历史街区文化基因提取与基因库构建

基于文化基因理论的视角,借鉴生物基因工程中产品基因提取的逆转录思想,根据历史街区文化元素实例的逆翻译和实例种群的逆转录提取出历史街区文化基因要素,并按照基因要素的关联构建起历史街区文化基因库系统模型。该模型主要包括意识形态、居民生产生活方式和外部表象三个层面,构成历史街区的文化核心。     

快速跳出局部最优的VPS-GEP算法

传统GEP(Gene Expression Programm ing)算法存在局部收敛方面的缺陷,为了解决这一问题,提出了可以使进化快速跳出局部最优的VPS-GEP(Various Popu lation Strategy GEP)算法,证明了在概率意义上GEP平均每代进化所耗时间与群体规模成正比,用两个标准测试函数和一个标准测试数据集测试了VPS-GEP算法的函数挖掘能力和效率。实验表明,VPS-GEP算法可以减少进化停滞代数55%以上。     

国际

欧盟:成员国可决定是否种植转基因作物针对是否许可转基因作物的问题,1月13日欧洲议会通过欧盟决议,同意让各成员国自行决定是否禁止种植转基因作物。欧洲联盟会员国部长会议在2014年6月达成共识,尽管欧盟执委会保有基因改造作物的核准权,但各会员国可以依据本国情况,以国内法规限制、禁止转基因作物种植。这项决议13日在欧洲议会以480票同意、159票反对、     

基于Surfacelet变换和动态纹理的烟雾检测

鉴于烟雾检测对火灾预警的重要作用,提出一种基于Surfacelet变换的动态纹理烟雾检测算法。先对图像序列进行Surfacelet变换,再对变换后的系数进行广义高斯建模,获得与系数相对应的模型参数作为特征,最后使用KL距离做相似性度量。与其他3种基于Surfacelet变换的烟雾检测方法进行对比,包括：使用均值和方差作为特征,支持向量机进行分类;使用均值和方差作为特征,欧式距离进行相似性度量;使用广义高斯模型参数作为特征,欧式距离进行相似性度量。实验结果表明,该算法可以提高烟雾检测准确性,降低误检率,有效去除类烟运动物体的干扰。     

基于ARM Cortex-M0+KL系列MCU的构件化汇编框架研究

ARM Cortex-M0+是2012年新发布的一款将逐步8位/16位微处理器市场的32位低功耗、高性能处理器,规范的汇编框架与样例是一个新微处理器深层次应用开发的基础。鉴于目前ARM Cortex-M0+的汇编程序资料与样例程序十分匮乏,加之汇编设计的复杂性,在充分分析ARM Cortex-M0+汇编寻址方式与指令系统的基础上,以Freescale半导体公司于2013年正式发布的ARM Cortex-M0+KL系列MCU为蓝本,基于CW10.3开发环境,结合软件构件设计思想,提出构件化ARM Cortex-M0+汇编框架,并编制GPIO汇编构件,给出应用实例。旨在降低读者学习ARM Cortex-M0+汇编程序的难度,完成第一个ARM Cortex-M0+规范化汇编程序。     

基于相交邻域粗糙集的基因微阵列数据分类

在对基因微阵列数据的特征选择和分类的研究中,粗糙集理论是一个可以消除冗余基因的有效工具.但是传统的粗糙集模型不能很好地处理连续型数值数据,而离散化方法可能会导致信息的丢失.为此,提出了一种基于相交邻域粗糙集模型的属性约简算法,即将传统粗糙集中的距离邻域扩展为相交邻域,采用基于集合的方式来定义近似,以此构建粗糙集模型.在癌症数据集上进行实验,结果表明基于集合近似和相交邻域的粗糙集模型可以取得较好的分类效果,并且通过对选择出的基因进行GO术语分析,进一步证明了该模型的有效性.     

文化基因算法求解TSP问题的研究

TSP是组合优化问题中著名的NP-hard问题。针对粒子群算法求解离散的TSP问题收敛速度慢,求解精度低,易于陷入局部最优和模拟退火算法的性能与参数初始值有关及参数敏感等不足,提出了将改进的粒子群算法作为全局搜索策略,改进的模拟退火算法作为局部搜索策略的文化基因算法。介绍了两种算法的协同方法,定义了局部搜索邻域的确定以及在新种群产生中引入自组织随机移民策略。仿真结果表明,改进算法在求解TSP问题中具有很快的收敛速度,且能搜索到最优解。     

多表达式程序设计的新型评估方法

多表达式程序设计(MEP)是应用十分广泛的自动程序设计方法。从MEP的染色体表示规则及种群演化方式来看,每个染色体中的任何基因都有可能多次被当前或其它后续种群中的其他基因引用,从而造成重复计算,耗费大量时空资源。由此提出并实现了一种新型评估方法,该新型评估方法在不改变传统MEP的染色体表示规则和种群演化方式的情况下,能够准确有效地识别演化过程中所有被重复引用的基因,从而避免了大量重复计算,显著提高了演化效率。     

基于多样本RNA-Seq数据的表达水平估计方法

随着下一代高通量DNA测序的快速发展,RNA-Seq测序已成为转录组学分析的标准技术。在处理多样本RNA-Seq数据时,现有表达水平估计方法通常基于单个样本逐个处理,忽略了基因读段分布在样本间高度相似的特点。因此,提出了一个基于多样本RNA-Seq数据的表达水平估计方法,称为MRSeq。其关键是通过建立偏差曲线估计模型获得基因读段分布在样本之间的共享特征,通过偏差权重将共享特征嵌入到模型中,用来修正读段数据,同时通过增加稀疏约束来表现基因和异构体表达水平之间的稀疏性。进而将该模型应用到多个真实数据集进行评测,与目前主流方法的比较结果表明:MRSeq不仅能得到准确的基因和异构体表达水平,同时也获得了更有意义的生物解释。     

互联网基因

最近有两个比较有意思的新闻。一是传统的地图软件厂商高德宣布旗下的手机导航软件开始免费;二是手机领域新责小米公司再添新丁,在9月的发布会上,除了小米3手机外,又一口气推出了小米电视和数字机顶盒。看似两个不搭界的新闻,却都被冠以了互联网因素。