遗传密码突变危险性的全局极小

建立遗传密码稳定性的数学理论,给出遗传密码总体突变危险性的一个数学定义,由此出发讨论它的全局极化化,求出突变危险性全局极小化的密码表,并研究在什么条件下可以导出标准密码表。     

分子序列的突变危险性与遗传密码的编码规则

定义了分子序列（碱基序更和对应的氨基酸序列）的突变危险性函数，通过危险性函数的极小化可以导出遗传密码的简并规则，终止密码子在密码表上的位置及亲－水畴排布，氨基酸在密码表上的定位接近标准密码表，各个生物类别的突变危险性函数值差别不超过５％，可看作守恒量，Ｒａｓ家庭癌基因产物具有较大的突变危险性函数值，这提示分子序列的突变危险性函数可能有重要的应用价值和理论意义。     

遗传密码的对称性和氨基酸的疏水性

根据四种核苷酸的对偶性(阴阳)假设,给出类似于64卦的遗传密码图示,利用这种表示导出了氨基酸的亲水-疏水分类、亲水-疏水畴和反义密码子的相反疏水性.     

生命密码的突变危险性理论

目的梳理迄今为止多种主体密码起源及进化假说,研究突变危险性理论的本质内容、理论特点和优势并作相应评述。方法文献考证与概念分析。结果揭示了突变危险性理论的本质内容及理论特色。结论生命密码的突变危险性理论有其自身理论体系的简明性和逻辑性,继承了Crick的摆动假说和冻结偶然性理论,并将标准码和反常码的研究纳入了一个统一的理论框架之下。     

基于模糊概率方法的泥石流危险性评价

为客观合理评价泥石流危险性,选取泥石流(可能)规模、泥石流发生频率、流域面积、主沟长度、流域最大相对高差、流域切割密度、主沟床弯曲系数、泥砂补给段长度比、24 h最大降雨量、人口密度等10个因子作为泥石流危险性评价指标,运用模糊概率方法建立了泥石流危险性评价模型,并对8条典型泥石流沟的危险性进行了评价.研究表明,模糊概率方法在继承模糊综合评判法的思想和优点的同时,克服了在实际应用中其评价因子权重取值的不确定性,从而为进行有效的泥石流灾害防治提供了可靠的科学依据.     

基于模糊重心的建筑火灾危险性评价

为了改善模糊综合评判中专家打分的过程及指标值被淹没的现象,提高评价的准确程度,通过采用模糊区间的打分格式后而提出一种用于火灾风险评价的模糊重心评价法·根据实际调研情况,建立火灾评价指标体系,对某商场的火灾危险状况进行了评价,得出了其火灾危险性大的结果,与该商场的实际情况相符·同时,与其他评价方法相比,模糊重心评价法得到的评价信息更丰富,可信度更高,其指标重心的排序结果可以为安全管理工作提供充分的依据·     

基于模糊综合评价的地质灾害危险性分区

选择地形地貌、易滑岩组、地质构造复杂程度、河流切割密度、年平均降雨量及地质灾害分布密度作为评价因子,每个因子分成四级,其权值由黄金分割法确定,用模糊综合评价的方法对贵州省区域地质灾害危险度分为:灾害密集发育区、灾害中等密集发育区、灾害偶发区、灾害基本不发育区。分区结果表明:灾害密集发育区和灾害中等密集发育区主要分布在贵州省西南部及东北部的部分地区;在雨季地质灾害危险性明显增加,黔东地区尤为值得关注。     

散装化学品码头泄漏事故危险性的模糊评判

为了能够使相关人员对散化码头发生的泄漏事故危险性有一个评价方法，以散装液体化学品码头的作业环节为评判的对象，运用模糊综合评判法对泄漏事故危险性进行评判，划分危险等级，在对泄漏事故的评判上，提出了一种有效的方法，并经事实证明，此种方法是切实可行的。     

基于模糊神经网络的瓦斯爆炸危险性评价模型

煤矿瓦斯爆炸事故的复杂性和随机性决定了煤矿瓦斯爆炸重大危险源的变化不会按照某一特定的规律或函数变化.模糊神经网络具有较强的非线性函数逼近能力和较强的自学习、自适应和联想能力.通过简化易燃、易爆、有毒重大危险源评价模型,确定了网络的输入参数,应用模糊神经网络对各参数之间的关系进行计算,验算结果表明:该网络模型在评价煤矿瓦斯爆炸危险性方面效果良好.     

一种新的模糊遗传算法

将模糊控制思想引入到遗传算法中,进行交叉概率P6和变异概率Pm的整定工作,并在此基础上提出了一种基于模糊控制的遗传算法－模糊遗传算法,仿真结果表明：该算法不仅能提高解的质量,而且能加速解的收敛速度。     

基于遗传算法的模糊关系确定方法及仿真

模糊系统的模糊推理方法常依赖于一系列由主观决定的参数,如模糊隶属函数、模糊关系矩阵等．如何确定这些参数会直接影响系统的性能．为了能对这些参数进行优化,文中采用一种新型的模糊推理方法,在此基础上,利用遗传算法产生出模糊推理方法中的最优参数．同时,在进化演变的搜索过程中,使用不断调整适应函数的手段,解决了遗传算法过早收敛于次优解的问题,提高了遗传算法的搜索精度．     

用遗传算法划分模糊量的语言变量覆盖范围

在模糊控制器设计中．模糊规则的确定以及模糊变量隶届函数的选取都是非常重要的，隶属函数的形状、模糊划分的覆盖范围对模糊推理有很大影响。本主要介绍在模糊规则确定时用遗传算法划分模糊量的语言变量覆盖范围，利用调整已给定形状下隶属函数参数的方法改变各语言变量的语言值所覆盖范围，以模糊控制器的推理结果与专家经验控制结果的方差最小作为遗传算法进行优化的目标函数。     

模糊控制器隶属函数曲线的优化方法

应用遗传算法优化隶属函数曲线的疏密分布，阐述了优化的基本原理和具体实施过程，最后将该算法应用于一类对象模糊控制系统的设计中。仿真结果表明：该方法得出的隶属函数具有较为理想的控制效果。     

线粒体非标准密码表的进化稳定性

根据突变危险性极小化的方法,导出各物种线粒体非标准遗传密码表的总体突变危险性极小表,证明了各非标准遗传密码表是在一些约束条件下的总体突变危险性极小表,体现了分子进化遵循稳定性原理,并受冻结偶然性制约.     

基于遗传算法的模糊隶属函数的优化及应用

提出了一种用遗传算法进行模糊隶属函数优化的新方法。采用该方法,可获得一个基于一定性能指标的最优或次优的隶属函数参数。最后给出了该方法的一个应用实例。     

模糊罚函数遗传算法及其在曲线光顺中的应用

基于遗传算法中处理约束条件使用的传统罚函数方法效果并不理想,文中指出了一种处理约束优化问题的模糊罚函数遗传算法,并将这种方法用于计算机辅助图形设计中的扫描光栅曲线的光顺问题,得到了很好的效果。