Bayesian推理在远程答疑专家系统中的应用

介绍了基于Bayesian推理的远程答疑专家系统RQAES的系统结构及其工作原理，重点分析了Bayesian推理与决策的方法及知识表示与知识库设计技术。系统具有自学习、个性化的特点，是远程教育实践中不断完善的重要模块之一。     

Gallopheasants中协同进化性状的似然比检验

基于细胞色素b基因全序列的贝叶斯系统树，应用似然比检验方法比较研究了Gallopheasants类群的2个性状对的进化格局和过程．结果揭示了栖息地结构和海拔高度的密切关系．完全性成熟年龄和卵大小显示了协同进化格局；时序分析表明在进化过程中，前者先于后者出现．该结论暗示了生活史类型的转变．     

似然比检验和贝叶斯推论在雉科分子系统学中的应用

应用似然比检验和贝叶斯推论进行雉科分子系统学研究．所用的56条纫胞色素b基因全序列代表了雉科24属50种以及作为外类群的6个相关属．等级制似然比检验表明该数据集的最佳进化模型为GTR I——G。建立在坚实的统计学基础上的贝叶斯系统树表明雉科可以分为3个分支．特别是包括角雉、松鸡、火鸡和gallopheasant等在内的第3分支的单系群性质得到了充分的支持．深层分支格局的高分辨率和高支持率说明将雉科划分为雉族和鹑族是人为的．结果表明，似然比检验和贝叶斯推论是分子系统学研究的强有力工具．     

细菌的运动

在大草原上飞奔的猎豹往往会给人留下风驰电掣的深刻印象,这种世界上奔跑速度最快的动物时速可达110公里,飞速奔跑的能力对于猎豹在大草原上的生存是至关重要的。同猎豹一样,在漫长的自然演化过程中,几乎所有动物都获得了相应的运动能力,这使它们能够躲避天敌、捕获猎物。 运动世界谁与争锋 在微小生命——细菌的世界中许多成员在进化中也同动物一样获得了运动的能力,这种能力对于它们的重要性决不亚于运动对于动物的作用。虽然细菌的个头小,但它们的运动速度却相当惊人,许多细菌每秒钟前行数十微米,逗点弧菌     

基于粗集知识推理的IDSS中的知识表示

 探讨在智能决策支持系统中的知识表达,讨论了属性在知识表达系统中的作用,决策表格形式的知识表达系统的性质、作用以及根据粗集理论(其基本观点是:人类的知识表现为对对象的分类能力)分析处理海量信息中信息的有用特征,通过分析、推理产生最小决策规则.     

信息融合技术在电力变压器故障诊断中的应用

根据变压器运行原理和结构特点,将信息融合思想引入到变压器的故障诊断中,建立基于信息融合技术的故障诊断模式,即通过曲面拟合算法和证据推理技术,从不同侧面充分利用各种特征信息对变压器的故障进行诊断,以有效地提高确诊率.     

核衣壳蛋白VP39结构分析与杆状病毒的进化研究

在测定了BmNPV—Ch(中国株)和HaMNPV vp39基因序列的基础上，推导出相应的氨基酸顺序，并与AcMNPV、OpMNPV、LdMNPV、BmNPV—Ja(日本株)的VP39蛋白的氨基酸顺序进行了比较。分析结果表明：在已知的各种杆状病毒中，VP39蛋白是一个保守性较强的蛋白质，Bm—NPV—Ch VP39蛋白与AcMNPV、OpMNPV、LdMNPV、BmNPV—Ja和HaMNPV VP39蛋白的氨基酸同源性分别是93．7％、58．2％、39．9％、97．1％、92．8％。HaMNPVVP39蛋白与AcMNPV、OpMNPV、LdMNPV、BmNPV—Ja和BmNPV—Ch VP39蛋白的氨基酸同源性分别为97．3％、59．0%、40．2%、93．1％、92．8％。通过氨基酸亲水性分析比较，探讨了VP39蛋白结构与杆状病毒进化间的关系。     

用有指导的进化模拟退火法解组合优化问题

基于模拟退火和模拟进化思想，提出了一种解决组合优化问题的新方法；有指导的进行模拟退火法。该方法允许问题的多个解同时存在，这些解之间朝霞避部或全部的比较和竞争，然后指导越来越多的搜索进入可行解的范围内，用ＧＥＳＡ方法求解两个典型的组合优化问题；旅地商和作业调度问题。结果表明，此方法优于单纯的模拟退火方法。     

二值神经网络的推理和矛盾分析

由节点和约束组成的约束满足网络(Constraint satisfaction networks,简称CSNs)能够描述许多问题,在AI中具有十分重要的地位.神经网络(Neural networks,简称NNs)能够被看作CSNs,而且被认为是适合于求解约束满足问题,因此NNs中必然有一个相应的逻辑理论.本文通过对比CSNs提出了弱推理理论和矛盾分析法,以研究二值神经网络的定性逻辑行为.文中用神经元(称为判决元)表示判决,连接表示判决元之间的柔性约束并执行     

带宽优化的进化算法

介绍了实值优化问题的进化算法，自然进化是基于群体的优化过程，在计算机上模拟自然进化过程形成统计优化技术．同传统优化方法相比，进化算法具有全局优化的优点，而且适合复杂的实际问题．带宽优化是寻找结点编号的最佳排列，使得刚度矩阵的带宽最小．传统方法一般求得带宽的局部极小值，而带宽优化进化算法可求得带宽的全局最优解