一种改进的HCF贝叶斯图像分割方法

贝叶斯方法是图像分割中广泛使用的方法，ＨＣＦ（ＨｉｇｈｅｓｔＣｏｎｆｉｄｅｎｃｅＦｉｒｓｔ）是一种有效的优化方法，用ＨＣＦ对图像进行贝叶斯分割，并且改进了贝叶斯分割中的势能函烽，提出局部势能的概念，从而获得了较为满意的图像分割结果。     

一种新型的前馈多层神经网络学习算法

利用矩阵Ｍｏｏｒｅ－Ｐｅｎｒｏｓｅ逆的方法,提出了一种新型的前馈多层神经网络学习算法－ＭＢＰ算法。该算法采用了群体搜索的策略,打破了ＢＰ算法一次一点的搜索方式,一次可搜索权空间中的一个超平面,仿真结果表明,该算法在提高收敛速度和避免陷入局部极小点方面都有一定的进展。     

箱子装载问题的算法研究

1　引言　　设有ｎ件物品 ,每件物品的体积分别为ｓ1,ｓ2 ,… ,ｓｎ,且 0 <ｓｉ≤ 1(ｉ =1,2 ,… ,ｎ) .现有一批箱子 ,每只箱子的容量为一个单位 ,现在的问题是能够容纳这ｎ件物品的箱子至少需多少只 ?此问题为著名的ＮＰ复杂问题 ,迄今在多项式时间内尚无求解的办法 .但可用近似算法求解 ,使结果接近最优解 .对于此问题 ,有 4种流行的求解算法 :( 1)最先匹配法 (ＦｉｒｓｔＦｉｔ ,ＦＦ) ;( 2 )最优匹配法 (ＢｅｓｔＦｉｔ ,ＢＦ) ;( 3)最先匹配递减法 (ＦＦＤ) ;( 4 )最优匹配递减法 (ＢＦＤ) .这 4种算法的时间复杂度均为Ｏ(ｎ×ｌｏｇ(…     

基于事实的自动解释机制及其实现方法

讨论了一种基于事实的自动解释机制,在专家系统等人工智能领域应用中完成自动解释功能。文章构造了一个称为真值维护事实库（ＴｍｓＦａｃｔＢａｓｅ）的数据结构来实现该解释功能。最后介绍了ＴｍｓＦａｃｔＢａｓｅ的结构特征及软件实现方法。     

人胰岛素样生长因子—Ⅰ的基因克隆,融合表达及产物纯化

利用聚合酶链式反应（ＰＣＲ）方法,以ＩＧＦ－ＩｃＤＮＡ为模板,扩增ＩＧＦ－Ｉ的基因。在序列测定确证后,将其定向克隆到载体ｐＥｘＳｅｃＩ上,构建了ＩＧＦ－Ｉ融合表达载体ｐＥｘＩＧＦ,经ＩＰＴＧ诱导表达后,ＳＤＳ－ＰＡＧＥ分析表明：含有重组表达质粒的菌株可表达出约３２．５８％的２６ＫＤ融合蛋白,且主要以可溶性形式存在。经ＩｇＧ－Ｓｅｐｈａｒｏｓｅ亲和层析一步纯化后,可获得纯度约９０％的融合蛋白,经Ｗｅｓｔｅｒｎ－Ｂｌｏｔ分析,免疫学活性呈阳性反应。     

人组织型纤溶酶原激活剂（t—PA）在大肠杆菌中的表达,…

人组织型纤溶酶原激活剂（ｔ－ＰＡ）ｃＤＮＡ重组在表达质粒ｐＤＲ７２０中。在Ｅ．ｃｏｌｉＣ６００中获得了表达，表达水平为２％。以醋酸锌显色ＰＡＧＥ凝胶回收ｔ－ＰＡ表达条带，进行复性处理。复性产物经Ｂｅｎｚａｍｉｄｉｎｅ－Ｓｅｐｈａｒｏｓｅ４Ｂ，Ｌｙｓｉｎｅ－Ｓｅｐｈａｒｏｓｅ４Ｂ亲和层析，纯化得到ＳＤＳ－ＰＡＧＥ银染一条带纯度，比活为４，０００ｍｏｌ／ｓ·ｇ的人ｔ－ＰＡ。     

两步亲和层析纯化限制性核酸内切酶Bsp 63Ⅰ

以Ｂａｃｉｌｌｕｓ ｓｐｈａｅｒｉｃｕｓ６３为材料,采用ＤＮＡ－Ｓｅｐｈａｒｏｓｅ４Ｂ和ＣｉｂａｃｒｏｎＢｌｕｅＦ３ＧＡ－Ｓｅｐｈａｒｏｓｅ４Ｂ两步亲和层析,分离纯化得到电泳均一纯限制性核酸内切酶Ｂｓｐ６３Ⅰ。酶的得率约为１３０单位／ｇ湿菌,比活力高达６１４００单位／ｍｇ蛋白。还报道了ＤＮＡ－Ｓｐｅｈａｒｏｓｅ４Ｂ两种亲和吸附剂制作方法的改进。     

