基于并行免疫遗传算法基因表达数据的动态模糊聚类

提出一种改进的并行免疫遗传算法, 通过在群体规模上引入“岛”的概念, 实现了可变的群体规模; 通过在适应度函数内引入免疫算子, 避免了算法过早收敛. 因此, 解决了寻优算法中局部收敛的困扰, 提高了获得全局最优解的几率. 把此算法应用于斯坦福大学酵母细胞周期表达数据库的数据进行共表达聚类, 并将实验结果与Spellman按照功能基因组学进行聚类所得结果进行了对比, 证明了所给算法在功能基因组 学聚类上的有效性.     

隧道代理的负载均衡问题研究

隧道代理是IPv4-IPv6过渡过程中的重要技术,分布式部署隧道代理有利于提高系统的可靠性.为了解决隧道代理分布式部署面临的负载均衡问题,本文从调度者,参数和调度算法3个方面研究了隧道代理的负载均衡问题,并结合最少利用率算法和加权叫算法,提出了一种包含简单预测机制和过载预警机制的负载均衡算法.仿真实验的结果表明,所提出的算法在突发用户接入、突发初始负载和预防过载的方面,优于现有的负载均衡算法,适应于隧道代理系统的分布式运行实践.     

基于AP算法支持向量机的设计与应用

设计一种基于AP聚类算法和SVM分类器相融合的新的混合分类器, 使用AP聚类算法优化数据集, 得到了高质量、 小样本的SVM分类器训练集. 实验结果表明: 与传统的SVM分类器相比, 混合分类器具有更高的分类精度; 在心脏病预测上, 该分类器的效果较好.     

基于改进贝叶斯方法的基因调控网络构建

为了研究基因之间的复杂调控关系,使用贝叶斯网络模型来构建基因调控网络,针对以往单一贝叶斯网络模型结构学习算法精度低的问题,提出一种结合信息论构建初始网络并在该网络上进行评分搜索的基因调控网络学习方法,使用最大信息系数筛选有较高关联性的节点构建初始网络以提高解的质量,在评分搜索中使用禁忌搜索和BDe评分训练生成最终网络。之后在一组单细胞的蛋白质因果表达网络数据和大肠杆菌表达网络数据上进行构建基因调控网络实验,并在不同数据量,不同性能指标上与其他网络构建算法进行对比。实验结果表明,构建方法在不同规模的数据集上的有效性和准确率优于用于对比的其他算法。     

基于壳聚糖载体的蛋白质药物纳米颗粒制备研究

采用基于壳聚糖(CS)与聚阴离子(多聚磷酸纳)间静电作用的离子凝胶化方法,以牛血清白蛋白(BSA)为模型,在室温下制备了包载蛋白质的亲水性壳聚糖纳米颗粒.对BSA-壳聚糖纳米颗粒的形成条件进行了考察,结果表明:在pH值为5.0,CS与TPP的质量比为4,壳聚糖分子量为40 kDa的最优化的条件下可制备粒径小于100 nm的BSA-壳聚糖纳米颗粒,对BSA的包封率达到50%以上.并将该体系初步应用于蛋白类药物丙种球蛋白-壳聚糖纳米颗粒的制备研究,这种壳聚糖纳米颗粒对丙种球蛋白具有良好的缓释作用.     

包裹姜根油的多种纳米颗粒的制备及质量评价

以大豆磷脂、聚乙交酯丙交酯(PLGA)和聚乙二醇(PEG)3种原料成功制备了包裹难溶于水的植物提取物姜根油(GRO)的纳米脂质体、PLGA纳米颗粒和PEG纳米颗粒,并对3种不同载体制备的纳米制剂的形貌、大小、Zeta电位,包封率及物理稳定性等进行了考察.研究结果表明3种纳米颗粒各有优缺点,可以根据不同的条件和不同的需要制备不同的颗粒,为开发新型的难溶药用植物提取物的理想药剂提供了实验依据.     

水中铜铅锡的导数极谱波的同时测定

铜、铅、锡是水质中经常需检测的元素,据文献[1—3]报道,分析时,它们相互干扰较大,需预先分离,步骤较烦。为此,木文提出在1:1 HOAc-NH_4OAc及0.006％铜铁试剂(Hucp)体系中以导数极谱法同时测定水中Cu、Pb、Sn,它们的峰电位分别为-0.24、—0.60及—0.76 V(vs.SCE)。方法简单、快速、选择性也好。最低可检测到4.0×10~(-9)gm1~(-1)的Cu.Pb.Sn。方法应用于测定近岸海水、矿泉水及电镀废水中三个离子可得到满意结果,变动系数均低于10％。现将实验结果及讨论分述如下:     

医学电视教材设计与制作的探讨

随着计算机技术的迅速发展,多媒体素材的运用丰富了医学电视教材的内容。本文通过对电视教材的设计与制作,在电视教材结构、字幕与背景、教学素材的运用及创作、特技的使用等方面进行了有效的探讨。     

论技术伦理素养与高职学生的个体发展

技术伦理素养是高职学生全面发展的应有之义，是高职生成为健全的“技术人”的社会要求。尝试从转变教育理念、优化课程设置、加强师资队伍建设以及开展多种教育活动四个方面来提高高职学生技术伦理素养，使其成为促进高职学生个体发展的有效途径。     

AP 数据源融合算法构建基因调控网络

针对单一数据集构建基因调控网络算法数据量不足及构建网络结果不精确的问题, 提出一种基于能力与信任(AP)的数据源融合算法. 该算法将基因表达数据、 蛋白质相互作用数据和基序数据集, 分别通过控制与被控制双向数据流传输来分析和构建基因调控网络, 并与ReMoDiscovery,CLR和C3Net三种已开发模型在酵母全基因组网络构建结果的AUC值进行对比. 对比结果表明, 该算法在构建基因调控网络算法方面执行效率更高、 收敛性更强.