DNA测序技术及其拼接算法综述

DNA测序技术已经历了四代的发展变化,本文对这四代DNA测序技术及相关的读序拼接算法进行综述.介绍了每一代测序技术的特点,详细分析了相关读序拼接算法的主要思想和特点,并对四代测序技术进行了比较.最后分析了目前拼接算法面临的挑战,并指出了读序拼接算法的新研究方向.     

DNA计算在电路设计中的应用

讨论了DNA计算的机理,给出了DNA计算的基本生化实验.对电路布线问题,提出了DNA算法,即首先对导线的顺序进行DNA编码,其次通过杂交反应产生所有可行解,最后通过电泳实验得到最优解.对所得结果进行检测时采用了DNA芯片和分子信标技术,对探针进行生物素标记解读出最优解.该算法的核心运算是杂交反应,算法总的操作次数为n 3,其中n为电路布线问题的规模.最后,通过6对接线柱的例子说明了DNA算法的有效性和正确性.     

基于DNA计算的图像模板匹配算法

针对已有的图像匹配算法都是在小规模基础上的统计识别方法,均是串行运算,对样本的训练和目标识别都须进行大量复杂的运算,难以适应大规模图像比对的问题,利用DNA计算强大的并行性,提出了一种基于DNA计算的图像模板匹配算法.首先,将二进制的图像信号编码为满足一系列约束并允许一定非特异性杂交的DNA序列;然后,通过DNA退火反应得到匹配问题的解;最后,利用这一算法得出的128个单链DNA编码进行了数字图像模板匹配的仿真实验.仿真结果表明DNA计算应用于大规模图像匹配问题是可行的.     

双编码方式求解整数规划问题的DNA算法

DNA计算是以DNA分子作为数据的一种新型计算模式,在DNA计算中首要面对的问题是编码问题。文中提出了一种双编码方法,利用这种编码方法使得在DNA计算的读解过程类似于DNA测序过程,容易实现自动化操作。基于该编码方法所建立的DNA计算模型可用于求解整数规划问题,只需有限的几次PCK反应即可读取问题的可行解。与其他DNA算法相比,该算法具有操作简单、易于实现的优点。     

部分可重构系统布局的一种新算法

针对动态部分可重构系统的瓶颈,即布局算法必须在保证运行速度的基础上,尽可能增加可重构芯片利用率的问题,提出了一种布局算法KVIT(keeping the vertexes information of tasks).其核心思想是尝试将新到达的硬件任务放置在已布局硬件任务的顶点处,并通过对可重构芯片内部计算单元进行编码迅速判断新任务是否可放置在该顶点.该算法的时间复杂度为O(N),N是可重构系统中当前运行的硬件任务的数目.仿真实验结果表明,KVIT算法的布局质量与现有的O(N2)时间复杂度布局算法基本一致,而其执行速度则明显高于已有算法.     

算术杂交算子的问题相关性

针对实数编码遗传算法中的算术杂交算子是否存在问题相关性进行了实验研究.首先,用几种常用的算术杂交算子对测试函数进行优化实验,结果表明,选用何种算术杂交算子算法更有效与具体优化问题有关,即算术杂交算子存在问题相关性,且它随变异概率的变化而呈现比较复杂的变化.其次,提出了根据算术杂交算子在无变异时的优化效果以及有变异时与变...     

交替方向块稀疏信号快速重构算法

研究模型压缩感知中的块稀疏信号重构问题.在l2/l1模型基础上,提出一种基于交替方向法的块稀疏信号重构算法.在该算法中,首先对目标函数进行变量分裂,然后利用交替方向法对各变量进行交替更新,直至满足收敛条件.仿真实验中,将该算法与块正交匹配追踪和块压缩采样匹配追踪算法进行比较,结果表明该算法能够在保持高重构精度的前提下获得更快的计算速度.     