添加Dy和Nb的纳米复合Pr2Fe14B／α—Fe永磁合金结构和磁性

研究了添加Ｄｙ和Ｎｂ对纳米复合Ｐｒ２Ｆｅ１４Ｂ／α－Ｆｅ永磁合金形成,组织结构及磁性的影响,结果表明,Ｐｒ９Ｆｅ８５Ｂ６非晶带的晶化过程,在α－Ｆｅ相初始晶化之后,出现Ｐｒ２Ｆｅ２３Ｂ３亚稳相,最终形成Ｐｒ２Ｆｅ１４Ｂ＋α－Ｆｅ两相组织,而添加Ｄｙ或同时添加Ｄｙ和Ｎｂ后晶化过程中不出现亚稳相,添加Ｄｙ和Ｎｂ元素显著地提高了纳米复合永磁合金的磁性能,最终获得了磁性能为Ｈｃｉ＝７０２．４ｋＡ／ｍ,Ｂｔ     

用Loeb测度构造正则及τ－光滑Borel测度

设（Ｘ，Ｔ）是Ｔ２空间，Ｔ１是拓扑Ｔ的基，Ａ是＊Ｘ上的内代数，ν是Ａ上的内测度，本文用无穷小方法证明了：在ｋ－饱和的非标准模型中，若Ｘ是正则空间，且对每一Ｔ∈Ｔ１，＊Ｔ∈Ａ，则对Ｘ的每一Ｂｏｒｅｌ集Ｂ，ｓｔ－１（Ｂ）∈Ｌｕ（Ａ）∩ｎｓ（＊Ｘ），且νｓｔ－１｜Ｆ（Ｘ）是τ－光滑Ｂｏｒｅｌ测度，νｓｔ－１｜Ｆ（Ｘ）是Ｒａｄｏｎ测度；若对每一Ｔ∈Ｔ，＊Ｔ∈Ａ，并且对每一Ｔ∈Ｔ及每一ε∈Ｒ＋，有闭集ＣＴ，使Ｌ（ν）（＊Ｔ－＊Ｃ）＜ε，则对每一Ｂｏｒｅｌ集Ｂ，ｓｔ－１（Ｂ）∈Ｌ（ν，Ａ）∩ｎｓ（＊Ｘ）且νｓｔ－１｜Ｆ（Ｘ）是正则τ－光滑Ｂｏｒｅｌ测度．文中并讨论了这些结果在测度扩张中的应用     

非晶态合金的自旋波激发与结构涨落及超精细场分布

本文研究了非晶态（ａ）－Ｆｅ－ＴＭ－Ｓｉ－Ｂ（ＴＭ＝Ｃｏ，Ｓｉ，Ｍｏ，Ｎｂ）合金从１．５Ｋ到３００Ｋ的磁化强度及室温穆斯堡尔谱，得到了成里温度Ｔｃ、饱和磁化强度σｓ（０）、自旋波颈度常数Ｄ及平均超精细场等。结果表明，（ａ）对于Ｆｅ８３Ｓｉ５Ｂ１２，当Ｎｂ，Ｍｏ与Ｓｉ，Ｃｏ取代Ｆｅ后，Ｆｅ－（Ｎｂ，Ｍｏ）－Ｓｉ－Ｂ的磁性质不同于Ｆｅ－（Ｓｉ，Ｃｏ）－Ｓｉ－Ｂ；（ｂ）ａ－Ｆｅ－（Ｍｏ，Ｎｂ，Ｃｒ，Ｗ，     

一种基于简单遗传算法的K-Means改进算法

针对k-means算法对初始值敏感、易陷入局部极小值等缺点,结合遗传算法的思想,提出了一种基于遗传算法和k-means算法的混合聚类方法,为了测试该聚类算法的性能,用k-means 算法和改进的算法进行了1组实验,并对2种算法的聚类结果进行比较,实验结果表明算法能够有效地解决聚类问题.     

