A DNA sequence alignment algorithm using quality information and a fuzzy inference method

DNA sequence alignment algorithms in computational molecular biology have been improved by diverse methods. In this paper, we propose a DNA sequence alignment that uses quality information and a fuzzy inference method developed based on characteristics of DNA fragments and a fuzzy logic system in order to improve conventional DNA sequence alignment methods that uses DNA sequence quality information. In conventional algorithms, DNA sequence alignment scores are calculated by the global sequence alignment algorithm proposed by Needleman-Wunsch, which is established by using quality information of each DNA fragment. However, there may be errors in the process of calculating DNA sequence alignment scores when the quality of DNA fragment tips is low, because only overall DNA sequence quality information are used. In our proposed method, an exact DNA sequence alignment can be achieved in spite of low quality of DNA fragment tips by improvement of conventional algorithms using quality information. Mapping score parameters used to calculate DNA sequence alignment scores are dynamically adjusted by the fuzzy logic system utilizing lengths of DNA fragments and frequencies of low quality DNA bases in the fragments. From the experiments by applying real genome data of National Center for Biotechnology Information, we could see that the proposed method is more efficient than conventional algorithms.     

基于模糊逻辑和遗传算法的工程机械故障诊断

为了使遗传算法能够处理存在模糊信息的工程机械故障事件,将模糊逻辑与遗传算法有机地结合起来,提出了一种基于模糊逻辑和遗传算法的工程机械故障诊断方法。充分利用模糊逻辑可以对模糊性和不确定性进行定量描述的特性,对工程机械模糊的系统部件技术状况进行定量描述,求得系统部件发生故障的概率。把工程机械系统部件作为节点引入模糊有向图并建立简化的故障诊断模型。采用遗传算法对可能的故障传播路径进行搜索,获取发生故障的原因。利用该方法既可以有效地处理工程机械故障中的模糊信息,又可以提高遗传算法路径搜索的效率和准确性,并用实例说明了该方法的优点。     

基于知识表达系统的序列比对研究

序列比对是生物信息学中基本的信息处理方法,对于发现生物序列中的功能、结构和进化信息具有重要的意义。该文对典型的双序列比对算法以及多序列比对算法进行了描述和评价;针对目前序列比对算法普遍存在的不足,提出了一种新的思想--基于知识表达系统的序列比对研究,应用知识表达系统对序列比对相似性发现进行定义及其处理。     

模糊目标信息系统上的逻辑及决策规则

基于模糊目标信息系统模型，并结合粗糙集相关的逻辑理论，提出了模糊粗糙决策语言FRDL，给出了FRDL中公式的定义、语义、可满足性有效性的形式化描述以及相关的性质。在此语言的基础上，给出了模糊目标信息系统上的决策规则、逆决策规则形式化描述和构造方法。FRDL所描述的逻辑表达方法以及规则推理公式为建立在模糊目标信息系统之上的决策支持系统、推理机提供了形式化的表示和推理方法。最后，在眼科近视诊断上进行的数据实验表明，这种形式化描述和推理方法比较合理。     

基于QPSO算法优化的区间二型模糊逻辑系统预测

设计了一类区间二型模糊逻辑系统,研究基于历史数据的预测问题.在区间二型模糊逻辑系统设计中,前件、后件、输入测量区间二型模糊的主隶属函数均选择成具有不确定标准偏差的高斯型二型隶属函数.量子粒子群优化(QPSO)算法用来调整所设计的区间二型模糊逻辑系统参数.部分欧洲智能技术网络(EUNITE)的负荷竞赛数据和美国田纳西州(WTI)原油价格数据用来测试所提出的模糊逻辑系统预测方法.定义综合评价误差和作为模糊逻辑系统的预测性能指标.仿真研究表明,所提出的区间二型模糊逻辑系统预测方法在收敛性和稳定性上均优于相应的一型模糊逻辑系统.     

