SEREX方法在肿瘤相关抗原筛选中的应用

SEREX方法是筛选肿瘤抗原分子的一种方便且高效的方法。本文解释了SEREX的原理及方法,介绍了利用该方法所鉴定出来的肿瘤相关抗原,讨论了该方法的优缺点,阐述了改进的方法,最后对该方法的应用进行了展望。     

面向Agent的软件开发方法

随着A gent技术应用领域的扩大,产生了一种新型的软件开发方法——面向A gent的软件开发方法.首先对比了面向A gent的软件开发方法和面向对象的软件开发方法.然后列举了目前多种比较常见的面向A gent的软件开发方法,并将这些方法的不同方面作了具体的比较,总结了各种方法的局限性.最后总结了面向A gent的软件开发方法的发展方向.     

改进Monte Carlo算法在非线性方程组求解中的

借鉴数值方法中梯度方法的思想,引进了广义负梯度方向的概念,给出了一种基于广义负梯度方向的Monte Carlo方法--GGMC方法.该方法保持了Monte Carlo算法的普适性和稳定性,并改善了原方法搜索的盲目性和随机性,提高了原方法的搜索效率,缩短了计算时间.将GGMC方法用于算例,收敛速度明显提高.     

建筑物的加固与抗震

近年来建筑物的加固改造发展迅速,在实践中形成了多种成熟的加固方法。文章着重介绍了几种常用的结构加固方法,并对各方法的特点进行了比较,阐述了各方法的使用条件及工艺流程;另外在加固方法的基础上介绍了国家对抗震加固构造要求及应用方法。     

单体住宅性能的多属性分类综合评价方法

分析了现有的多指标综合评价中的一般常用方法———模糊综合评价方法中所存在的问题 ,根据ABC分类方法的思路提出了一种改进的综合评价方法 ,即多属性分类综合评价方法 ,给出了其分类方法和评价方法 ,最后对 2种方法的特点和使用范围做了对比和分析 .多属性综合评价方法克服了一般常用方法所存在的问题 ,对评价指标的重要性有显著差异的一类综合评价问题 ,此方法更合理 .     

网球基础训练数据的粒计算方法研究

本文提出网球基础训练数据采集与挖掘的粒计算方法.首先介绍了有针对性的数据采集方法.其次分析了网球训练数据特性的分类方法、粒关联规则挖掘方法、属性选择方法和代价敏感学习方法.最后指出了这些方法涉及的科学技术问题,并给出了可行的解决方案.     

结构化开发方法和面向对象开发方法的研究

分析了结构化设计方法的特点，探讨了面向对象方法的两大流派及其优缺点，得出了结构化方法和面向对象方法都具有良好的设计基础，但是前者更注重于设计方法，后者更注重于思想方法，这为今后综合这两种不同软件设计方法奠定了基础。     

敏捷方法:软件工程的新方法

敏捷方法(Agile Methodologies)是在众多轻量级方法基础上形成的软件工程的新方法。阐述了敏捷方法产生的原因，介绍了知名的敏捷方法以及敏捷建模(Agile Modeling)，指出了敏捷方法的发展前景并提出了采用敏捷方法应注意的问题。     

基于变换的图像压缩方法的特性分析

讨论了数字图像中的各种数据冗余,及应用基于变换的图像压缩方法消除这些冗余的方法;分析了各种变换压缩方法的特点及适用范围,对这些方法进行了比较;最后指出了这类方法的发展方向．     

网球基础训练数据的粒计算方法研究

本文提出网球基础训练数据采集与挖掘的粒计算方法。首先介绍了有针对性的数据采集方法。其次分析了网球训练数据特性的分类方法、粒关联规则挖掘方法、属性选择方法和代价敏感学习方法。最后指出了这些方法涉及的科学技术问题,并给出了可行的解决方案。     

求解多峰值问题的改进混合遗传算法

由于遗传算法解决问题时容易陷入局部极值点,根据遗传算法全局搜索能力强和模拟退火算法局部搜索能力优的特点,将它们混合使用,同时改进初始群体产生方法,使随机产生的初始群体之间有较明显的差别,能均匀分布在解空间,并采取与进化代数相关的多精英保留策略及改进的自适应选择与变异操作.模拟退火算法的结束条件改进为当连续五代个体与前一代适应值无变化或当前温度小于结束温度.仿真实验表明新算法在求解多峰值问题时改善了遗传算法的局部搜索能力,有效地解决了遗传算法的早熟现象,显著提高了遗传算法求得全局解的概率.     

