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基因表达数据聚类是发现基因功能和确立基因调控网络的重要方法,计算智能在该领域的应用为分析
大量基因数据提供了新途径.本文根据基因表达数据的特点,提出了基因表达数据聚类领域的关键问题,探讨了基
于计算智能的基因表达数据聚类基本框架,综述了计算智能在基因数据聚类领域的应用现状,最后指出了在基因数
据聚类领域计算智能方法未来的发展方向. 相似文献
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一种基于慢退避思想的SD_DCC退避算法及其性能分析 总被引:1,自引:0,他引:1
改进了IEEE 802.11协议的二进制指数退避算法,提出了一种基于慢退避思想的分布式接入控制退避算法.它将慢退避的思想同分布式接入控制的思想相结合,有效地解决了标准协议中二进制指数退避算法成功发送数据帧后没有记录网络当前繁忙程度的缺点,能够更准确地记录数据帧成功发送后高负荷网络的退避阶数,降低数据帧接入信道的碰撞概率,提高无线信道的利用率.算法能够与现有的IEEE 802.11协议完整地结合在一起,具有简单、无开销、完全分布性和自适应性的特点.分析和仿真结果表明,基于慢退避思想的分布式接入控制退避算法较之其它三种常用的接入算法能够更能有效地利用网络中已有的信息,更准确地估计网络当前的竞争状态,表现出更好的网络性能. 相似文献
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针对典型的点云配准方法中伪特征点过多导致配准效率低和配准结果不精确的问题,提出一种基于特征点动态选择的三维人脸点云模型重建方法。该方法在粗配准阶段,采用动态特征矩阵求解法获取粗匹配特征变换矩阵以避免伪特征点的干扰。在精配准过程中,采用二次加权法向量垂直距离法在人脸流形表面选择更有效的特征点以减少伪特征点的数量,并采用基于特征融合与局部特征一致性的迭代最近点方法进行精配准。经过对比实验验证了算法的可行性,实验结果表明,提出算法能够实现高精度且快速的三维人脸点云模型重建,且均方根误差达到1.816 5 mm,相较于其他算法,在模型重建精度和效率方面都有所提升,具有良好的应用前景。 相似文献
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针对人工船舶除锈的效率低、危险性高、成本高等问题,研制出爬壁机器人进行船舶除锈。采用了上、下位机的分布式控制方案,对基于ARM-Linux的爬壁机器人控制器进行研究,包括遥感器、比较器及其组成电路。通过引用强化学习算法Q-Leaning算法,实现了爬壁机器人的强化学习循迹,改进了传统PID等算法无法针对环境进行最优化动作策略选择的缺点,提高爬壁机器人在不同环境下循迹的准确性。实验结果表明,基于ARM-Linux的爬壁机器人控制系统性能较好,可以满足控制器要求。 相似文献
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