基于叶绿体基因组全序列分析真叶植物叶绿体基因的适应性进化

 真叶植物包括蕨类、裸子植物和被子植物。迄今已积累有较为丰富的真叶植物叶绿体基因组全序列数据。选取了29种真叶植物的叶绿体基因组全序列,采用PAML 软件基于位点间可变ω模型,分别分析了蕨类、裸子植物和被子植物叶绿体基因的适应性进化。结果显示：① 蕨类、裸子植物和被子植物各有6.5%、7.5%和19.2%的叶绿体基因受正选择作用;被子植物经历正选择的叶绿体基因明显比蕨类和裸子植物为多;② 被正选择作用的叶绿体基因主要是遗传系统和光合系统基因,它们的编码产物涉及叶绿体蛋白质合成、基因转录、能量转化与调节及光合作用等过程。推测叶绿体功能基因可能在真叶植物对陆生生态环境的适应过程中起着重要作用。     

求解多背包约束下下模集函数最大值的近似算法及其性能保证

将部分穷举法与贪婪算法相结合,给出求解多背包约束下非减下模集函数最大值的近似算法．证明了该算法的性能保证是1-e^-1,算法的时间复杂性为O（3n^4）．     

杉木纤维用材优良无性系的选择

对杉木无性系生长性状、木材基本密度和管胞长度的遗传变异进行了研究。结果表明，无性系间树高、胸径、材积、木材基本密度和管胞长度存在显著至极显著差异。5个性状（树高、胸径、材积、木材基本密度和管胞长度）都受中等强度的遗传控制，无性糸重复力分别为0．771，0．651，0．566，0．529和0．495。树高、胸径和材积与木材基本密度、管胞长度间以及木材基本密度与管胞长度间呈遗传负相关。通过多性状综合指数选择选出2个纤维用材优良无性系。     

基于克隆选择算法的人脸特征选择

针对经典PCA算法在人脸特征提取上的局限性,提出了一种基于克隆选择算法的特征选择方法．克隆选择算法的收敛速度快,具有较强的全局搜索能力,可以快速搜索到最有利于分类的特征空间;因此利用克隆选择算法对PCA变换后的特征向量进行选择,可以有效避免PCA只选择人脸轮廓信息,而忽略细节信息的不足,在人脸识别中取得了较好的效果．通过对ORL和Yale人脸库的仿真实验表明,该方法无论在识别率、降维效果还是稳定性方面,性能均优于遗传算法,不但有效降低了特征向量维数,还将人脸识别率提高到91．5％,因此研究该算法具有很强的现实意义．     

六种游蛇属蛇尾长的两性异形和种间差异

测定六种分布于浙江的游蛇属蛇类的体长和尾长,检测尾长的两性异形和种间差异.六种游蛇属蛇的两性个体尾长均与体长呈显著的正相关,六种游蛇属蛇间体长差异显著.协方差分析显示渔游蛇、草游蛇、虎斑游蛇的雄性的尾长显著大于雌性,水赤链游蛇、锈链游蛇、乌游蛇的尾长无显著的两性差异.种间相对尾长的差异显著.     

基于协同信息的科技创新团队成员选择指标体系

由于科技创新存在高风险性和不确定性,高水平的科技创新取决于团队成员之间的优势互补、充分沟通和密切配合,科技创新团队对成员的选择要求是一个非常重要而且非常复杂的决策问题。因此,科技创新团队成员选择过程中,历史合作信息对于决策者具有重要价值,决策者应当优先选择历史合作好的成员组合。除个体素质方面应当考虑知识背景、学术资格、项目经验、论文水平、创新意识、反应能力、个人需求等外,还应考虑合作精神、合作论文数量、合作论文级别、合作项目数量、合作项目级别等协同信息。     

多步骤降维的肿瘤特征基因选择方法

针对基因芯片数据量大、样本数低和基因维数高的特点,提出了一种对基因芯片数据进行多步骤降维处理的分类方法.第一步,采用基因表达差异显著性分析方法(SAM)筛选得到差异表达基因子集.第二步,采用支持向量机(SVM)分类器对该差异表达基因子集进行进一步的分类降维.将该方法用来处理大肠癌和白血病数据集,得到了数量较少而分类能力较强的特征基因子集.实验结果证明该方法可以快速有效地筛选肿瘤特征基因.     

重用抗体优良片断的免疫进化算法

基于克隆选择原理与算法,通过分析具体现象阐述了改进克隆选择算法的思想来源,设计了挖掘抗体中优秀决定基因并生成记忆集、封装优秀决定基片段、用变异抗体群中亲和度高的抗体按概率替换记忆抗体群中低亲和度抗体的方法,获得了重用抗体优良片断的克隆选择算法.借鉴强度Pareto进化算法的进化框架,提出了重用抗体优良片断的免疫进化算法.该算法通过克隆选择替代选择、交叉、重组等遗传操作.在一组0/1背包问题上的测试结果表明,所提出的算法可以有效保持种群多样性,获得较高质量的Pareto非劣解集.
     

一类新遗传算法

针对标准遗传算法(SGA)收敛速度慢和早熟的缺陷,从生物学和人类社会学得到启示,在每一代完成遗传操作后引入一个学习过程;从模式的角度出发提出学习概率的确定原则并确定了其计算方法.实现了进化过程中同代个体之间相互竞争与学习的结合.采用惯用的测试函数进行比较研究,仿真结果表明此算法提高了SGA的全局收敛速度,克服了早熟的缺陷,且在群体规模较小的情况下仍然能够达到全局最优,具有较好的寻优能力和一定的现实意义.     

脉动阵列算法在语音识别中的应用

本文介绍亍脉动阵列算法的原理,给出了语音识别中进行模式匹配使用的动态规划算法和概率匹配算法的实现。这种结构对实时的大词汇量的孤立词或连续语音识别是十分有效的。