一种基于Top-n-gram的蛋白质远程同源性检测和折叠识别方法

    公开(公告)号:CN102043910B

    公开(公告)日:2012-12-12

    申请号:CN201010600321.7

    申请日:2010-12-22

    Abstract: 一种基于Top-n-gram的蛋白质远程同源性检测和折叠识别方法,涉及一种蛋白质远程同源性检测和折叠识别方法。本发明为了解决现有的蛋白质远程同源性检测和折叠识别方法中,二进制谱无法找到最优阈值,无法区分氨基酸出现频率的差别的问题。具体步骤:一、运行PSI-BLAST,输入测试蛋白质序列进行多序列比对,计算氨基酸i的伪计数;二、生成频率谱;三、将频率谱转化为Top-n-gram;四、获得测试蛋白质序列对应的潜在语义表达向量;五、将测试蛋白质序列对应的潜在语义表达向量输入SVM分类器进行分类,得到预测结果。应用于蛋白质同源性检测和折叠识别领域。

    语句级中英文混合输入方法

    公开(公告)号:CN102012748A

    公开(公告)日:2011-04-13

    申请号:CN201010566505.6

    申请日:2010-11-30

    Abstract: 语句级中英文混合输入方法,本发明涉及信息输入方法,尤其涉及一种中英文混合语句输入方法。它解决了现有的中英文混合输入方法采用手工标示输入的字母串中哪些需要转换成中文哪些是英文单词,无法保证连续的语句输入的问题。它包括下述步骤:用键盘输入字符串;由输入法管理系统对字符串进行中英文切分;所做的中英文切分是基于中文拼音库和英文词库的自动识别;输入法管理系统对切分后的字符串分别进行相应的中文和英文字符转换,并提供混合语句候选和中英文词语候选;所做出的中文和英文字符转换是基于中文词库和中英文统计库的自动识别;从通过插入、删除、选择等编辑命令,最终从候选列表中选定输出内容;输出中英文混合语句。用于文字输入。

    词汇自适应中文输入方法
    13.
    发明公开

    公开(公告)号:CN101995963A

    公开(公告)日:2011-03-30

    申请号:CN201010551084.X

    申请日:2010-11-19

    Abstract: 词汇自适应中文输入方法,本发明涉及一种计算机、手机、或者掌上电子产品等的词汇自适应的中文输入方法。它降低输入法的背景噪音,减少系统开销,实现个性化输入。它用于汉字输入。它包括下述步骤:输入汉语拼音字符串;进行音节切分;根据本地的通用词库中词的状态和已经加载到本地的领域专业词库的状态对音节串进行汉语语句转换;输出汉字字符串;搜索位于服务器端的领域专业词库并判断已输入汉语语句中是否包含位于服务器端的领域词库集中的词汇;如果存在这样的词汇,则将包含该词汇的领域专业词库加载到本地;根据选择确定的汉语语句输入,对位于本地的通用词库和已经加载到本地的领域专业词库中的词进行词汇状态调整。

    一种满足多偏好约束的投资收益计算方法及系统

    公开(公告)号:CN112700334A

    公开(公告)日:2021-04-23

    申请号:CN202110041877.5

    申请日:2021-01-13

    Abstract: 本发明涉及一种满足多偏好约束的投资收益计算方法及系统,所述方法应用于包括数据预处理模块、收益率计算模块和收益率展示与对比模块的系统。所述计算方法包括:定义SEA组合分布,获取投资数据并进行预处理;通过正向扩展与反向划分的方式构建SEA投资组合网格结构与网格单元;计算各投资组合网格单元的资金加权因子、时间加权因子、双因子加权成本及收益;根据目标投资组合网格单元的组合形式,对目标投资组合包含的所有网格单元合并计算出双因子加权收益率;将双因子加权收益率和内外收益率进行对比。本发明所涉及的收益率计算方法及系统可同时满足用户对于资产收益率的四项约束需求:历史不变、平稳过渡、收益一致以及可对比性。

    基于个体、群体、总体多层次的智能证券比较方法和系统

    公开(公告)号:CN112667699A

    公开(公告)日:2021-04-16

    申请号:CN201910976900.2

    申请日:2019-10-15

    Inventor: 王晓龙 黄冬 孟正

    Abstract: 本发明提出了一种基于个体、群体、总体多层次的智能证券比较方法和系统,包括:数据获取、群体构建、跑道成员确定和不同粒度集合的比较步骤。使用人工标识和系统生成技术确定证券品种的属性,构建证券品种群体;创建三维模型并降维成二维,确定跑道成员和时间间隔获取数据,选择固定或动态跑道分配方法呈现成员涨跌幅;对不同粒度集合进行比较,通过下寻上寻技术进行不同层次间切换比较。本发明实施方式在建立个体、群体、总体多层次证券品种结构的基础上,通过对不同粒度证券品种之间的相互比较,提高了数据处理和展示效率,便于用户在宏观和微观多层次上对历史和现状有更加清晰地认识,从而提高了用户进行理性证券投资的效率。

