基于BP神经网络的DNA解链温度预测模型

在DNA计算中,为了确保计算过程的可靠性,要求编码信息的DNA序列必须具有相似的热力学稳定性。解链温度是目前评价DNA序列热力学稳定性的一个主要的参数,目前,生物工程中常用的各种预测方法都存在某些序列的误差偏大的缺点,因此难以满足像DNA计算这种大量DNA序列进行各种生化反应的计算过程的要求。论文以DNA序列的邻近法参数为基础,建立了一个基于BP神经网络的解链温度的预测模型。计算结果表明,DNA序列的解链温度的误差可以达到±5.5℃的范围。     

双链DNA解链温度的特征自组织预测方法

解链温度是目前评价DNA序列热力学稳定性的一个主要的参数,目前,生物工程中常用的各种预测方法都存在某些序列的误差偏大的缺点,因此难以满足像DNA计算这种大量DNA序列进行各种生化反应的计算过程的要求。本文以DNA序列的邻近法参数为基础,根据DNA序列热稳定性特点提出了DNA序列的编码方案,并建立了基于特征自组织网络的解链温度的预测模型。计算结果表明,DNA序列的解链温度的误差可以达到±5℃的范围。     

DNA计算中核酸序列设计方法比较研究(英文)

DNA计算是将现实问题进行编码,映射到DNA分子上,然后通过分子生物实验产生出代表问题解的DNA分子,最后通过检测技术提取出该DNA分子．高质量的DNA编码可以尽可能避免或减少计算过程中出现的错误,并使检测阶段易于提取出代表问题解的DNA分子．文中对基于汉明距离和基于自由能的DNA核酸编码方法进行研究,分析了两类方法的约束条件对DNA编码质量的影响,比较了两类方法排除非特异性杂交的完备性和计算量,进一步分析了两类方法编码DNA序列的效率．通过分析和比较得到,两类DNA计算编码方法都能有效地限制DNA分子间的非特异性杂交,其中基于汉明距离的DNA编码方法的计算量比较小,但是它仅能近似地估计DNA分子间杂交的热力学稳定性,不能完全替代最小自由能的编码方法．在满足DNA计算试验精度要求的条件下,采用基于汉明距离的DNA编码设计方法不仅能有效地的挑选出特异性杂交和非特异性杂交的DNA序列,还能有效地减少计算量,从而提高DNA序列设计的效率．     

最小自由能约束的DNA编码设计研究

首先介绍了DNA编码设计中自由能约束的重要性,以及自由能约束的计算公式,进而采用一种改进的蚁群优化算法来求解。仿真实验表明此算法产生一组能满足特定自由能约束和统一的解链温度约束的DNA序列,算法利用蚁群算法的并行性提高了编码设计算法的效率,利用最小自由能约束产生更稳定的DNA序列。     

基于动态规划的DNA二级结构预测算法

基于DNA分子二级结构的结构稳定性和热力学稳定性,提出一种预测DNA分子二级结构的算法.利用基于矩阵的动态规划算法求解DNA分子最大碱基对匹配的所有二级结构;利用Nearest-Neighbor热力学模型计算所有结构的自由能,自由能在阈值范围内的即为DNA分子可能的二级结构.将实验结果与RNAstructure软件结果进行对比,对比结果表明,该方法具有较高的准确率和覆盖范围.     

