构建三个哈斯矩阵,通过变换将这三个哈斯矩阵转换成一个改进的哈斯矩阵,这个改进的哈斯矩阵中的元素由“0”、“1”、“2”、“3”、“4”、“5”、“6”、和“7”八个数字构成,再将改进的哈斯矩阵转换为8种颜色的图像,得到具有蛋白质全序列特征可视化图形。本发明方法具有全序列分析、直观性和普适性的特点,从生成的可视化序列图像中可得到不同蛋白质序列具有的特征。
  • 蛋白质序列特征可视化提取方法

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