张世强
- 作品数：30 被引量：223H指数：7
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- 利用支持向量机预测G蛋白偶联受体中潜在的药物靶点
- 2013年
- 在已知的药物靶点中,G蛋白偶联受体(G protein-coupled receptor,GPCR)占绝大多数,它与高血压、哮喘、疼痛、神经和免疫紊乱等多种疾病有着密切联系。但由于GPCR的七次跨膜构象较复杂,其空间结构很难从实验中获取,因此,它们的功能就更难确定了。作者通过对已知蛋白质数据库中数据的分析,构建了两个不同的数据集,并利用蛋白质一级结构、基本理化性质及拓扑描述等特征,训练两组SVM分类器,预测GPCR中潜在的药物靶点。综合分析两组分类器的结果发现,其中有141个GPCR同时被这两组分类器预测为药物靶点。在这141个GPCR中,有39个同时存在于TTD数据库中。
- 王春丽张世强
- 关键词：G蛋白偶联受体支持向量机药物靶点分类器
- 模糊综合评判决策模型的缺陷与消除被引量：6
- 2010年
- 文章分析发现基于模糊综合评判的决策模型隐藏有严重的缺陷,其根本原因是模糊综合评判中使用的取小取大算法遗漏了很多信息;通过引进非线性的Einstain算子来代替线性的取小取大算子后,消除了基于模糊综合评判的决策模型隐藏的严重缺陷。
- 张世强吕杰能蒋峥张雷
- 关键词：模糊综合评判
- 检测模糊控制器是否有隐匿缺陷的一种方法被引量：1
- 2006年
- 目的:检测模糊控制系统中的模糊控制器是否有隐匿的缺陷。方法:通过分析Zadeh算子与Einstain算子及2种广义算子之间的内在联系,给出了Zadeh算子与Einstain算子及2种广义算子之间的隶属关系,分别用各类算子检测模糊控制系统中的模糊控制器。结果:在检测模糊控制系统中的模糊控制器是否有隐匿的缺陷时,广义算子(如Einstain算子)是一种非常有效的工具。结论:广义算子(如Einstain算子)能检测出模糊控制系统中的模糊控制器是否有隐匿缺陷。
- 张世强
- 关键词：模糊控制器广义算子
- 提高非线性函数近似回归模型预测精度的探讨被引量：1
- 1999年
- 姚莉张世强
- 关键词：非线性函数卫生统计
- 基于信息再利用的灰色系统GM(1.1)模型建模方法及应用被引量：14
- 2009年
- 目的:寻找新的灰色系统GM(1.1)模型建模方法,建立拟合精度与预测精度较高的GM(1.1)模型.方法:在邓聚龙教授建模方法的基础上,用基于信息再利用的方法,建立新的灰色系统GM(1.1)模型.结果:用基于信息再利用的灰色系统GM(1.1)模型建模方法建立的GM(1.1)模型,其拟合精度与预测精度不但优于传统方法建立的GM(1.1)模型,而且优于其他改进方法建立的GM(1.1)模型.结论:基于信息再利用的灰色系统GM(1.1)模型建模方法不但建模过程简单适用,而且其建立的GM(1.1)模型拟合精度与预测精度优于其他改进方法建立的GM(1.1)模型,因而具有广泛的应用价值.
- 张世强
- 关键词：灰色系统数学模型GM(1.1)模型
- 显著性分析(SAM)方法在乳腺癌基因芯片数据分析中的应用被引量：2
- 2015年
- 对乳腺癌基因芯片试验结果进行数据分析,寻找在正常组织与癌组织中呈现差异表达的基因.运用微阵列芯片显著性分析(SAM)方法进行差异表达基因的筛选,并使用permutation算法计算错误发现率(FDR).一些呈现差异表达的基因被筛选出来,其中一部分基因已被数篇文献报道过,认为它与乳腺癌发病相关.SAM方法比较适用于对基因芯片实验的结果进行相关基因的初步筛选,筛选出的基因可用于为进一步的研究提供候选基因.
- 罗亚玲蒋峥张世强
- 关键词：基因芯片乳腺癌SAM
- 利用数学建模为载体 培养医科学生研究性学习能力的探索被引量：3
- 2010年
- 分析了在医学数学教学中开展研究性学习的意义.介绍了数学建模与研究性学习的关系.探索了开展研究性学习活动的途径.总结了开展研究性学习活动的效果.
- 张世强
- 关键词：数学建模研究性学习
- 关于相关系数的探讨被引量：55
- 2009年
- 讨论统计学中的线性相关系数和非线性相关系数,寻找其共性.对比研究与信息再利用.得到一个相关系数的通用公式.该公式适合于统计学中的各种数据处理.
- 张世强吕杰能蒋峥张雷
- 关键词：相关系数
- 基于灰色系统的逻辑斯蒂模型的建模方法被引量：5
- 2010年
- 给出了基于灰色系统的逻辑斯蒂(logisitic)模型的建模方法.用实例验证了基于灰色系统的逻辑斯蒂(logisitic)模型的建模过程简便适用,拟合精度较高.
- 张世强蒋峥
- 关键词：灰色系统数学模型
- Michaelis-Menten模型近似回归方法的改进被引量：1
- 2002年
- 对在生命科学中广泛应用的Michaelis Menten模型 ,人们通常采用Y =1/y代换 ,然后用最小二乘法求出近似回归模型 .该近似回归模型对原始数据的测量误差较敏感 ,严重时会使模型无实用价值 .通过对该现象的分析 ,找出了导致模型失败的原因 。
- 姚莉王勤张世强
- 关键词：非线性函数残差最小二乘法
