新型模糊神经网络控制器在GTAW焊中的应用

钨极气体保护电弧焊(GTAW)过程是一个复杂的、多参数耦合的高度的非线性系统，难以实现实时、有效的在线控制．模糊控制吸收人的经验思维的特点；神经网络则对信息的处理具有自组织、自学习的特点；遗传算法是一种全局优化搜索方法，具有简单通用、适合并行处理的特点．笔者将三者有机地结合起来，在模糊神经网络控制器的基础上利用改进的遗传算法，并分析其网络结构和离线学习的方法，协调利用三者的优势设计一种新型的模糊控制器，并使之用于脉冲GTAW焊仿真中，结果证明该新型模糊神经网络控制器比传统的模糊控制器具有一定的优越性．     

利用基因重组策略改进遗传算法

为了克服标准遗传算法的早熟现象，提高遗传算法的全局收敛性，提出了一种基于基因重组策略的遗传算法。该算法定义了一种新的交叉算子，即移位逻辑交叉算子(包括蝶形移位交叉算子和洗牌移位交叉算子)，用它们对染色体的部分基因实现有规律的交叉重组。实验结果表明，该算法比经典的遗传算法具有更好的收敛性和稳定性。     

再论生物安全

生物安全是指既要避免或减轻由现代生物技术对生物多样性保护和其持续利用以及人类健康可能带来的不利影响，同时也承认现代生物技术在提高人类生活质量，特别是在满足食物、农业及卫生保健方面所具有的极大潜力。认为重视生物安全的人都是对转基因生物的反对派，甚至提到是坚决的反对派，这种观点是极端错误的、有害的。基因污染事件已经在加拿大及墨西哥发生，对转基因作物及其产品使用得最多的美国，事实上也是在采用预先防范的原则来处理生物安全，因此，发展生物技术应强调生物安全。     

DNA分子技术与鱼类种质资源研究

DNA分子技术为生物种内和种间的比较及遗传多样性提供了一种崭新而又行之有效的途径。简要介绍了Southerm杂交、RFLP、PCR、小卫星和微卫星技术、RAPD、原位PCR和DNA测序等几种DNA分子技术及其在鱼类种质资源研究中的应用情况。概述了我国分子水平上的鱼类种质资源研究现状和进展。     

生态遗传算法在模糊系统辨识中的应用

给出一类模糊系统的模糊神经网络模型 .提出一种实用的生态算子 ,构建的生态遗传新算法有效解决了基本遗传算法的“早熟”问题 .采用新算法实现模糊神经网络模型的辨识 ,提高了辨识精度 .实例仿真结果验证了新算法在模糊系统辨识中的有效性     

基于混合遗传算法的关系型数据库查询优化

分析了关系型数据库的查询优化问题，针对多连接查询提出将遗传算法和爬山法结合，从而构造了关系型数据库多连接查询优化问题的混合遗传算法，并进行了实验计算．结果表明，用混合遗传算法解决多连接查询优化问题，可以发挥遗传算法和爬山法的不同优势，从而得到较满意的查询优化性能．     

均匀试验设计在遗传算法中的应用

介绍了在遗传算法中运用均匀设计产生初始种群的方法，指出由于遗传算法的交叉机制是完全依赖于初始种群的，所以初始种群的多样性对于遗传算法的收敛性是至关重要的．同时通过算例采用De Jong提出的验证方法验证了运用均匀设计产生初始种群能够增强遗传算法的收敛性．     

解非线性极大极小问题的格雷码加速遗传算法

引进求解非线性极大极小问题的格雷码加速遗传算法（GAGA），给出GAGA算法实施的详细步骤，建立了GAGA相应的收敛定理。对GAGA的有效性和可行性进行了理论分析和实例分析。与一般的格雷码遗传算法（GGA）相比，GAGA具有准确、快速和适用性强等特点，是一种既可以较大概率搜索全局最优解，又能进行局部细致搜索的优秀非线性优化方法，可广泛应用于各种优化问题中。     

自适应遗传算法优化模糊小脑模型

首次采用遗传算法（ＧＡ）设计模糊小脑模型神经网络（ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ）的隶属函数．提出一个自适应ＧＡ优化算法，并且以优化模糊小脑模型ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习正弦曲线．仿真实例表明，采用自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习精度比标准小脑模型ＣＭＡＣ提高大约三个数量级、比标准ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ（三角形隶属函数）提高一个数量级．自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习速度比普通ＧＡ优化的速度快且进化过程的振荡明显减小，仿真证明该方法比普通ＧＡ优化方法稳定，收敛效果好．     

分类器系统综述

分类器系统(Classifier System)是一种基于遗传算法(GA)的规则系统,本文综述了分类器系统的基本原理和研究状况,并提出了需进一步研究的问题.