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公开(公告)号：CN108932306B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201810607429.5
申请日：2018-06-13
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 本发明公开一种基于对称破坏的子图同构约束求解方法，其采用约束满足问题CSP的模型，首先分析模式图和目标图的节点、边等信息构建子图同构问题的约束满足问题的模型，添加破坏对称约束，再根据约束满足问题的求解方法，对所建立的模型进行求解。破坏对称技术包括检测自同构节点和通过Schreier‑Sims算法生成对称破坏约束两步。由于对称破坏技术用于解决CSP中的对称性，通过施赖埃尔一西姆斯算法对置换群的操作生成破坏对称约束，能够避免对称子树的二次搜索，降低组合复杂性。因此算法执行过程中，有效缩减了搜索空间，提高问题的求解效率，具有良好的实用性。
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公开(公告)号：CN109493915B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201811518891.4
申请日：2018-12-12
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提出一种基于不确定图模型侦测蛋白质复合物的方法，该方法包括：将蛋白质作为不确定图的顶点，蛋白质之间的相互作用作为不确定图的边；根据不确定图模型，定义期望稠密度，判断每个顶点是否属于核；计算蛋白质和他邻居蛋白质的皮尔逊系数，进一步判断该蛋白质是否属于核；根据不确定图模型，定义邻居顶点相关度，判断该蛋白质是否属于附件；对所有挖掘到的蛋白质复合物进行冗余过滤。本发明所采用的不确定图模型具有很好的表示动态PPI网络，更切合实际，从而加快了搜索效率，更能精确预言蛋白质复合物。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110807061A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201911074171.8
申请日：2019-11-06
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分层搜索不确定图的频繁子图的方法，其特征在于，包括如下步骤：1）设定不确定图中频繁子图的概率阈值，不同频繁子图概率阈值的设定依据具体情况来定；2）构建不确定图中每个子图的边索引IE和连接索引IC；3）构建分层搜索树；4）按层遍历搜索树，搜索每层的频繁子图。这种方法提高了搜索效率，并且分层搜索减轻了频繁子图搜索的压力，节约了搜索的时间。
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公开(公告)号：CN109727635A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201811486200.7
申请日：2018-12-06
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提出一种不确定图代表实例的抽取方法，该方法包括：构建训练集并建立回归模型；使用梯度下降法确定所述回归模型的回归系数；根据所述回归模型和所述回归模型的系数建立逻辑回归模型。本发明执行过程中，有效的提高了问题求解的效率，避免了当有新的蛋白质交互网络出现时对ADR算法的重复执行，具有良好的实用性。
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公开(公告)号：CN108664768A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810463426.9
申请日：2018-05-15
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F19/24
Abstract: 本发明公开一种基于SAT及OBDD桶消元的蛋白质分类方法，其采用布尔可满足性问题(SAT)的模型，利用有序二叉决策图(OBDD)的符号求解算法以及桶消元算法，包括：先利用候选模式中元素位置的约束关系以及基数约束构建SAT模型；再使用OBDD符号技术以及包含的各项符号操作，结合桶消元算法，对所建立的模型进行求解，并且将求解技术应用到蛋白质分类中，分析提取了蛋白质中的特征信息，进行有效的分类。本发明面向蛋白质分类问题，通过求解模式挖掘中的频繁序列挖掘问题，对蛋白质进行研究。算法执行过程中，有效缩减了搜索空间，提高问题的求解效率，具有良好的实用性。
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公开(公告)号：CN109493915A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811518891.4
申请日：2018-12-12
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提出一种基于不确定图模型侦测蛋白质复合物的方法，该方法包括：将蛋白质作为不确定图的顶点，蛋白质之间的相互作用作为不确定图的边；根据不确定图模型，定义期望稠密度，判断每个顶点是否属于核；计算蛋白质和他邻居蛋白质的皮尔逊系数，进一步判断该蛋白质是否属于核；根据不确定图模型，定义邻居节点相关度，判断该蛋白质是否属于附件；对所有挖掘到的蛋白质复合物进行冗余过滤。本发明所采用的不确定图模型具有很好的表示动态PPI网络，更切合实际，从而加快了搜索效率，更能精确预言蛋白质复合物。
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公开(公告)号：CN108932306A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201810607429.5
申请日：2018-06-13
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开一种基于对称破坏的子图同构约束求解方法，其采用约束满足问题CSP的模型，首先分析模式图和目标图的节点、边等信息构建子图同构问题的约束满足问题的模型，添加破坏对称约束，再根据约束满足问题的求解方法，对所建立的模型进行求解。破坏对称技术包括检测自同构节点和通过Schreier-Sims算法生成对称破坏约束两步。由于对称破坏技术用于解决CSP中的对称性，通过施赖埃尔一西姆斯算法对置换群的操作生成破坏对称约束，能够避免对称子树的二次搜索，降低组合复杂性。因此算法执行过程中，有效缩减了搜索空间，提高问题的求解效率，具有良好的实用性。
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