基于灰值区间的微阵列模拟数据生成算法

针对微阵列芯片数据采集量大、 获取成本高的问题, 提出一种新的基于灰值区间的微阵列模拟数据生成算法. 该算法通过灰值度量的方式模拟微阵列数据中基因的差异表达属性, 结合聚类分析方法创建聚类隧道, 进而产生与原始数据具有相似数理分布及生物学意义的模拟数据. 采用模拟数据和真实生物数据对算法进行实验验 证与分析, 实验结果表明, 基于灰值区间理念与聚类隧道产生机制生成的模拟数据是有效且可靠的.     

一种基于拓扑的传感器网络数据收集算法

以降低无线传感器网络通信能耗, 均衡网络能量负载为目标, 通过动态构造以节点间通信能耗为权重的最小生成树及调整节点通信概率的方法, 提出一种基于拓扑的传感器网络数据收集算法DGAT, 改造了网络服务过程中节点的通信模式及能量消耗方式. 模拟实验结果表明, DGAT算法不仅大幅度提高了网络的生存时间, 且使网络的能耗更均衡.     

复杂基坑支撑结构监测点布置优化

基坑结构健康监测点的合理布置是准确预测基坑结构变形安全的重要保障。传统监测点等间距布置只适用于结构形式简单的中小基坑,对于复杂的支撑体系,结构、土压力的不对称性对监测点的布置提出了更高要求,因此,复杂基坑结构监测点布置优化对准确预测基坑结构安全至关重要。提出了一种融合模态分析与粒子群算法的复杂基坑支撑结构监测点布置优化方法,首先,在对基坑支撑结构模态分析基础上获取结构模态参数(频率、基本振型);其次,构建基于模态置信度准则(MAC法)的适应度函数,以适应度函数作为优化监测点位置的判别标准;最后,采用粒子群优化算法对全部监测点布置进行全局优化。以南京江北新区某基坑为案例,所提方法的计算结果相比于均匀布设的监测点布置方案更能反映出基坑最危险部位的需要。上述研究可为地下工程健康监测技术提升提供重要的理论指导。