基于汉明距离的DNA编码约束研究

DNA计算是将现实问题进行编码映射到DNA分子上,通过生物实验产生出代表问题的解的DNA分子,最后通过检测技术提取出该DNA分子。高质量的DNA编码可以尽可能避免或减少计算过程中出现的错误,并使检测阶段易于提取出代表问题的解的DNA分子。对DNA编码约束进行了研究,分析了基于汉明距离的编码约束可以有效降低DNA分子间相似程度,减少DNA计算过程中DNA分子间的相互干扰,从而提高DNA计算的有效性和可靠性。还证明了基于汉明距离的编码约束存在等价的序列组合,降低了编码计算的复杂度。     

DNA编码问题及其复杂性研究*

高质量的DNA编码可以避免DNA分子间的非特异性杂交,提高DNA计算的有效性和可靠性。首先对DNA编码的约束条件进行归类,分析了各编码约束对编码质量的影响;然后研究了编码质量、编码数量、序列长度与DNA计算可靠性、有效性、可扩充性之间的关系;最后通过类比DNA编码问题和图的独立集问题,说明了求解最大DNA序列集合问题是NP完全的。     

DNA计算中编码序列的过滤函数研究

构造了用于DNA编码序列过滤的函数,并给出了DNA序列编码的算法,采用该文设计的过滤函数和算法所得到的DNA编码序列,能够满足一定的组合约束条件,并满足一定热力学条件,大大提高了DNA编码字的质量,有利于提高DNA计算的可靠性。     

基于IR/S的软件定义网络流量异常检测算法

传统重标极差分析法(Rescaled Range Analysis,R/S)检测软件定义网络(SDN,Software Defined Network)流量是否存在异常时,某节点的网络流量序列存在恒定值小区间内子序列全为零值,造成标准差为零的运算错误,为了解决这个问题,文章提出了一种改进的重标极差法(Improvement Rescaled Range Analysis,IR/S)。算法利用微元法分析法,确定一组可用的参数,将参数引入计算数据流量序列Hurst指数,并将待计算的数据流量序列等分,同时规定序列长度为2的整数次幂,分别计算R/S值,通过拟合来判断是否存在异常流量情况。改进后的方法能够达到均分子序列的要求,无需计算序列的因数,使计算过程更加简化,避免了某些长度序列因数过少、素数长度导致的拟合点过少无法收敛的现象,减少了由计算结果精确度带来的误差。将算法在Mininet环境下进行虚拟SDN仿真测试,实验结果表明,文章中的方法能够较显著区分正常与异常流量,并且在探测异常时延迟较低。     

解析式状态方程计算含临界点方阱流体的性质

含临界区流体的物性计算一直是热力学领域的难点。一般认为，解析式状态方程不可能同时很好地计算远离临界点和靠近临界点流体的热力学性质。该文目的就是验证解析式方程在计算热力学性质特别是接近临界点附近的热力学性质适用性。通过计算机分子模拟数据，研究了各种解析式状态方程计算接近临界区的方阱流体的物性的可能性，结果表明，经过参数重新拟合新的解析式方程，可以很好地计算方阱流体的相平衡、密度等性质，直到对比温度接近临界点0．05处。临界点温度、压力和密度的计算值和分子模拟值也基本符合。该文结果可以为解析式方程计算范围的扩大提供依据，从而试图解析式在工程方面有更加广泛的应用。     

基于矩阵图谱表达法的蛋白质序列的相似性分析

在DNA序列的混沌游走方法（CGR）及DNA序列的4线图谱表达方法（4-LGR）的基础上,提出了一种新型DNA序列的表达方法—矩阵图谱表达法（MGR）,并进一步,在DNA序列的上述三种表达式基础上,分别推广建立了基于经典HP模型的蛋白质序列的图谱表达法,对蛋白质序列的相似性进行了比较验证。研究表明：矩阵图谱表达方法不仅能够说明蛋白质序列间的相似性,而且与传统的方法相比,该方法更具有灵活性和变通性。     

基于频谱分析的串联重复序列识别方法

针对现有串联重复序列识别方法存在的计算量大、灵敏度低等问题,提出一种基于频谱分析的串联重复序列识别方法。该方法采用碱基的电子离子相互作用势作为基因序列数字化表示的方法,通过对数字序列作离散傅里叶变换得到序列中串联重复序列出现的频率,并对基因序列做加窗傅里叶变换,找出串联重复序列存在的位置。实验表明,该方法的计算量较已有方法减少了75%,并能较好地解决已有方法识别灵敏度低的缺点。     