一种改进广义正交匹配追踪的DOA估计方法

针对传统匹配追踪算法的波达方向(direction of arrival, DOA)估计方法精度不高、收敛速度较慢等问题,提出一种改进广义正交匹配追踪(generalized orthogonal matching pursuit, GOMP)算法的DOA估计方法。通过空间网格划分建立DOA估计模型,在此模型基础上引入GOMP算法对接收到的信号进行重构,然后在原有GOMP算法基础上引入最速下降法,提出一种改进GOMP算法用于DOA估计中。与GOMP算法相比,改进算法使用运算简单的最速下降法进行信号重构,降低了重构算法的复杂度。仿真结果表明:改进算法成功地得到了DOA估计值,相对于传统OMP算法,改进算法具有更高的DOA估计精度,有效地减少了重构耗时,具有更高的估计性能。     

基于LLE和PSO的快速虹膜图像重构算法

虹膜特征码Iriscode具有高效的识别性能,被广泛应用于虹膜识别系统中.随着人们对生物特征安全问题的重视,如何从Iriscode重构虹膜图像以评判虹膜识别系统的安全性已成为一个研究热点.文中对Iriscode重构虹膜图像问题进行了分析,构建了虹膜重构优化模型,并提出两阶段的快速虹膜重构算法.将提取Iriscode的过程视为距离保持的降维过程,在第一阶段中根据待测Iriscode的近邻,采用局部线性嵌入算法重构出若干非精确的虹膜重构图像;第二阶段利用粒子群优化算法,将前一阶段获得的非精确虹膜图像作为初始粒子进行迭代搜索,以获得精确结果.实验表明,本算法获得的重构虹膜图像能够通过虹膜识别系统,达到伪造攻击的目的.相比于其他重构算法,在时间及伪造成功率上都有提高.     

执行器故障参数不可测飞行系统的模型跟踪重构控制

针对具有二阶动态特性的执行器故障的飞控系统,在故障参数不可测、并伴有外界未知扰动和建模误差等不确定因素的情况下,克服已有的大部分模型跟踪重构控制所采用的自适应律都存在的双线性问题,研究一种新的直接自适应重构控制方案.在已有的重构控制器基础上,对状态反馈的形式进行改进,并利用Lyapunov稳定性定理,证明了在自适应重构控制器的作用下,故障后系统的跟踪误差渐近地收敛于零.仿真结果证明,存在不确定因素的飞控系统发生不可测的执行器故障后,本文给出的自适应重构控制器能够很好的对故障系统进行重构,证实了所提出的算法的有效性.     

使用遗传算法对时序电路进行可测性预报

随着LSI/VLSI技术的发展,许多新的测试生成算法被开发出来 对于一个给定电路,快速而准确地选择最适合它的测试生成算法是一个具有很强现实意义的问题.本文提出了使用遗传算法(GA)找出逻辑电路的特性参数与测试生成算法可测性参数之间的关系,从而建立测试生成算法可测性参数(故障覆盖率,测试码个数)的模型,并对给定电路进行参数预报的方法。作者开发了遗传算法预报系统(GAFS),并使用该系统为常用的测试生成算法建立了直观的可测性参数表达式模型.用户可通过计算直接求得各测试生成算法对电路的可测性参数,然后通过比较选出最佳的算法.预报结果显示该系统具有较强的有效性和实用性.     

基于MapReduce的Apriori算法并行化

Apriori是挖掘关联规则最经典的算法之一,针对该算法存在的瓶颈问题研究了基于MapReduce编程框架的简单Apriori并行算法;并在简单Apriori并行算法的基础上提出一种采用固定多阶段结合挖掘策略的改进算法——多阶段并行算法。实验结果表明,改进算法能缩短挖掘时间,提高执行的效率。     

树型网格环境TGrid的模型及算法

针对当前网格环境中存在的应用开发困难和管理复杂等问题,提出了一种新的基于树型结构的网格环境TGrid,它支持高性能计算、面向主题的资源共享和新一代需求建模.文中在分析讨论TGrid的特点及实现关键问题的基础上,给出了树的建立、树的动态重构、资源查找等关键算法,重点描述了TGrid实现大规模并行处理的动态负载平衡算法.模拟实验结果表明所提出的算法是有效的.     

