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UDSMProt-master

于 2020-12-17 发布

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代码说明：

说明：基于深度学习的深度神经网络融合的蛋白质预测位点算法(Protein prediction site algorithm based on deep learning and deep neural network fusion)

文件列表：

UDSMProt-master, 0 , 2020-04-27
UDSMProt-master\.gitignore, 92 , 2020-04-27
UDSMProt-master\LICENSE, 1547 , 2020-04-27
UDSMProt-master\README.md, 7866 , 2020-04-27
UDSMProt-master\code, 0 , 2020-04-27
UDSMProt-master\code\create_datasets.sh, 16199 , 2020-04-27
UDSMProt-master\code\model_utils.py, 12505 , 2020-04-27
UDSMProt-master\code\modelv1.py, 35119 , 2020-04-27
UDSMProt-master\code\proteomics_preprocessing.py, 29942 , 2020-04-27
UDSMProt-master\code\utils, 0 , 2020-04-27
UDSMProt-master\code\utils\dataset_utils.py, 38905 , 2020-04-27
UDSMProt-master\code\utils\evaluate_deepgoplus.py, 17300 , 2020-04-27
UDSMProt-master\code\utils\proteomics_utils.py, 53838 , 2020-04-27
UDSMProt-master\download_swissprot_uniref.sh, 688 , 2020-04-27
UDSMProt-master\git_data, 0 , 2020-04-27
UDSMProt-master\git_data\DEEPre_data.pkl, 20820860 , 2020-04-27
UDSMProt-master\git_data\ECPred_data.pkl, 40571929 , 2020-04-27
UDSMProt-master\git_data\go_file.txt, 9760 , 2020-04-27
UDSMProt-master\proteomics.yml, 3374 , 2020-04-27

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PMSM-control
永磁同步电动机调速系统由pmsm月吸逆变器、永磁同步电动机和机械负载三部分组成,每个部分都具有非线性特性和参数的不确定性。因为PWM逆变器死区的存在,在低速以及调制频率很高时,死区特性将会导致逆变器输出电压包含很大的谐波分量,使得电机转矩发生很大的脉动,甚至导致系统的不稳定。有些学者采用变结构控制降低死区的影响,由于变结构控制本身具有抖振现象,这使得所设计的控制器在到达滑模平面之前很容易激起系统的未建模动态,导致系统无法克服逆变器死区的影响。 (A PMSM drive sysetm Consisst of ade-ac inverter,PMSM and sorne meehan iealload.All hteree eom Ponenst of hte syset maerhca racterizedb ymodel swhich aernon linear and eonati nullkllown Parameetrs. )

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