基于遗传模拟退火算法的DNA多序列比对研究

针对生物信息学中DNA多序列比对问题,提出了一种基于遗传算法和模拟退火算法相结合的求解算法:在遗传模拟退火算法中,利用模拟退火算法针对遗传算子进行改进来提高算法的效率,由遗传算法进行全局搜索,模拟退火算法用于局部寻优,防止遗传算法的早熟收敛。通过与经典比对算法ClustalX和经典遗传算法进行比对研究,结果表明该算法是有效的。     

基于关键字树的DNA多序列星比对算法

 在构建进化树、比较单体型序列等生物信息学研究中,需要比对多个相似程度很高的DNA序列.对于数量多、序列长的多序列比对问题,通常使用时间复杂度较低的星比对算法.然而在处理大规模数据时,星比对的平方时间复杂度依然不能满足需要.因此,在星比对思想的基础上,本文结合关键字树理论,先找出完全匹配的区域,然后比对剩余区域,以达到降低期望时间复杂度的目的.两组实验证明了本文算法的有效性,在取得相同比对效果的情况下,本文算法运行时间小于其他方法.     

多序列比对算法综述

在生物信息学中，如何对多组基因序列进行有效且快速的比对一直都是热门课题之一，也是至今仍未解决的NP难题之一。本文详细介绍序列比对的背景与意义，并针对几种常用的多序列比对算法进行比较，并提出了多序列比对算法研究的方向。     

基于偏序图生成共识序列的改进星比对算法

多序列比对是生物信息学中十分常用的序列分析方法,主要用于分析分子进化关系、基因组分析、找出DNA序列之间的共同结构特征,从而准确判断序列结构和功能之间的具体联系。现今广泛使用的多序列比对方法主要分为渐进式比对和迭代式比对两种方式,但这两种方式在进行多序列比对时的时间开销相对较大,且比对结果准确性和复杂度受限于待比对序列的质量和相似度。相对来说,星比对算法的时间复杂度更低,常用于高相似度序列之间的比对。但对低相似度序列进行比对时,其结果精度还有待提高。针对星比对算法在低相似度序列中精度较差问题,文章提出了利用偏序图生成的共识序列对星比对算法进行了优化,结合SIMD并行策略加快共识序列的产生,从而扩大了算法的应用范围,提高了比对结果准确度,该研究最后通过实验证明了算法优化的有效性。     

基于CUDA平台的数据库序列比对算法加速

在生物信息学中,数据库序列比对是极为常用的操作,Smith-Waterman算法是最流行的序列比对算法,精确度高,但是计算复杂度高,在进行大量的序列比对非常耗时。另外,生物技术的发展使得已知的序列数据库变得越来越庞大,这导致进行数据库序列比对所消耗的时间也越来越长,因而有必要加速数据库序列比对算法。NVIDIA提出了CUDA编程架构,相比之前的GPGPU具有更好的可编程性,用户可以更轻松地发掘出GPU强大的计算能力。在CUDA平台上实现了Smith-Waterman的数据库序列比对算法的并行加速,速度优于已有的基于GPU的实现,超过了基于启发式算法的BLAST算法执行速度。     

基于计算机系统平台上的动态时间规整算法在基因比对中的应用

信息技术在各个领域的广泛应用也促使生物科学技术的变革,利用计算机系统平台解决基因表达数据时间序列的相似查询有多种方法,本文介绍了一个最常用的算法——在动态时间规整算法基础上进行优化的多分段动态时间规整算法,本文主要研究使用多分段的动态时间规整算法对酵母的基因表达数据进行序列比对,主要从计算速度,时间复杂度,比对精度等方面进行了实验分析。     

双序列比对算法的研究与改进

随着生物信息学的飞速发展,生物数据海量激增,序列比对作为生物学的计算核心,在其精确性和敏捷性方面都提出了更高的要求。在研究传统序列比对算法的基础上,本文提出一种改进的基于动态规划的全局双序列比对算法,有效降低了时间复杂度和空间复杂度。     

面向自动播出系统的一致性比对算法设计

介绍自动播出系统一致性比对算法的设计原理.通过分析播出系统链路间不一致的原因,分别阐述峰值信噪比、结构相似性及块均值哈希等图像比对算法原理,设计高效的内容比对方法,实现播出系统多路内容一致性自动化检测.实验测试表明该方法实时性强、鲁棒性强、准确率高.     

CAD图纸自动比对算法研究

为解决设计图纸差异分析问题,提出一种基于CAD电子图纸技术的自动比对算法.通过CAD技术提取图纸图元,使用快速排序和分组算法对两张图纸的图元进行快速筛选和对比,对图纸间的增加、修改、删除情况进行快速判断和渲染.实验结果表明,此算法识别准确,处理速度快,有较高的适用价值.     

一种基于蚁群算法的多任务联盟串行生成算法

联盟生成是多Agent系统的一个关键问题,主要研究如何在多Agent系统中动态生成面向任务的最优Agent联盟.引入蚁群算法解决多任务联盟问题.提出了一种基于蚁群算法的多任务联盟串行生成算法,对于任务序列可依次生成全局最优联盟,避免了联盟死锁和资源浪费,同时算法基于蚁群系统的学习能力可以有效减少联盟生成的搜索时间和计算量,可实现性好.     