    一种基于时间轴的历史题解题方法、系统及介质

    公开(公告)号:CN107679154A

    公开(公告)日:2018-02-09

    申请号:CN201710888726.7

    申请日:2017-09-27

    Abstract: 本发明提供了一种基于时间轴的历史题解题方法、系统及介质,该历史题解题方法包括:时间轴知识库构建步骤、历史词条时间字典构建步骤、问题时间属性分析步骤、相关词条筛选步骤、基于时间轴的文档片段筛选步骤、候选答案生成步骤。本发明的有益效果是:本发明通过构建的时间轴知识库和历史词条时间字典,自动地发现历史简答题题目中的时间信息,并将问题分类为时间限定类问题和非时间限定类问题。对于时间限定类问题,在生成候选答案的过程中加入基于时间轴的时间判断方法,生成和问题中时间相符合的候选答案。避免因为时间信息的遗漏而导致候选答案和问题的时间节点不符。

    一种基于混合模型的金融品种价格预测方法及系统

    公开(公告)号:CN107481048A

    公开(公告)日:2017-12-15

    申请号:CN201710672177.X

    申请日:2017-08-08

    CPC classification number: G06Q30/0278 G06Q30/0283 G06Q40/00

    Abstract: 本发明提供一种基于混合模型的金融品种价格预测方法及系统,属于金融数据处理领域。本发明方法包括如下步骤:构建金融品种历史行情数据库,用于存储金融品种在过去某一时间段内的历史行情数据;在金融品种历史行情数据库的基础上构建混合模型,所述混合模型包括深度学习模型和结合小波变换降噪的ARIMA模型;运用混合模型对金融品种价格变动趋势进行预测,并对来自不同模型的预测结果进行综合从而得到精确度更高的预测结果;检验混合模型的预测结果是否准确,并根据检验结果对混合模型的子模型进行参数调节从而优化混合模型结构。本发明具有良好的预测性能,能够准确的预测金融品种在未来的价格变换趋势,预测的结果更加精确。

    一种基于微博的知识推荐方法与系统

    公开(公告)号:CN104035972B

    公开(公告)日:2017-06-06

    申请号:CN201410216252.8

    申请日:2014-05-21

    Abstract: 本发明提供了一种基于微博的知识推荐方法及系统,该知识推荐方法包括如下步骤:用户建模、定时批量采集用户关注好友发布的微博、知识条目发现、知识条目扩展、知识推荐。本发明的有益效果是本发明提出一种基于微博的知识推荐方法与系统,从用户关注好友所发布的微博数据中自动发现各类知识条目,对知识条目形成扩展解释,在用户阅读微博时,向用户推荐所发现知识条目中对其有价值或其感兴趣的知识条目及相关扩展解释,提供主动的、个性化的知识服务,既能免去了用户的知识检索过程又能避免有价值信息被淹没。

    一种借助互联网自动构建文本分类语料库的方法及系统

    公开(公告)号:CN103823824B

    公开(公告)日:2017-04-05

    申请号:CN201310314269.2

    申请日:2013-11-12

    Abstract: 本发明公开了一种借助互联网自动构建文本分类语料库的方法及系统,该方法包括如下步骤:用户提供所需的文本类别体系,网站结构与内容的采集整理,用户输入类别与网站结构的匹配,语料库去噪,输出语料库。本发明的技术效果是:利用互联网上各类网站上存在的类别标注信息,无需专业的人员手工标注,自适应不同用户的分类体系需求。它改变了传统的语料库构建系统需要大量的具有一定专业知识的人员加入标注的方式,采用对互联网上的丰富信息进行自动的抽取和挖掘的方式,可快速的构建出大容量的精准的文本分类语料库。

    基于通用模型的Switch驱动方法

    公开(公告)号:CN104899041A

    公开(公告)日:2015-09-09

    申请号:CN201510330081.6

    申请日:2015-06-15

    Abstract: 基于通用模型的Switch驱动方法,属于Switch通用模型的构建领域。为了解决现有的开关驱动模块,无法驱动多种开关结构的问题。步骤一一,确定开关的种类和数量,步骤一二,令每个开关的每个端为一个通道,根据开关的种类和数量得到所有开关的通道数,确定各通道的连接关系,并对所有的通道进行命名,从而构建等效通道名称表,将命名后的所有的通道分别作为等效通道名称表的行项和列项,由等效通道名称表的行项和列项所围成的空间构成模型矩阵,根据各通道的连接关系,填充模型矩阵中的相应值,从而完成通用矩阵模型的建立,步骤二,通过利用建立的通用矩阵模型实现对Switch的驱动。它用于对开关的驱动。

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