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1.
基于竞争的联想存储器学习算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出两种基于竞争的神经网络联想存储器学习算法-CC算法和ACC算法,并证明算法得到的神经网络对任一输入模式的竞争收敛性,由CC算法得到的网络,利用p+n个神经元存储p个n维样本模式;每个样本点都是吸引中心,不存在假吸引中心;对任一输入模式,总被吸引到与之海明距离最小的样本点上;不产生拒识点。  相似文献   
2.
带约束最长公共子序列快速算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
带约束最长公共子序列(CLCS)问题有很深的生物学应用背景,常被用来表示同源基因序列相似性的度量,但计算CLCS时间代价很高,最早的CLCS算法的时间复杂度为O(rn4),目前,最快的CLCS算法的时间复杂性为O(rn2).运用对偶原理将带约束最长公共子序列问题转换为带约束最小覆盖集问题,并建立带权的ref树结构,构造包含约束序列的约束覆盖子集,约简带约束覆盖子集并从中搜索关键路径,再通过关键路径构造CLCS,该算法将算法时间复杂度提升到O(nlogn+(q+r)L),r是约束序列的长度,q是两序列序偶的个数,L是两序列的最长公共子序列(LCS)长度.  相似文献   
3.
Huang首次利用n元组相邻位的相异数为索引,生成德·布鲁因序列.由前几位产生下一位需4n 位存贮单元,4n 个时间单元.本文,首先改进Huang 的算法,使产生一位需4n 位存贮单元,2n 个时间单元;然后给出一个利用n 元组相异数为索引,生成德·布鲁因序列的新算法,由前n 位产生下一位需4n 位存贮单元,n 个时间单元.新算法与原算法同样具备可从任意n 元组开始计算的特点.  相似文献   
4.
计算最大堆迭的RNA二级结构预测算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
RNA二级结构预测用于蛋白质功能分析,在生物信息学研究中具有重要意义.提出了一个时间复杂度为O(n^2)的基于Greedy算法思想的算法.基于“堆迭结构相对稳定”的RNA分子结构特征,算法思想为计算具有最多堆迭的RNA二级结构.用VC++编程实现了该算法,采用PseudoBase的RNA分子片段进行了计算实验,结果表明该算法具有良好的准确度.该算法可预测RNA分子的嵌套二级结构和伪结点一级结构.  相似文献   
5.
提出两种基于竞争的神经网络联想存储器学习算法—CC算法和ACC算法 ,并证明算法得到的神经网络对任一输入模式的竞争收敛性 ,由CC算法得到的网络 ,利用 p n个神经元存储p个n维样本模式 ;每个样本点都是吸引中心 ,不存在假吸引中心 ;对任一输入模式 ,总被吸引到与之海明距离最小的样本点上 ;不产生拒识点 .ACC算法是CC算法的改进形式 ,所得网络可在自适应学习中收敛 ,竞争次数较CC算法大大降低 本文算法得到的网络在存储容量、容错能力方面好于Hopfield联想存储器及作为联想存储器使用的BP网络 .  相似文献   
6.
针对目前实验方法识别天然无序蛋白质中的功能模体耗时费力、难度大,而传统计算机辅助识别方法过于依赖人工挑选特征且准确度低等问题,提出一种利用深度卷积神经网络预测功能模体位置的方法;该方法直接将蛋白质序列作为输入,通过计算对应的位置特异性打分矩阵和3组氨基酸指数特征,将序列映射到数值矩阵中,模型自行抽取特征并自动识别功能模体的隐性序列模式来进行预测。结果表明:当使用相同数据集进行训练和测试时,本文中提出的方法的性能明显优于其他传统的识别算法,在验证集上的感受性曲线下的面积(AUC)值达到0.708,在测试集上的AUC值达到0.760,说明深度卷积神经网络能够有效地识别功能模体的隐性序列模式;该方法也可以用于其他聚集型蛋白质功能位点的识别。  相似文献   
7.
提出了一种在欧氏平面上设计多项式时间近似方案的新技术.应用该技术设计多项式近似方案分为两步:(1)对欧氏平面进行随机分割;(2)对随机分割的结果利用动态规划技术计算近似最优解.近年来Arora利用该技术获得了TSP,Steiner树,K-median三个著名NP—hard问题的多项式近似方案.经验表明,该技术适用于欧氏平面上对“距离和”优化的NP—hard问题,并可十分容易地推广到多维欧氏空间.  相似文献   
8.
9.
重启策略有效提高了概率算法性能。为将重启思想引入协同进化算法,改进了涉及多种群的协同进化算法收敛判断条件。以进化过程中相同解码值的重复解码次数衡量协同种群的稳定状态,用于结束或重启搜索过程。引入重启后的协同进化算法用以求解柔性作业调度问题。实验表明,改进后的算法能有效跳出局部最优,提高解质量和搜索效率。从而为应用协同进化算法求解其他组合问题时提高算法性能提供了一条可行有效的新途径。  相似文献   
10.
一种在欧氏空间设计多项式时间近似方案的新技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种在欧氏平面上设计多项式时间近似方案的新技术.应用该技术设计多项式近似方案分为两步:(1)对欧氏平面进行随机分割;(2)对随机分割的结果利用动态规划技术计算近似最优解.近年来Arora利用该技术获得了TSP,Steiner树,K-median三个著名NP-hard问题的多项式近似方案.经验表明,该技术适用于欧氏平面上对“距离和”优化的NP-hard问题,并可十分容易地推广到多维欧氏空间.  相似文献   
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