存储约束条件下的序列联配算法

序列联配算法是生物信息处理中非常重要的一类算法,最基本的序列联配算法是动态规划算法,其时间和空间复杂度都为O(m×n),(其中m和n为两序列的长度)。实际应用中,该算法的空间复杂度是限制问题规模的瓶颈。Hirschberg在1975年提出的算法减少了序列联配问题的空间需求,其空间复杂度为O(m+n),但是Hirschberg算法的时间需求是基本动态规划算法的两倍。文章提出一种新的序列联配算法FastAlignment(FA),FA算法的时间复杂度和空间复杂度介于基本动态规划算法和Hirschberg算法之间,通过对算法参数k的调节,可以获得在不同存储条件下最小序列联配问题解决时间。     

倒装焊中图像对准算法的研究

针对倒装焊中常用的十字架对准标志的几何特征,采用形态学边缘检测算法提取图像边缘,通过将简化的Hough变换和最小二乘相结合的直线提取方法,提取出较为精确的边缘直线,实现了一种提取十字架标志的四条长边缘直线的图像处理算法。实验结果表明,该算法与相关算法相比具有更快的对准速度和更高的对准精度,且对有局部残缺的图像不敏感。     

掩模硅片自动对准误差校正算法

为了改善对准精度,对100nm级线宽尺寸建立了掩模硅片自动对准数学模型,应用于同轴离轴混合对准系统的硅片模型、掩模模型以及工件台模型中。掩模硅片自动对准算法决定机器坐标系、掩模坐标系、硅片坐标系相互的位置关系,可很好地校正由掩模硅片引起的平移、线变、旋转、正交性的偏差。     

干扰对齐的分集检测算法研究

为了优化干扰对齐的检测算法,在分析其信号空间特点的基础上,该文提出了分集检测算法。该算法把信号在信号空间中的投影作为检测向量,以达到提高接收信噪比的目的。仿真结果表明与现有算法相比,当干扰对齐条件严格满足时,分集检测算法有明显的增益,而且,分集度越高,增益越显著。     

一种基于QR分解的稳健干扰对齐算法

大多数干扰对齐算法都假定发送端可以获得理想的信道状态信息(CSI),由于信道估计误差、反馈延迟等原因,实际通信系统中CSI往往是有误差的。为此,该文提出一种基于QR分解的稳健干扰对齐算法。对含有误差的联合接收信号进行基于QR分解的预处理,消除一半有误差的干扰;然后在有误差的等效信道联合矩阵下,充分考虑信道误差和干扰的影响,通过最小化发送端泄漏到非目标接收端的干扰信号功率来设计预编码矩阵,并基于最小均方误差(MMSE)准则来设计干扰抑制矩阵。最后,在理想CSI和误差CSI的情况下,通过实验仿真,证明了该算法有效地提高了系统性能。     

一种高效的ISAR距离对齐算法

距离对齐是ISAR成像的关键技术之一.传统的距离对齐算法无法同时保证较高的对齐精度和运算效率.为了提高距离对齐的运算效率,在深入研究累积互相关算法原理与实现的基础上,分析了其效率不高的原因.基于累积互相关原理,利用两信号在时域的圆周相关等价于其频谱在频域的共轭相乘这一理论,提出了一种高效的ISAR距离对齐算法.新算法直接在频域计算两信号实包络的累积互相关,相比传统的累积互相关法,对齐精度相当,显著提高了运算效率.理论分析与实测数据处理结果表明,该算法可同时保证良好的对齐精度和较高的运算效率,而且具有很好的鲁棒性,适合于ISAR实时成像.     

一种基于颜色特征的快速视频时域配准算法

PSNR算法是全参考型客观视频质量评价系统中常用的自动时域配准算法,但其计算时间较长,难以满足视频质量评价系统在实时条件下的应用.针对这一问题,提出基于色度信号直方图的快速视频时域配准算法,该算法结合基于颜色特征的图像检索技术和PSNR算法,既提高了计算速度,又保证了计算精度,基本满足全参考型客观视频质量评价系统在实时...     

三小区多用户MIMO系统中干扰对齐优化算法

针对三小区多用户MIMO干扰信道系统,通过一个启发性例子,联合设计发射预编码矩阵和接收赋形矩阵,给出基于特征向量闭式解的干扰对齐优化算法,相比已有干扰对齐算法,用户端可使用更少的天线资源获得相同的自由度性能,且只需本小区内用户协作共享信道信息;并归纳出普适场景下系统配置与可达自由度之间的关系：设定每个小区中的基站配置M根天线和K个用户,用户配置N根天线,各个基站对本小区中每个用户都发送d个数据流,当M=N≥2 Kd时,所提算法总共可获得3 Kd个自由度。所提算法可以完全消除小区间干扰和用户间干扰,相比传统的正交化干扰抑制算法,系统容量得到了明显地提升。     

基于符号检测辅助的LS干扰对齐算法

干扰对齐(IA)作为一种干扰消除技术,通过压缩信号使干扰信号与期望信号相互独立,能有效地消除干扰信号的影响。传统IA在设计收发机的过程中由于对数据流做了期望处理,使得设计并不严格合理。根据传统的最小二乘干扰对齐(LS-IA)算法,对其在收发机算法设计上的缺点进行改善,在传统算法上引入符号检测辅助(SDA),即:首先基于传统LS-IA的设计收发机的预编码矩阵和迫零矩阵,然后进行符号检测,最后根据检测符号再次进行迭代计算设计收发机。通过计算机仿真证明,所提算法比传统的LS-IA在MSE和BER性能上各提升了50dB、20dB左右,所以抗干扰性能提升。     

空频联合干扰对齐中的子载波分组处理方案

干扰对齐是解决下一代移动通信系统信号传输时用户间相互干扰问题的技术之一.为了弥补传统干扰对齐在空间上波束成形方案的不足,提出一种空频联合干扰对齐中的子载波分组处理方案.对信号在频域上进行子载波分组处理,然后在每个分组上进行预编码,使各组间的干扰为零,然后信号在多个天线上发送,接收端运用干扰抑制方法实现接收端的干扰对齐.仿真结果表明,在相同的信道条件下该方案能更进一步地提高系统容量和传输速率.