自适应混合多目标分布估计进化算法

针对多目标分布估计算法全局收敛性较弱的缺陷,提出了一种自适应混合多目标分布估计进化算法。其基本思想是:在多目标分布估计算法中引入全局收敛性较强的差分进化算法,当函数变化率较大时,用分布估计算法产生新种群;当函数变化率较小即算法可能陷入局部收敛时,用差分进化算法产生新种群。理论分析和数值实验结果表明,这种混合算法不仅具有良好的全局收敛性,而且解的分布性和均匀性较没有考虑目标函数变化率的混合多目标分布估计算法也有了一定程度的提高。     

基于矩阵边缘特征向量比较法的碎纸片拼接复原

对于采用纵横切割,边缘几何特征几乎相同的碎片,我们采用矩阵边缘列向量的相似性来进行两两匹配,在出现无法正确匹配时进行必要的人工干预,最终实现碎片的拼接复原.由于平时的切割不可能全部都是纵向切割,所以将横纵切割的单面和双面的碎片转换成纵向切割进行拼接.     

基于 DNA 自组装的全错位排列问题模型

针对全错位排列这类NP 完全问题,提出了一种基于DNA 自组装的全错位排列问题计算模型。该模型利用了DNA分子间的自组装能力,在具体操作时只用到凝胶电泳技术,在一定程度上减少了实验误差。     

整体法在操作系统教学中的应用

操作系统作为一个整体,在计算机系统中组织和管理计算机的软硬件资源并向用户提供各种服务功能,传统的操作系统教学是将这个整体按照处理器、内存、设备、文件、接口等分成不同的章节进行介绍。如果在教学中不加以“整体”概念的引导,学生得到的将是一些“零散”的知识。文章结合笔者在操作系统教学中的一些体会,探讨如何为学生建立操作系统整体的概念问题。     

信息与计算科学专业实践教学体系的探索与优化

信息与计算科学专业是联系数学与信息科学的一门新兴专业,目前很多学校开设了这个专业,很多学校已具有较完善的理论课程,但实践教学体系尚不完善,对学生的创新能力培养非常不利。我们经过多年的积淀,并结合专业培养目标,对信息与计算科学专业的实践教学体系进行探索与优化。     

基于改进庄家法则的多目标进化算法

非支配集的构造方法是多目标进化算法中最重要的问题。在用庄家法则构造非支配集时,若非支配个体较多,由于需要进行多轮比较,所以算法的计算复杂度较高。在庄家法则中引入一个副庄家,用以减少下一轮比较个体的个数,从而最终减少比较的轮数。数值实验表明：改进后的算法具有较高的运行效率。     

可满足问题的分子信标计算模型

分子信标（Molecular Beacon）是一种发夹状的荧光探针,它可以特异地和那些与分子信标的环（Loop）互补的核酸靶序列杂交,具有单个碱基错配的检测能力．肽核酸（Peptide Nucleic Acid）是人工合成的核酸（DNA）的类似物．PNA骨架为酰胺键,与DNA补链杂交更稳定,可以阻止聚合酶延伸反应．文中将可满足问题的约束变量编码于分子信标的环部识别区,通过分子信标与使得给定范式为真的变量的PNA补链杂交,再利用PNA链可以阻止聚合酶延伸反应的性质,用限制性内切酶EcoRI降解对应于非解的分子信标,最后通过加热表面使分子信标构形发生变化,产生荧光读解．提出的可满足问题的分子信标计算模型具有可靠性高、无需观察和记录计算的中间结果、读解简单等优点．     

自适应模糊聚类小生境遗传算法

提出了基于峰半径自适应调整和模糊相似聚类的小生境遗传算法。其基本思想是：在演化过程中,将峰半径作为决策变量的一部分参与染色体的编码,在对问题进行优化的同时对个体的峰半径进行自适应调整;在聚类过程中,通过对模糊相似度的调节来控制小生境的数目,以避免找到无效的极值点。理论分析和数值实验表明,该算法无需事先确定小生境的数目和半径,对于各类多峰函数具有较强的搜索能力。     

基于Petri网的故障诊断研究理论的综述

故障诊断是离散事件系统中一项重要的研究内容,对于保障系统安全具有积极意义。基于Petri网的故障诊断相关研究主要分为故障可诊断性研究以及故障诊断器的构造理论研究,故障可诊断性又可以进一步分为一般可诊断性与K-可诊断性,而故障诊断器的设计方法又可以按照适用系统类型进一步分类。综述了故障诊断理论中可诊断性、K可诊断性的各类研究方法和研究结论,介绍了离散Petri网系统、连续Petri网系统和分布式Petri网系统中故障诊断器的设计方法,并对各类方法的特点进行了重点分析。最后,给出了基于Petri网的故障诊断进一步研究的方向与应用难点,其对今后研究有一定的指导意义。     

负关联规则挖掘算法研究

在数据挖掘中,关联规则挖掘一直是国内外研究的热点之一,本文在正关联规则的基础上,主要探讨了负关联规则的挖掘算法,提出了对负关联规则的前项和后项所对应正项的支持度研究问题,并对其进行了分析处理。