A dynamic fuzzy clustering method based on genetic algorithm

A dynamic fuzzy clustering method is presented based on the genetic algorithm. By calculating the fuzzy dissimilarity between samples the essential associations among samples are modeled factually. The fuzzy dissimilarity between two samples is mapped into their Euclidean distance, that is, the high dimensional samples are mapped into the two-dimensional plane. The mapping is optimized globally by the genetic algorithm, which adjusts the coordinates of each sample, and thus the Euclidean distance, to approximate to the fuzzy dissimilarity between samples gradually. A key advantage of the proposed method is that the clustering is independent of the space distribution of input samples, which improves the flexibility and visualization. This method possesses characteristics of a faster convergence rate and more exact clustering than some typical clustering algorithms. Simulated experiments show the feasibility and availability of the proposed method.     

生物机制在智能计算中的应用

揭示生物机制在智能计算中的应用。与生物学相关理论相结合 ,论述遗传算法、人工神经网络和DNA计算的生物机制 ,揭示生物学思想在其中的应用 ,说明现在各类学科交叉发展的趋势     

Genetic Diversity in Populations of Sepiella maindroni Using 16S rRNA Gene Sequence Analysis

Part of the 16S rRNA gene is amplified with PCR and sequenced for 5 populations of common Chinese cuttlefish Sepiella maindroni:three from the South China Sea,one from East China Sea and one from Japan.The result shows that a total of 5 nucleotide positions are found to have gaps or insertions of base pairs among these individuals,and 13 positions are examined to be variable in all the sequences,which range from 494 to 509 base pairs.All of the individuals are grouped into 7 haplotypes (h1-h7).No marked genetic difference is osberved among those populations.All of the individuals from Nagasaki belong to h1 and the h3 haplotype is found only in the coastal waters of China.A→←G transition in Nucleotide 255 is suggested to be taken as a kind of genetic marker to identify the populations distributed in East-South China Sea and the Nagasaki waters of Japan.     

感应测井信号处理及应用研究

综合论述了感应测井信号处理方面的成果 .重点涉及感应测井信号处理理论、信号处理中几何因子选择、滤波器最优化设计、实际非线性测量信号处理的实现 .总结了常用几何因子的应用局限性 ;提出了利用相关技术、软约束技术等方法解决最优化滤波器设计中的问题 ;采用真分辨率合成与分辨率匹配技术相结合的信号处理思想 ,极大地减小了井眼附近的影响 ;实现了非线性信号自适应处理算法 .研究成果分别在双感应测井、高分辨率感应测井、阵列感应成像测井和高分辨率阵列感应测井中得到了应用     

4种木麻黄亲缘关系的RAPD分析

应用RAPD枝术对普通木麻黄(Casuarina equiseti folia)，粗枝木麻黄(C.gluca)，细枝木麻黄(C．cunninghamaina)和滨海木麻黄(Allocasuarina littoralis)的亲缘关系进行分析，从40个引物中筛选出18个重复性好、稳定性高的有效引物．18个有效引物共扩增出690条DNA带，其中多态性条带318条，占总扩增条带的46．09％．对扩增出来的690条DNA带进行聚类分析，结果表明：木麻黄属(Casuarina)的普通木麻黄、粗枝木麻黄和细枝木麻黄的平均遗传距离为0．30，其中细枝木麻黄和粗枝木麻黄的遗传距离特别小，为0．19；而异果木麻黄属(Allocasuarina)的滨海木麻黄与其他3种木麻黄的平均遗传距离为0．65．RAPD聚类分析结果表明，4种木麻黄之间的亲缘关系与血清学和化学分类学的结果一致，说明RAPD分子标记技术适用于木麻黄植物的遗传多样性研究．     

一种用于多峰函数优化的改进混合遗传算法

针对遗传算法在处理复杂多峰函数优化问题中存在的一些缺陷，提出了一种改进型的混合遗传算法，它在小生境技术的基础上引入单纯搜索算法、最优保存算法和近优淘汰算法，并使之相互结合，经编程实践证明，这种改进的混合遗传算法在处理复杂多峰函数优化问题时，局部搜索能力和克服过早收敛能力方面都显著优于标准遗传算法，并在实际应用中取得了较好的效果。     

基因工程中常用的酶及其功能分析

酶是活细胞所产生的一种具有特殊催化功能的蛋白质,在生物工程中应用非常广泛,如食品、医药、废水处理等方面.基因工程中常用的酶主要包括核酸酶、连接酶、聚合酶和修饰酶,分别发挥着不同的功能.     

基于自适应逆控制技术的船舶操纵仿真控制

对自适应逆控制理论中的对象动态控制问题和对象扰动控制问题分别进行了探讨，并且针对船舶模型特性，改进了自适应逆控制的框图，使其能够更好地应用于船舶操纵控制。在算法上用最小二乘法代替LMS(Least Mean Square)算法对船舶进行模型参数辨识和控制器的设计。仿真结果表明，改进后的自适应逆控制算法能适应船舶数学模型的变化，与PID控制相比，这种算法具有动态响应快，抗扰动性好等特点。     

高码率平滑图像质量自适应量化控制算法

针对MPEG-2纯Ⅰ帧编码情况，在MPEG-2TM5自适应量化控制算法的基础上，提出了一种基于平滑图像质量的高码率下自适应量化控制算法。根据已编码帧的复杂度平滑分配各帧目标码字，利用非线性方法使宏块的量化因子变化平缓，以达到高码率下提高图像质量的目的，仿真结果表明，在相同码率下重建图像质量(PSNR)优于TM5算法。     

基于自适应PID算法的制冷装置实时控制

通过离线辨识蒸发器过热度控制的实验数据，得到了基本二阶惯性纯迟延模型以及相关的非线性动态特性。在此基础上，经过控制器参数整定得到了利用单片机开发的实时控制器用的优化控制参数。同时，根据系统时变、非线性的特点，在基本PID算法的基础上，融入自适应控制在线识别系统工况，实时改变控制器的控制参数。实验表明，自适应PID控制相对于单纯PID控制，在控制精度、稳定性等控制品质指标上有较大提高，适于工程实用。