基于混合DE—PSO算法的水库优化调度模型及其应用

水库优化调度实质上是一个非线性的不等式约束优化问题,在现行的求解方法中,对计算精度和复杂约束处理这两个问题一直考虑不足,相关方面的研究也较少．将粒子群算法和差分进化算法引入到水资源系统工程中,建立了水库调度的DE—PSO优化模型,避免了寻优瓶颈;针对复杂约束问题,提出退火罚函数法,有效地解决了水库调度问题．通过实例分析,验证了所给方法的可靠性．     

适合负荷变化的配电网络重构

考虑到负荷变化的情况,提出一种配电网静态重构算法,并以此为基础设计出了能够适应负荷变化的动态重构算法。其中静态重构算法以支路交换法为基础,利用降损估算公式分析负荷变化对网络结构的影响,并通过支路流过的负荷值与最佳转移负荷的距离确定应打开的分段开关,算法无需进行潮流计算;动态重构算法则是根据开关操作最大降损量客观指导时段划分,并通过建立评价函数分析各时段在整个时区的降损效果,以进一步优化结果。算例结果表明提出的静态重构和动态重构算法是可行和有效的。     

基于遗传算法和Best-First图搜索的约减集求解算法

提出了两种新的约减算法,分别运用遗传算法和Ｂｅｓｔ－Ｆｉｒｓｔ搜索方法求约减集,前者利用了遗传算法的寻优特性从种群中获得一最优及一组次优个体,进而获得一组约减;后者采用Ｂｅｓｔ－Ｆｉｒｓｔ搜索方法,相对于Ａ算法可扩大搜索空间,并可从ｏｐｅｎ表前部获得一最优及一组次优的状态节点,进而获得一组约减。实验结果表明,文中提出的算法是有效且合理的。     

基于QoS的动态组播路由协议框架

通过对现有动态组播路由算法及协议的研究和分析,在总结QoS动态组播路由问题研究现状的基础上,提出了一个协议框架,并就此协议框架中的动态问题、QoS问题及分层问题提出了一些理论上的解决办法.框架试图利用集中式算法作为组播路由的预计算方法,同时结合分布式地动态收集QoS信息,做出QoS相关的组播路由决定.把一些现代互联网的先进技术,如Anycast机制等,结合到组播路由算法中,使组播路由算法具有更大的灵活性和可扩展性.     

汉诺塔问题的非递归新解法

汉诺塔问题是计算机算法设计中经常被大家引用来说明递归算法的一个经典问题．长期以来，很多人一直认为这个问题只能用递归方法求解．从讨论汉诺塔问题的几个基本特性入手，通过分析和归纳总结，提出了一种全新的解决汉诺塔问题的简洁而又高效的非递归解法，并用具体的实例对其进行了验证．     

传感器网络中基于任播的随机抽样数据管理算法

传感器网络已成为一种重要、新型的信息获取和处理技术,数据管理作为其中的一种支撑技术占有重要地位。文章在简要介绍并分析现有的数据管理算法的基础上,提出了一种新型的基于任播的随机抽样数据管理算法;该算法在节能、灵活性、延迟及负载平衡等方面都有一定程度的提高;最后,展望了Anycast协议在传感器网络中的应用前景。     

基于协同进化的配网动态重构算法

为解决传统配网动态重构算法迭代计算量较大的问题,提出基于协同进化的配网动态重构算法.首先根据配网各节点负荷的变化情况进行时段划分,再在划分的区段内采用改进的遗传算法进行静态重构,将各区段静态重构得到的优化解集作为动态重构的初始解集,最后以所有时段总运行费用最小为目标函数,采用协同进化算法,通过协调各区段的重构操作得到所有时段的重构方案.对修改后的IEEE-33测试系统进行仿真计算,结果表明所提出的动态重构算法能够有效减少潮流计算的次数,同时提高了计算效率.