基于量子的免疫进化算法及收敛性

分析和探讨了量子计算的特点及免疫进化机制,并结合免疫系统的动力学模型和免疫细胞在自我进化中的亲和度成熟机理,提出了一种基于量子计算的免疫进化算法。该算法使用量子比特表达染色体,通过免疫克隆、记忆细胞产生和抗体相似性抑制等进化机制可最终找出最优解,它比传统的量子进化算法具有更好的种群多样性、更快的收敛速度和全局寻优能力。在此不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性。     

基于学习的并行免疫量子进化算法及收敛性

提出了基于学习的多宇宙并行免疫量子进化算法,算法中将种群分成若干个独立的子群体,称为宇宙。宇宙内采用免疫量子进化算法,宇宙间采用基于学习机制的移民、模拟量子纠缠的种群交叉等信息交互方式,使得进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力。不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性。     

扩充的Sturmian序列的性质的补充

Sturmian序列是具有最低复杂性的一类符号序列,对Sturmian序列进行扩充,使其更具一般性.本文对扩充的Sturmian序列进行了进一步的研究,从而使其应用更加广泛.     

端点预搜索的Freeman直线段识别算法

直线段提取对于数字图像中规则目标的形状分析、识别来说是一个基本且必要的前期信息提取步骤.本文提出了一种以角点充当直线段的端点,在得到直线段端点和直线段主次方向基础上使用Freeman准则对直线段进行扫描.由于在直线段搜索前已经获取了直线段端点的位置信息,因此该算法能够高速准确地对直线段进行扫描,具有较强的抗噪声能力.实验结果验证了该算法的有效性,并且该算法对较粗直线段也具有良好的检测能力.     

一株高产抗菌活性物质链霉菌的初步分类鉴定

对一株土壤中筛选出的可以产抗菌活性物质的链霉菌进行了研究，测定了该菌的抗菌谱，发现该菌株对多种植物病原性真菌及细菌有拮抗作用，但对植物病原性真菌的抑制效果低于植物病原性细菌.通过形态特征、培养特征、生理生化特性及抑菌谱等系列比较，发现该链霉菌菌株与链霉菌属的黑胡桃链霉菌(Streptomyces nogalater)的特征基本相符；通过16S?rDNA序列比对，发现该菌株16S?rDNA与黑胡桃链霉菌的16S?rDNA同源性达99％.根据多项分类原则和系统进化树的构建分析，将该菌株暂归入黑胡桃链霉菌类.     

一种防范多阶段网络攻击的综合分析方法

提出了一种防范多阶段网络攻击的综合分析方法，首先捕获系统漏洞、攻击者的能力、以及这些信息之间的关系，将其模型化；然后利用改进的模型检测器NuSMV自动产生只包含能对系统造成危害的漏洞的攻击链；最后以攻击链为基础建立简化的攻击树，通过将攻击树量化进行风险评估、可靠性评估、最短路径分析等等。仿真实验表明该方法不仅能够有效的防范多阶段攻击，而且能够对网络进行脆弱性评估。     

异步电机直接转矩控制系统中定子磁链的观测方法

介绍了几种异步电机直接转矩控制系统中定子磁链的观测方法,并讨论了各自的实质及其优缺点,以及今后研究定子磁链的观测方法的实际意义。     

因子链上幂矩阵行列式的整除性

设S＝{x1,……,xn}是由n个不同正整数组成的集合,ε∈Z ,如果n阶矩阵的第i行j列元素是S中元xi,xj的最大公因数(xi,xj)的ε次幂(xi,xj)ε,就称这个矩阵是定义在S上的最大公因数的ε次幂矩阵,简记为(S)εn;如果n阶矩阵的第i行j列元素是S中元xi,xj的最小公因倍数[xi,xj]的ε次幂[xi,xj]ε,就称这个矩阵是定义在S上的最小公倍数的ε次幂矩阵,简记[S]εn为.如果S中元素满足1≤i≤j≤n有xi|xj,就称S是一个因子链.研究了对ε∈Z ,定义在任意因子链S上的幂矩阵(S)εn和[S]εn的行列式det(S)εn与det[S]εn间的整除性.     

关于二重非齐次可列马氏链的一类极限定理

给出了可列非齐次二重马尔可夫链的三元状态序组出现频率的一类强极限定理和推论．在定理的证明中，采用一种研究概率极限的新方法：分析法——而不是传统的研究概率极限的概率方法，并且加以改进，用以研究可列非齐次二重马氏链极限性质，并得出一类非齐次可列二重马氏链的极限定理，所得结论对任意可列非齐次二重马尔可夫链都成立。     

固定化Streptomyces sp.108转化美伐他汀为普伐他汀的研究

报道了链霉菌(Streptomyces sp．108)固定化细胞制备的最适条件。初始底物(美伐他汀)浓度300mg/L，间接补加底物总浓度达到800mg/L时，普伐他汀产量为495mg/L，转化率为60％。在底物浓度为300mg/L时重复发酵3次，500mg/L时重复发酵2次，转化率分别达50．5％和53％。