一种构建细小病毒进化树的加权距离方法

应用对数关联距离与互信息距离加权的方法,对完全基因组DNA序列和蛋白质序列构建了30种细小病毒系统发育树。构建的发育树均将30种细小病毒分成细小病毒亚科和浓核病毒亚科两个大的分枝,其结构与国际病毒学分类委员会第八版报道的结果及已有文献的结果基本一致。且基于蛋白质序列构建的系统发育树比基于完全基因组DNA序列构建的要好。     

基于碱基间隔距离模型的 多瘤病毒系统发育关系分析

DNA序列的碱基间隔距离分析方法可以对完全基因组序列进行较好地分析,但是对短基因序列分析的效果不佳。因此,在碱基间隔距离的基础上,提出了一种改进的DNA序列碱基间隔距离模型,并结合欧式距离,构建了70种多瘤病毒基因组的系统发育树。通过将所得系统发育树的拓扑结构与已有文献中的结果进行对比与分析,发现所获得的结果同传统方法计算的结果基本一致,验证了所提方法的有效性。     

满足度量性质的归一化树编辑距离

利用树大小和树编辑距离的简单函数提出了一种归一化树编辑距离,在权重函数具有度量性质且所有插入和删除操作的权重都相等时,不仅能完全满足三角不等式,而且是一种取值在[0,1]的度量.这种距离可以由树编辑距离直接计算得到,其计算时间复杂度与树编辑距离相同.通过手写数字识别实验说明,AESA算法利用该距离获得的识别率为91.6%,比其他2种归一化树编辑距离分别高0.2%和0.8%.     

分层网络中用于生成树抽象的优化方法

提出了一种分层网络中用于生成树拓扑抽象的优化方法,以及基于此方法的逼近算法. 使用该优化方法及逼近算法可以在不增加抽象拓扑空间复杂度的前提下,减小生成树抽象所引起的加性QoS（服务质量）参数失真. 仿真结果表明,在生成树拓扑抽象中使用此逼近算法后,可大大减少源节点由于拓扑信息不准确而产生的路由决策错误数,提高网络性能.     

道路网络中移动对象的连续反k最近邻查询算法

在道路网络中,对象的位置和运动被约束在网络中,对象之间的距离不是传统的欧氏距离,而是由网络连通性决定的网络距离,基于欧氏空间的反k最近邻查询算法不适用于道路网络。为了解决道路网络中移动对象连续的反k最近邻查询问题,给出了道路网络的一种索引结构及一种利用扩展树处理查询的方法,在此基础上,提出了道路网络中适用与单、双色连续反k最近邻查询算法（CRkNNMA算法）,证明了该算法的正确性。     

基于缩放因子的人脸直方图特征距离度量方法

奇异特征区域在人脸直方图匹配过程具有更高的可分辨性。基于此,在人脸直方图特征匹配算法的基础上提出一种基于缩放因子的人脸直方图特征距离度量方法。该方法通过缩小直方图距离较近区域的距离、放大直方图距离较远区域的距离,并在匹配中突出高可分辨性区域,以获得更高的识别精度。实验表明该方法可以显著提高各种局部特征提取方法和直方图距离度量算法在人脸识别中的精度。     

树状网络上k-tree center问题

树状网络上的k-tree center问题是指在树上选择一棵叶子数恰好为k的子树,使得树上其他节点到该子树的最大距离最小化。由于center问题的目标函数是满足最大距离最小化,如果S是问题的最优解,则S肯定包含树的中心,因此在求解k-tree center问题时,首先找到树的中心,然后从中心出发,利用树收缩的思想逐步找到满足要求的子树。该文基于此对该问题给出了时间复杂度为O(kn)的多项式时间算法。     

XML与关系型数据库数据转换技术的研究

基于XML文档的数据转换算法和模型分析一种基于元素树的数据转换方法,使用DTD元素树来刻画XML文档的结构,并在此基础上建立XML文档与关系型数据库数据的结构映射关系,从而完成数据转换.基于元素树方法,在.NET开发环境中实现XML文档与关系型数据库数据相互转换的应用系统.该系统为用户指定的DTD自动生成其对应的元素树,在此基础上,根据用户定义或系统自动生成的元素与数据库字段的映射关系,实现XML文档与关系型数据的相互转换.     

基于框架的软构件后缀索引构造方法研究

目前现有的软构件检索方法都是将软构件作为孤立的个体对待,而在实际应用当中软构件大多是基于某框架之下的.为了描述和管理软构件所应用的框架和环境,利用基于有色Petri网的框架模型计算构件之间的框架距离,根据距离的远近利用SOM聚类为构件分类形成框架类别.另外,为了提高检索效率为每个刻面的术语空间建立术语树,并为树中节点建立后缀索引.这样减少检索软构件时遍历术语树中节点的个数,而且使同一批检索到的构件更适合应用到同一框架当中.分析表明,该方法不但可以提高软构件的检索效率,而且保证了检索到的软构件经过最小的修改量就能够被应用到软件系统中.     

一种均衡网络传输功率的移动控制算法

针对均衡网络传输功率时节点移动开销大,算法迭代次数多的问题,提出了一种基于最小连通支配集和Steiner树的移动控制算法.首先计算网络拓扑的骨干节点集,然后根据骨干节点集和临界传输半径建立Steiner树,树中的Steiner点作为节点移动的目的点,最后匹配并移动非骨干节点到Steiner点,实现节点传输功率的均衡.仿真结果表明,与基于最小生成树的PMST-UV算法相比,在相同的网络场景下,本算法节点移动开销小,算法迭代次数少,节点总移动距离降低13%～34%,算法迭代次数减少17%～68%.     

