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针对多端线网互连问题,提出以超大规模集成电路物理设计中布线阶段应用较多的斯坦纳树为切入点,采用一种基于种群的全局搜索和基于个体的局部启发式搜索相结合的文化基因算法,对八角形斯坦纳树的结构进行优化,从而进一步缩减线长. 使用Prim算法预处理取得初始种群,并重新修改了原本的文化基因的编码以及相关操作,以便可以处理八角形斯坦纳树构建这一离散问题,利用八角形结构,使其能在全局范围内,快速收敛并全局寻优. 实验结果表明,所提算法能获得较好拓扑的八角形斯坦纳树,快速得到多端线网最优或者较优的布线结果,缩减布线的线长. 相似文献
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为了处理连续的时序基因表达数据,提出了一个基于递归模糊神经网络的多时延基因调控网络构建算法.该算法能直接用于分析连续的时序基因表达数据,避免离散化数据造成的信息损失.使用时序互信息估计基因间的转录时延,并限制每个基因的潜在调控基因,从而有效提高建网的效率和精确度.酵母菌细胞周期表达数据的实验结果表明该算法能正确选择潜在的调控基因,更加精确地构建基因调控网络. 相似文献
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