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公开(公告)号：CN113921106A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202110809155.X
申请日：2021-07-16
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于有界核范数正则化的新冠肺炎药物筛选模型。首先，通过公开可用的数据库整理方法所需要的病毒和药物的相关信息；其次，分别计算病毒和药物的相似性；再次，构建异构网络，整合邻接矩阵；第四，提出VDA‑GBNNR模型，填补病毒与药物之间的未知的关联，根据得分排名先后筛选出抗新冠病毒的候选药物；最后，将预测出的排名靠前的小分子药物与受体蛋白进行分子对接，得到分子结合能与结合位点。本发明通过结合核范数正则化来实现有噪声的矩阵补全，有效地解决了过拟合问题，并且加入一个范围约束，强制所有预测结果的输出矩阵内的所有值在特定范围内。实验结果表明，该方法得到的AUC值较高，能够较为准确地预测病毒与药物的关联。
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公开(公告)号：CN109974634B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201910227103.4
申请日：2019-03-25
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G01B13/20
Abstract: 本发明属于面积检测技术领域，公开一种异形结构件喉部面积或介质流通面积的测试系统，包括依次管道连接的试验件、阀门、储气罐和空气压缩装置，还包括可对储气罐内的压力和温度进行监测的压力测试装置和温度测试装置及可对大气压力进行监测的大气压力测试装置；通过压力测试装置、温度测试装置和大气压力测试装置即时监测相关参数，并将相关参数代入公式得异形结构件的喉部面积或介质流通面积A值；P0为大气压力；P1为储气罐内初始压力；V为储气罐体积；t为储气罐的放气时间；T1为储气罐内初始温度；T2为储气罐内经放气时间t后气体的温度；P2为储气罐内经放气时间t后气体的压力；T0为大气温度；k为绝热系数；R为温度T0下的空气气体常数。
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公开(公告)号：CN112291013B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202011022073.2
申请日：2020-09-25
Applicant: 湖南工业大学 , 湖南长城计算机系统有限公司
IPC: H04B10/40 , H04B10/516 , H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种光OFDM系统的采样时钟频率偏移盲估计方法，包含以下步骤：接收端对基带OFDM信号进行符号同步和信道均衡；分别提取第i个OFDM帧的第m个OFDM符号的第k个子载波上的数据符号；对所提取的数据符号进行四次方取反运算后求出相位并除4获得相位旋转量；将i由1迭代到Nf，重复前述两步操作得到Nf个相位旋转量，并求出平均相位旋转量；由平均相位旋转量计算出采样时钟频率偏移量。本发明无需额外导频或训练符号，降低了OFDM帧结构复杂度和系统成本。
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公开(公告)号：CN117253550A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311159405.5
申请日：2023-09-08
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G16B40/30 , G06F18/2323 , G06F18/214 , G06N3/0895 , G06N3/0455 , G06N3/042
Abstract: 本发明公开了一种空间转录组数据聚类方法，包括：先对原始数据进行预处理，同时构建spot空间邻居网络；其次，通过图注意力自动编码器进一步学习空间信息和基因表达的低维潜在表示，通过多尺度自表达模块学习编码器中不同层的自表达系数矩阵并融合在一起，在深度子空间聚类模块中，采用谱聚类，并将聚类标签反馈给自监督模块；自监督模块通过构建返回编码器的自监督路径来指导潜在表示的学习；最后，进行生物学分析；本发明通过集成空间信息和基因表达谱学习低维潜在嵌入，利用STMSGAL提高空间分辨转录组的聚类性能。
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公开(公告)号：CN112652355B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202011423290.2
申请日：2020-12-08
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于深度森林和PU学习的药物‑靶标关系预测方法,包括以下步骤：S1、获取药物的结构信息、靶标的序列信息和已知的药物‑靶标关系；S2、基于药物结构信息和靶标序列信息分别构建药物之间的相似性矩阵和靶标之间的相似性矩阵；S3、采用PU学习来筛选潜在的药物‑靶标负相关关系；S4、基于相似的药物共享相似的靶标的假设，使用深度森林模型对药物‑靶标关系进行预测。本发明能够更准确的预测药物‑靶标关系，能够减少生物实验所需的时间和资源，为药物发现和药物重定位提供了研究基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115691680A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211213760.1
