植物抗性基因识别中的随机森林分类方法

为了解决传统基于同源序列比对的抗性基因识别方法中假阳性高、无法发现新的抗性基因的问题,提出了一种利用随机森林分类器和K-Means聚类降采样方法的抗性基因识别算法。针对目前研究工作中挖掘盲目性大的问题,进行两点改进:引入了随机森林分类器和188维组合特征来进行抗性基因识别,这种基于样本统计学习的方法能够有效地捕捉抗性基因内在特性;对于训练过程中存在的严重类别不平衡现象,使用基于聚类的降采样方法得到了更具代表性的训练集,进一步降低了识别误差。实验结果表明,该算法可以有效地进行抗性基因的识别工作,能够对现有实验验证数据进行准确的分类,并在反例集上也获得了较高的精度。     

An architecture for processing graph-grammar applications

We propose a six-layer architecture for processing graph-grammar applications. The layers and the transformations between them are formally described and concepts for their implementation are given. Especially we introduce the syntax and semantics of a graph-grammar implementation language. Graph-grammar productions will be translated into programs of this language to have a basis for their implementation into programs written in commonly available programming languages.     

一种研讨模型

提出了一种研讨模型.该模型用简化的Toulmin模型表示争议内部结构,用Dung的抽象辩论框架的方法定义争议之间的关系,给出了争议可防卫性和陈述可接受性算法.用该模型对已有文献中的实例重新建模,结果表明,该模型能够准确计算陈述可接受性并得出研讨结果.该模型研究出发点是对实际群体研讨建模,但也可以用于非经典逻辑形式系统建模.     

一种高效的基于身份的可验证加密签名方案

基于Shim数字签名方案,提出了一种基于身份的可验证加密签名方案.该方案不需要零知识证明系统提供验证,避免了因复杂交互而产生的计算负担,该方案的可验证加密签名仅需在普通签名参数上作一次加法运算即可完成,可验证加密签名的验证仅需在普通签名验证等式右边作一次乘法运算即可实现,方案形式较为简洁,在CDH问题难解的假设下,该方...     

中文非投射语义依存现象分析研究

汉语是一种语序灵活的语言,句子变式很多,基于传统依存树的投射现象还不能很好解决某些句式的语义理解问题。文章以10000个句子的汉语语义依存图库为基础,验证并明确了汉语非投射现象的客观存在性,考察了汉语句子中存在的非投射现象,并从语言学和句子深层语义理解的角度对非投射现象进行了归纳和解释。文章总结了7类出现非投射现象的情况,包括小句宾语句、比较句、主谓谓语句、紧缩复句、代词、动补谓语句以及注释短语或复句。这对于自动语义依存标注有重要的指导作用。     

势平衡多目标多伯努利滤波器高斯混合实现的收敛性分析

研究了势平衡多目标多伯努利(cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli,CBMeMBer)滤波器高斯混合(Gaussian mixture,GM)实现的收敛性问题.证明在线性高斯条件下,若GM-CBMeMBer滤波器的高斯项足够多,则它一致收敛于真实的CBMeMBer滤波器.并且证明在弱非线性条件下,GM-CBMeMBer滤波器的扩展卡尔曼(extended Kalman,EK)滤波近似实现—EK-GM-CBMeMBer滤波器,若每个高斯项的协方差足够小,也一致收敛于真实的CBMeMBer滤波器,本文的研究目的是从理论上给出CBMeMBer滤波器GM实现的收敛结果,以完善CBMeMBer滤波器对多目标跟踪的理论研究.     

求马步图Hamilton圈的最优算法

本文对骑士巡游问题进行了研究 ,提出了求棋盘马步图的 Hamilton圈的“分治 -回溯 -合并”算法 ,其时间复杂度是 O(n2 )。分析表明该算法是求棋盘马步图一条 Hamilton圈的最优算法 ,对VLSI的布线问题具有一定的应用价值     

一种改进的RED路由队列算法分析与研究

分析了Internet业务流随机早期检测(random early detection,RED)算法的原理和局限性,提出了一种改进的RED算法。该算法利用一个高阶分组丢弃函数,在最小门限值附近以较低的概率标记丢弃分组,在最大门限值附近迅速提高分组的标记丢弃概率;利用队列长度的变化趋势来动态调整RED算法的参数,减小了RED算法对参数的依赖,增强了算法的稳定性。NS2的仿真实验证实了它的有效性。     

基于改进的蚁群算法的组播路由问题的研究

目前,蚁群算法在路由协议上已有广泛应用。通过研究蚁群算法的特性和目前在路由协议上的应用,发现其在加快运行时间、局部最优解等问题上还有改进的空间。为此文中提出一种蚁群优化算法,使蚁群算法更好地应用在路由协议上。针对蚁群算法容易出现局部最优解的问题,文中提出一种链表随机选择法,该方法能有效地减小蚁群算法出现局部最优解的几率。同时为了减少蚁群算法在选择路径上的时间,提高运行速率,文中还提出了一种雅克比迭代收敛准则,此方法很好地减短了算法时间。     

新的局部保持鉴别分析算法

提出了一种新的局部保持鉴别分析算法：基于迹比准则与自适应近邻图嵌入的局部保持鉴别分析算法。根据样本分布特性自适应构建类内和类间近邻图,保持数据的局部结构并且利用数据的鉴别信息,定义局部类内离差矩阵以及局部类间离差矩阵,采用迹比Fisher判别函数作为目标函数,通过迭代的方法最大化局部类间离差矩阵与类内离差矩阵的迹比值,解得最优子空间。在ORL和Yale人脸数据库上的实验表明该方法是有效的。