首页重写:我们在这篇论文中使用潜在语义索引(LSI,一种信息检索技术)[7]从蛋白质互作网络中检索蛋白质之间的关系。 LSI可以解决信息检索(IR)中的同义词(表达给定概念的许多方式)和多义词(单词有多种含义)问题。 这个属性对于解决我们的问题也很有用。 我们的实验结果表明,我们的方法确实克服了使用蛋白质互作网络预测蛋白质功能的问题。
重写:我们在这篇论文中使用潜在语义索引(LSI,一种信息检索技术)[7]从蛋白质互作网络中检索蛋白质之间的关系。 LSI可以解决信息检索(IR)中的同义词(表达给定概念的许多方式)和多义词(单词有多种含义)问题。 这个属性对于解决我们的问题也很有用。 我们的实验结果表明,我们的方法确实克服了使用蛋白质互作网络预测蛋白质功能的问题。
时间: 2023-03-09 13:23:59 浏览: 119
我们在本文中使用潜在语义索引(LSI)[7],这是一种信息检索技术,从蛋白质互作网络中检索出蛋白质之间的关系。 LSI可以解决信息检索(IR)中的同义词(表达某种概念的许多方式)和多义词(单词有多种含义)问题,这种属性对于解决我们的问题也是非常有用的。实验结果表明,我们的方法确实能够克服使用蛋白质互作网络预测蛋白质功能的问题。
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"基于进化TDOA的3-D声阵列测向方法是研究论文,探讨了使用时间差-of-到达(TDOA)测量在三维声学传感器阵列中定位信号源的技术。文章提出两种进化计算方法,即遗传算法和粒子群优化算法,来解决方向查找问题,并考虑了声速的影响,该声速是根据观测到的天气参数和最小二乘(LS)估计算法提供的初步方向估计结果来估算的。"
本文主要关注的是利用TDOA在三维声学阵列中的信号源定向技术。在传统的TDOA测向中,信号到达不同传感器的时间差被用来确定信号源的位置。然而,这篇论文提出了一种创新的方法,通过结合进化计算技术,如遗传算法和粒子群优化算法,来更准确地解决这一问题。
首先,文章指出声音速度在定位过程中起着关键作用。考虑到环境因素,如温度、湿度和压力,这些都会影响声波在空气中的传播速度,论文中提出根据观察到的天气参数来估计声速。此外,初步的方向估计是通过最小二乘估计算法完成的,这是目前TDOA测向中的主流方法。LS估计算法能够提供初始的方向信息,帮助后续的进化算法更快地收敛。
其次,为了提高性能,文章采用了无参考的TDOA测量来定义成本函数。这种方法可以减少误差并提高定位精度。同时,为了确保算法的快速收敛,LS估计算法也被用作两种智能群算法(遗传算法和粒子群优化算法)的初始化方向估计。
仿真结果表明,采用完整TDOA集的提议方法在性能上优于传统的TDOA方法,特别是在处理复杂环境下的信号源定位问题时。这表明进化算法的引入可以显著提高三维声学阵列的定向能力,为实际应用提供了新的可能性,例如在海洋监测、环境噪声控制、无线通信等领域。
这篇研究论文为TDOA基的三维声学阵列测向提供了一种新的优化解决方案,结合了环境因素和智能优化算法,有望提升信号源定位的精度和效率。这对于进一步改进现有技术,尤其是在动态和多变环境中的应用具有重要意义。
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黄金分割法是一种数值优化方法,它通过在区间内不断分割并比较函数值来逼近最优解,具有较高的精度和收敛性。在仿真结果中,论文展示了所提出的算法在实现能效优化方面的有效性。
关键词包括:能源效率、认知无线电、MIMO广播信道和功率分配。这篇论文的贡献在于为认知无线电系统提供了一种新的优化策略,即在保证服务质量的前提下,更有效地利用能源,这对未来绿色通信和可持续发展的无线网络设计具有重要意义。