申请日：2022-09-30
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Boosting与深度森林及单细胞测序数据的细胞通讯预测方法及应用，在提取配体和受体生物特征的基础上，设计极限梯度提升算法选择配体‑受体对的特征。然后基于类别特征梯度提升算法、自然梯度提升算法和深度森林模型，设计集成框架预测配体‑受体相互作用。并结合肿瘤组织的单细胞测序数据，对已知的和预测的配体－受体相互作用数据进行过滤。再根据过滤后的的配体‑受体相互作用和单细胞测序数据，结合表达乘积法和表达阈值法对肿瘤微环境下的细胞通讯进行预测。本发明所述方法能够提高细胞通讯的预测效果，可以应用于人类肿瘤组织中的细胞通讯预测，解决现有方法中基于配体‑受体相互作用预测细胞通讯强度准确率不高的问题。
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公开(公告)号：CN113921106B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202110809155.X
申请日：2021-07-16
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于有界核范数正则化的新型冠状病毒感染引起的肺炎药物筛选模型。首先，通过公开可用的数据库整理方法所需要的病毒和药物的相关信息；其次，分别计算病毒和药物的相似性；再次，构建异构网络，整合邻接矩阵；第四，提出VDA‑GBNNR模型，填补病毒与药物之间的未知的关联，根据得分排名先后筛选出抗新型冠状病毒的候选药物；最后，将预测出的排名靠前的小分子药物与受体蛋白进行分子对接，得到分子结合能与结合位点。本发明通过结合核范数正则化来实现有噪声的矩阵补全，有效地解决了过拟合问题，并且加入一个范围约束，强制所有预测结果的输出矩阵内的所有值在特定范围内。实验结果表明，该方法得到的AUC值较高，能够较为准确地预测病毒与药物的关联。
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公开(公告)号：CN112311713B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202011022070.9
申请日：2020-09-25
Applicant: 湖南工业大学 , 湖南长城计算机系统有限公司
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种高精确度光OFDM系统的采样时钟频率偏移估计方法，包含以下步骤：接收端对基带OFDM信号进行符号同步和信道均衡；分别提取第i个OFDM帧的第m和第n个OFDM符号的第k个子载波上的数据符号；对所提取的数据符号分别进行四次方取反运算后求出相位并除4获得两个相位旋转量，两个相位旋转量相减得到相位差；将i由1迭代到Nf，重复前述两步操作得到Nf个相位差，并求出平均相位差；由平均相位差计算出采样时钟频率偏移量。该方法无需额外导频或训练符号，提高了系统频谱效率、降低了复杂度；该方法消除了信道均衡不充分导致的相位噪声，提高了采样时钟频率偏移估计精确度。
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公开(公告)号：CN113313167A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110592443.4
申请日：2021-05-28
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的双神经网络结构预测lncRNA－蛋白质相互作用方法。首先，LPI特征提取：先获取已知的lncRNA序列、蛋白质序列，分别用Pyfeat和BioTriangle提取lncRNA和蛋白质的特征；然后，特征降维：基于主成分分析(PCA)分别对lncRNA和蛋白质原始特征进行降维，在降维之后将这些特征连接成一个向量；其次，建立LPI预测框架模型：建立由FIR网络和MLP网络组成的双神经网络结构的深度学习模型；最后，利用双神经网络结构对未知lncRNA‑蛋白质对进行分类。本发明比利用实验手段探测大规模的lncRNA‑蛋白质交互作用耗时更少，费用更低，可以实现对多个数据集进行训练和测试，预测偏差小，预测性能好，预测结果准确，并可以用于寻找新的lncRNA‑蛋白质关联对。
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公开(公告)号：CN112311713A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011022070.9
申请日：2020-09-25
Applicant: 湖南工业大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种高精确度光OFDM系统的采样时钟频率偏移估计方法，包含以下步骤：接收端对基带OFDM信号进行符号同步和信道均衡；分别提取第i个OFDM帧的第m和第n个OFDM符号的第k个子载波上的数据符号；对所提取的数据符号分别进行四次方取反运算后求出相位并除4获得两个相位旋转量，两个相位旋转量相减得到相位差；将i由1迭代到Nf，重复前述两步操作得到Nf个相位差，并求出平均相位差；由平均相位差计算出采样时钟频率偏移量。该方法无需额外导频或训练符号，提高了系统频谱效率、降低了复杂度；该方法消除了信道均衡不充分导致的相位噪声，提高了采样时钟频率偏移估计精确度。
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