基于聚类分析的DNA序列分类研究

从DNA序列片段的个案中密码子分布密度角度出发,提取出DNA序列片段的特征,应用模糊数学中的模糊聚类分析理论对DNA序列片段进行分类．由DNA序列片段中64种密码子出现的频率,给出两个案夹角余弦的定义,由两个案的交角余弦来描述个案之间的相关性．采取分层聚类分解法,应用SPSS统计软件,计算出描述个案之间相关性的模糊矩阵,同时给出DNA序列片段的分类结果．仿真结果表明,该算法具有分类简单且分类结果精度高的优点．     

机器人模糊学习控制

针对机器人轨迹跟踪控制问题,提出一种模糊学习算法,并设计出结构合理的模糊学习控制器,该控制器通过自身从过去趋向的学习能力可自动调整其模糊控制规则。将这种方法用于一个两自由度机械手的控制,仿真结果显示控制效果良好,所提出的控制器比惯用的模糊控制器展示出更良好的应用前景。     

模糊逻辑在ATM网络实时流量控制中的应用

提出了一种模糊逻辑控制系统，能实时处理ＡＴＭ网络中的流量问题。文中使用峰值速率和突发时间长度来描述业务源特性，并据此动态地调节令牌速率。与传统的漏桶算法相比，该系统能透明传输符合流量协议的业务源，并能对业务源的违约行为迅速而有效地作出反应。     

基于置换距离度量的蛋白质多序列比对算法性能评估

 蛋白质多序列比对是一种重要的生物信息学工具,在生物的进化分析以及蛋白质的结构预测方面有着重要的应用。各种比对算法在这个领域都取得了很大的成功,但是每种算法都有其固有的缺陷。提出置换距离法,对当前流行的几种蛋白质多序列比对算法进行对比评价。由于置换距离法仅关注于不同蛋白质间进化距离的相对次序,而不考虑这些进化距离之间的细微差异,因而得到的评价结论更具有鲁棒性。另外,采用最长公共子序法度量置换距离可以比较准确的反映不同置换之间的差异性。基于该算法,对Dialign, Tcoffee, ClustalW和Muscle多序列比对算法进行了性能评估。     

文本性的盛宴：美国汉学现当代文学研究的亮点和拐点

由于传统焊缝区域检测算法难以准确提取模糊和对比度低的厚钢管焊缝区域,提出一种新的基于鲁棒PCA模型的焊缝区域检测算法,该算法能克服传统方法的不足,并能准确提取焊缝区域.首先,收集一序列X射线图像,并对其进行空域对齐及亮度归一化预处理.其次,计算得到系列图像的背景图像,并将背景图像与待测试X射线图像张成一个观测矩阵.最后,使用鲁棒PCA算法对观测矩阵进行低秩与稀疏分解,测试图像中的不均匀强度及噪声被消除,焊缝区域被凸显出来,通过全局阈值可将焊缝区域较好地分割出来.实验结果表明,该算法能较大地消除厚钢管X射线图像中噪声及不均匀强度分布带来的干扰、同时增强模糊的焊缝边缘及对比度低的区域,相比传统焊缝区域检测算法,具有更高的检测灵敏度(0.952)和精度(0.989),能更好地将模糊和对比度低的焊缝区域完整检测出来.     

FUZZY LOGIC CONTROLLER FOR SEAM TRACKING OF ARC_WELDING ROBOT *

本文研究一种用于弧焊机器人焊缝跟踪的模糊控制器（ＦＬＣ）,介绍了该智能控制器的结构和原理．所设计的模糊控制器具有积分功能,在机器人关节位置控制中表现出良好的控制特性,实现焊炬对焊缝的精确跟踪．与基于机器人动力学模型的传统ＰＩＤ控制器相比,ＦＬＣ明显地提高了控制性能．文中给出了计算机仿真和实际焊接实验结果．     

一种应用时间序列技术的短期电力负荷预测模型

提出一种时间序列算法和模糊逻辑技术相结合的电力系统短期负荷预测方法 .它包括一个具有非线性特性的传递函数模型 ,可以考虑气温等外界因素对负荷的非线性影响 ,能使预测及时跟上负荷变化的趋势 ,适用于由于天气等因素变化引起负荷突变的预测场合 .为了更好地处理影响电力系统负荷的不确定性因素 ,便于利用预报人员的丰富知识和经验 ,此文采用了具有较强结构性知识表达能力的模糊逻辑技术与时间序列相结合的方法进行负荷预测 .测试结果表明了该方法的有效性     

战场目标的模糊逻辑检测与识别方法

研究模糊逻辑在战场声/地震动目标检测和识别中的有效算法.应用模糊集理论与模糊逻辑推理方法,在分析目标信息不确定性的基础上设计了适用于目标检测和分类的隶属函数,建立了相应的推理规则,构成了战场侦察传感器系统目标检测和分类的模糊逻辑推理系统.典型战场目标信号样本检验表明,该方法具有良好的检测和识别分类效果,利用基于模糊逻辑的分类器实现对战场声/地震动目标的检测和识别分类是可行的.     