采用重复交叉操作及最优保留策略的遗传算法

基于有限次重复交叉操作和将父代的最好个体代替子代的最差个体的思想，提出了一种新的遗传算法（REGA）。该方法克服了基本遗传算法容易出现的早熟现象，并利用马尔可夫极限定理获得全局收敛性，求得基于有限次重复交叉操作的基本遗传算法（记为RSGA）的渐近性质，以及提供关于这两种算法吸收时间的数学期望的计算方法，仿真事例表明，它不仅克服了局部最优的缺点，而且适用于有多个最优解问题，同时群体的平均适应度增加较快，运行效率更高，因而，该方法对于优化问题具有一定的应用价值。     

基于高鲁棒性遗传算法的印刷质量自动检测方法研究与实现

目前高速印刷机印刷产品质量检测问题一直存在,为解决印刷质量在开机运行状态下自动检测速度与精度问题,提出了一种基于计算机智能图像处理的优化解决方案,核心是引入高鲁棒性遗传算法,从提高计算机图像比对算法本身解决在线检测速度和精度问题,特别注意针对印刷行业普遍存在的印刷质量问题特点,创建基于遗传算法的印刷质量检测算法、建立适应印刷机的在线质量检测系统,并实现算法与实际应用的结合,尤其是与面阵CCD传感器的结合使用,为传统印刷企业提供可行的一整套在线监测解决方案及实验设备,提高印刷质量检测效率和质量,达到国内领先水平,并降低劳动成本。     

Memetic算法及其在分类中的应用研究

群体智能优化算法Memetic算法(Memetic Algorithm,MA)采用进化算法的操作流程,引入局部搜索算子,使其在问题的求解中保证较高收敛性能的同时又能获得较高质量的解,克服了遗传算法等传统全局优化算法易"早熟"的问题,同时避免陷入局部解。在MA框架基础上,提出了全局动态适应MA算法,采用遗传算法为全局搜索算子,k-means算法为局部搜索算子。使用Java语言实现算法并对UCI中分类实验数据集进行测试,结果表明,将遗传算法和k-means结合的全局动态适应MA在分类问题中具有较高准确率。     

一种灰度图象的自适应分割算法

利用遗传算法的高效搜索性能和模糊集合理论能较好地描述问题的模糊性和随机性，提出了基于遗传算法的最大模糊熵快速分割算法，将遗传算法和模糊集合理论结合起来应用于灰度图象单闽值和多阈值分割．实验结果证明该方法有效地实现了快速分割，并具有较好的鲁棒性．     

一种用于多目标优化的克隆选择算法

多目标进化算法的研究目标是使算法种群快速收敛并均匀分布于问题的Pareto最优前沿面.为此,在比较与分析已有多目标进化算法的基础上,借鉴免疫系统中的克隆选择原理,提出了一种用于多目标优化的克隆选择算法.该方法只对部分当前所得到的Pareto最优解进行进化操作,并选用一种简单的多样性保护机制来保证Pareto最优解具有良好的分布特征.'实验结果表明该方法能够很好地达到Pareto最优前沿面,较好地保持解的多样性,并且具有很快的收敛速度.     

混合并行遗传算法在多文档文摘中的应用

提出了一种基于改进混合并行遗传算法的多文档文摘方法.该方法将k-means聚类算法的高效、局部搜索特性,和并行遗传算法的全局优化能力有机结合,解决了k-means算法对初始聚类中心的选择较为敏感,易于陷入局部最优等问题,提高了多文档聚类算法的效率和精确度.     

投影遗传算法

针对一般遗传算法在求解优化问题的多个优化解时的局限性,结合曲面投影与遗传算法的基本思想,提出了一种基于曲面投影的投影遗传算法用于解决此类问题,数值验证的结果表明了本算法的有效性和实用性。     

基于共同进化计算的分类规则算法

为提高分类挖掘的准确度，在分析ID3，C4.5和进化算法（EC）的基础上，设计了两个共同进化的种群分别表示选择的属性子集和分类规则子集，提出基于共同进化计算的分类规则算法（CRCEC），并构建CRCEC算法的适应度评价函数．用4个加利福尼亚大学Irvine分校的数据集对CRCEC，ID3，C4．5和EC算法进行测试比较，结果表明CRCEC算法分类准确度高，可以得到简洁的、可理解性强的规则．最后给出了CRCEC算法在公路车辆征费分类预测系统中的一个应用实例．     

一种基于遗传算法的网格任务调度算法

任务调度问题是一类NP问题,经典调度理论一般仅能获得问题的近似最优解.尽管已有用于任务调度的遗传算法的求解质量优于传统方法,但多数是考虑单任务或独立多任务调度的遗传算法.采用理论分析与仿真实验相结合的方法,提出了一种改进的遗传算法解决网格的任务调度问题.这种遗传算法所处理的任务不仅可以包含多个有前后约束关系的子任务,并且每个子任务可以需要多种资源.通过对比实验可以看到本文所提出的算法在网格任务调度方面要优于传统的HEFT和DLS算法.