顾客需求模板的动态分类树研究

顾客需求模板是质量功能配置(QFD)系统对设计实例和规则进行规范化的工具。文章基于质量功能配置中顾客需求动态获取的特点,分析了顾客需求模板实例提取和动态进化过程,规范了设计实例及设计规则的描述,提出了实现模板动态进化的动态分类树的概念,探讨了动态分类树的存储、规则调整方式以及实例归类方法。结果表明:基于数据结构的二叉树定义,将动态分类树的存储设计为三重链接方式,实例规则调整采用自下而上的方式检索规则并存储,实现系统存储的近似最小变量空间;基于最近相邻策略设计实例归类标准及其算法,通过指定归类标准值达到调整顾客需求模板中实例分类的目的,提高推理决策的准确性。     

基于随机森林的流量分类方法

网络流量识别在提高网络管理能力和保护网络安全方面有着重要作用。传统的基于端口识别和深度包检测的方法由于无法应对端口随机化、数据加密等原因,识别效率大大降低。近年来,出现了基于流统计特征的识别方法。然而,已有的基于流统计特征的识别方法大多使用单个分类器进行流量识别,存在着精度提高难、环境依赖强等局限性。针对这一问题,提出一种基于随机森林的流量分类方法,基于多分类器集成的思想,采用由多个决策树集成、由随机向量决定决策树构造方式的随机森林,实现对网络流量的分类。实验分析结果表明,所提出方法的分类性能优于常见的基于C4.5和Naive Bayes的流量分类方法。     

基于多目标基因表达式编程的电路演化算法

为提高电路演化的效率和成功率,对电路设计中涉及的多个目标进行了定义与量化,并针对多目标优化问题,在基因表达式编程（GEP：Gene Expression Programming）的基础上,提出了基于多目标基因表达式编程的电路演化算法（MGEP：Multi-Objective Gene Expression Programming）。设计了演化电路中的GEP编码,定义和量化了电路演化的多个目标,利用非支配排序和适应度共享策略提高搜索方向的空间均匀性。通过数字电路演化实验证明,MGEP算法与GP算法相比进化时间减少了72．9％,同时得到的电路更简单实用,得到最优电路的比率分别比GP和传统的GEP提高了50．4％和38．9％。     

基于改进NSGA-Ⅱ的云服务PDTs调度算法

基于多目标优化的云计算PDTs调度是一个NP问题,考虑云计算用户的服务质量(Qo S)要求,将处理PDTs的成本和时间要求作为目标,提出一种基于改进NSGA-Ⅱ的云服务PDTs调度算法.采用相似任务序列交叉(STOX)操作加快进化,而采用位移变异避免算法过早收敛,此外,还利用一个拥挤距离自适应算子(SCD)来改善Pareto最优前沿的个体多样性.仿真结果表明该算法在云PDTs调度中保持Pareto最优解的多样性和分布性方面优于NSGA-Ⅱ算法.     

CBTC 系统测试用例生成方法的研究

针对CBTC系统测试案例的特点和生成过程,本文使用基于MSC建模语言来生成测试用例,并且说明了使用该方法生成测试用例的优点所在。在基于MSC生成测试用例的过程中,对MSC添加状态约束条件,分析MSC图,得到场景测试树,再遍历该场景树,得到场景的输入、预期输出、约束条件以及场景环境,测试用例即由这四部分内容组成。     

一种求解约束优化问题的进化规划型文化算法

为了求解复杂约束优化问题,提出了一种新的进化算法——进化规划型文化算法。求解过程中,在基于自适应的文化算法中引入进化规划,有效利用进化过程中相关知识引导种群进化。针对约束优化问题,对这一算法的信念空间进行了设计,并利用基准函数和丁烯烷化生产调度问题进行了仿真,仿真结果表明该算法具有较好的全局搜索能力,而且大大减少了计算量。     

用高阶累积量实现数字调相信号的分级识别

针对BPSK,QPSK,OQPSK和8PSK信号的调制模式自动识别,传统的基于高阶累积量算法无法区分QPSK和OQPSK,因此提出了一种基于差分高阶累积量的识别算法。该算法首先用四阶累积量提取待识别信号和其差分序列的特征参数,然后用决策树分类法实现信号的分级识别。理论分析和计算机仿真结果表明该算法有较强的抗噪声和抗相位抖动能力,在信噪比〉3dB时识别率达95％以上,更适用于较低信噪比下信号的识别。     

采用COLDIST色差的一种图像检索方法研究

在基于内容的图像检索方法中,颜色相似度的计算主要采用欧氏距离。然而,欧氏距离不符合人眼的色彩识别特征,导致检索准确率偏低。本文提出了一种采用COLDIST色差公式的组合特征检索方法。首先计算图像的颜色直方图作为颜色特征、灰度共生矩阵和灰度行程矩阵作为纹理特征、泽尼克矩作为形状特征。然后采用COLDIST色差公式计算颜色相似度,并结合纹理、形状特征的相似度计算图像相似度。利用图像数据库Corel10000对本文提出的方法进行仿真测试。结果表明该方法具有更好的检索性能,有效地提高了检索的准确率。     

基于链式遗传-模拟退火混合算法的电网扩展规划

将模拟退火机制引入到食物链生态进化算法,提出了链式遗传-模拟退火混合算法（CAGSAH）,对种群执行并行退火操作,弥补食物链生态进化算法爬山能力不足,提高算法全局寻优能力。给出了链式遗传-模拟退火混合算法的详细计算流程,并将其应用到求解电网扩展规划问题,实际计算结果显示链式遗传-模拟退火混合算法在搜索效率及收敛性能上明显优于食物链生态进化算法。