RPR公平性算法的探讨

介绍了弹性分组环(RPR)公平性算法的机制,针对现在采用的虚拟时间调度算法(DVSR)存在的一些问题,探讨一种更新的计算简单的带宽公平性算法(LCDBA,the low complexity distributed bandwidth alloca-tion).LCDBA算法通过测量某个时间间隙内各节点发送的流量,计算各节点的活跃程度,以此为比例计算各节点的公平性速率.     

对“货郎担问题”的研究

“货郎担问题”是不少学者研究的世界难题之一。本文指出“货郎担问题”的描述及经典解法与实际应用上的差距,从而给出与实际应用相符合的“货郎担问题”：的研究义及其有效的算法,从而使该问题更具有重要的实用价值。     

非线性运算法在日平均温度计算上的应用

采用的非线性方法是基于24h的平均温度,通过下列4种方法计算得到的逐时平均、四次平均、三次观测数据加上加权订正所得数据的平均、最高最低平均法得到的日平均温度与逐时平均比较,同时求出各种结果和24h计算所得平均温度之间的离散度,发现在日平均温度的计算上,除了所述的24h平均温度计算方法外,4次平均方法求出的日平均温度具有较好代表性,其他两种方法计算偏差相对较大。     

几种模糊控制算法的MATLAB仿真

模糊控制算法发展至今已有多种算法，对其中的几种常用算法进行分析研究，以比较各种不同算法的特点和优越性是一项十分有意义的工作。通过仿真研究分析了Mamdani模糊算法、具有可调因子的模糊算法以及模糊CCC算法的性能，并解释了模糊CCC算法相对于其他两种算法的优越性。还总结了量化因子和比例因子对模糊控制器的影响及因子的修改方法，并在仿真过程中加以了应用和验证。     

二叉树的最小面积画树算法的研究

本文提出了后序插入算法用于绘制二叉树,并使所绘制的二叉树所占用面积达到最小。并给出该算法在C#中的实现及绘制效果。     

TRP激光陀螺温度控制系统的参数辨识

针对全反射棱镜式激光陀螺腔长控制系统的特殊性及其模型参数辨识的必要性，给出TRP激光陀螺温度控制系统的数学模型，并基于最小二乘法从理论上分析推导出3种新型参数辨识法：直接辨识算法、辅助变量法和递推算法。指出3种参数辨识法各自的优缺点及适用场合，并用具体实例证明了该辨识算法的正确性和实用性。     

聚类算法的研究

聚类算法是多元统计的一个重要分支,在理论和实际生活中都有重要的意义。本文对聚类算法的发展历程以及近年来发展的一些聚类算法进行研究。     

一种快速收敛的改进贝叶斯优化算法

针对贝叶斯优化算法(BOA)中学习贝叶斯网络结构时间复杂度较高的问题,提出了一种可以快速收敛的基于K2的贝叶斯优化算法(K2-BOA).为了提升收敛速度,在学习贝叶斯网络结构的步骤中进行了2处改进:首先,随机生成n个变量的拓扑排序,加大了算法的随机性;其次,在排序的基础上利用K2算法学习贝叶斯网络结构,减少了整个算法的时间复杂度.针对3个标准Benchmark函数的仿真实验表明:采用K2-BOA算法和BOA算法解决简单分解函数问题时,寻找到最优值的适应度函数评价次数几乎相同,但是每次迭代K2-BOA算法运行速度提升明显;当解决比较复杂的6阶双极欺骗函数问题时,K2-BOA算法无论是运行时间还是适应度函数评价次数,都远小于BOA算法.     

二维线性规划问题的非数值算法

提出了一种求解二维线性规划问题的非数值算法，其基本思想是采用分治法，依据直线的斜度及在ｘ和ｙ轴上截距将约束条件分成不同的类，删去多余的约束条件，从而达到简化计算的目的。