黄土入渗研究中浸润锋信息处理的模糊逻辑推理方法的探讨

本文尝试把模糊逻辑推理方法应用于黄土入渗数据处理系统,主要是用于获得浸润锋数据。简述了人工处理装置、计算机处理系统,以及模糊集合、模糊关系、模糊逻辑推理和模糊系统设计方法,并给出论域和机器代码数据。     

基于二型模糊逻辑的交通流量预测

提出了一种改进的模糊c均值聚类算法,该算法将模糊聚类的对象从单值扩展到区间,在构造二型模糊系统时,通过对历史数据的学习提取二型模糊规则,克服了专家方法不能对未知领域提取规则的不足.在此基础上,针对智能交通系统,提出一种新的基于二型模糊逻辑的交通流量预测方法.该方法应用区间型二型模糊集具有上下限隶属度函数的性质构造预测区间,适合于处理具有复杂不确定性的情况.通过隶属度函数可以反映出该区间中预测值的可靠性,从而克服了其他预测方法仅给出单值且稳定性不高的缺点.仿真结果表明,基于二型模糊逻辑的流量预测区间具有较高的准确度,其平均相对误差低于6%.     

Urban Intersection Traffic Signal Control Based on Fuzzy Logic

IntroductionTraffic signals are essential in transportationnetwork management.A number of traffic signalcontrol methods have been developed in the past.Recently,a major research focus has been theapplication of artificial intelligence techniques,such as expert systems,fuzzy logic,neuralnetworks,and genetic algorithms for intersectionsignal control.　 Pappis and Mamdani[1] developed fuzzy rules toevaluate the suitability of extending a currentgreen phase by different time durations based on ac…     

布尔逻辑DNA序列比对系统的软件平台设计

针对目前基于动态规划的DNA序列全局比对算法时间复杂度较高,设计了一个DNA序列全局比对系统。该系统用FPGA进行序列的比对,并配备一个软件平台存储数据、发送命令以及发送和接收数据。测试数据表明,该系统的DNA序列比对时间在序列相似度较低情况下,为Needleman的42%;在序列相似度较高的情况下,为Needleman的6%。     

进化规划在挖掘最优语言模糊规则基中的应用

针对非线性系统模型难以建立问题，提出了一种新型的辨识方法，利用进化规划强大的数据挖掘功能，建立系统的语言模糊模型，克服传统算法过分依赖假设前提条件的弱点，简化了计算。在对传统进化算法加以改进的基础上，分别对单入单出系统和多入单出系统进行仿真，结果表明这一方法是非常有效的。     

基于模糊逻辑与遗传算法的故障诊断方法研究

探讨了模糊逻辑与遗传算法相互结合与集成的方法,从以下三个方面对两者的结合在故障诊断中的应用进行了研究;首先是用模糊逻辑理论对系统进行描述;然后用遗传算法对可能的故障传播路径进行搜索;最后是实现了模糊逻辑与遗传算法相结合的故障诊断．     

互联电力系统AGC的模糊和遗传控制算法

针对互联电力系统自动发电控制(AGC)，结合模糊控制和遗传算法提出一种新型的PID智能控制器，这种控制器主要特点是选用遗传算法整定的PID参数值作为模糊自整定PID参数控制器的初值，然后再对模糊控制的相关参数用遗传算法优化，避免了参数选择的盲目性。仿真结果明显优于传统的PID控制器，同样也优于单独模糊PID控制器和由遗传算法寻优而设计的PID控制器。同时，在研究遗传算法寻优的过程中提出一种新的适应度选择方法。