非线性自适应拥塞控制算法研究

研究丢弃概率的变化率与队列长度稳定性间的关系,分析ARED算法及REM算法的丢弃概率计算函数,采用非线性化函数计算丢弃概率,提出一种非线性自适应拥塞控制算法(NLACCA),根据队列长度与目标队列长度中值的偏离程度动态地调整丢弃概率的变化率,从而减小队列长度波动,提高算法稳定性。在NS-2上进行的大量实验结果表明,该算法具有队列长度抖动性小、平均时延低、丢包数少等特点。     

基于OpenCL的GPU加速三维时域有限差分电磁场仿真算法研究

提出了一种基于开放运算语言（OpenCL）的GPU加速三维时域有限差分（FDTD）电磁场仿真计算的方法．该方法利用图形处理单元（GPU）的并行处理特性并结合OpenCL接口标准实现了时域卷积完全匹配层（CPML）吸收边界条件的三维FDTD的高性能加速计算．首先设置FDTD仿真参数并动态申请内存空间,然后初始化OpenCL的计算参数,对三维电磁模型基于OpenCL进行FDTD加速仿真．本方法显著提升了FDTD电磁场仿真速度,与利用CPU计算相比速度提升可达5-8倍,且具有CPML吸收边界条件,可以模拟电磁波在自由空间的传播;基于OpenCL编译的语言程序可以运行在CPU或GPU硬件上,并可充分发挥多核CPU的并行计算能力,使得FDTD电磁场仿真具有更广泛的实际应用．     

基于ADN8830的半导体激光器温控电路设计

温度稳定性是影响半导体激光器（又称激光二极管LD）性能的重要因素。介绍了一种基于单片热电制冷控制芯片ADN8830的温控电路,该电路采用闭环负反馈结构,以恒流源测温电路代替普通H桥式测温电路解决了非线性误差问题,通过比例,积分／微分（PID）补偿电路产生控制信号来驱动热电制冷器（TEC）,实现对LD工作温度的高精度控制。实验结果表明,受控LD在25℃时工作温度的稳定度达±0．2℃。     

适用于寻源导热逆问题的混沌-蚁群算法

为克服蚁群算法应用于寻源导热逆问题求解时容易陷入局部最优解和收敛速度慢的不足,利用混沌算法的遍历性和对初值的敏感性,将其融入到蚁群算法中,建立了基于混沌路径选择机制和局部混沌搜索机制的混沌-蚁群算法。计算结果表明,建立的混沌-蚁群算法可以很好地解决寻源导热逆问题,较蚁群算法而言,提高了计算精度和计算速度。     

多尺度中心误差补偿二值模式的表情识别

针对Gabor小波与局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）在表情识别上的局限性,提出了一种多尺度中心误差补偿二值模式（Center Error Compensation Binary Pattern,CECBP）的表情识别方法。对预处理后的人脸表情图像创建多尺度的金字塔,用中心误差补偿二值模式对金字塔中的各层图像进行编码,分块提取各层编码后的直方图序列作为特征,用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）进行分类。在JAFFE、Cohn-Kanade以及Pain Expression表情库上的交叉验证表明,该方法可以抑制噪声,具有较高的识别率和较快的识别速度,比传统的Gabor小波以及LBP更具有优势。     

文本褒贬倾向判别研究

在文本的向量空间表示模型下,针对文本褒贬倾向判别问题,提出了一种基于潜在语义分析的特征权重计算方法。除词频信息外,该方法考虑了潜在语义分析所提供的同义词、近义词信息对特征权重的影响。采用基于Fisher判别准则的特征选择方法,以支持向量机作为分类器,在2 739篇语料（2008年中文倾向性分析评测）上进行了实验。实验结果表明,提出的特征权重计算方法对文本褒贬倾向判别是有效的。     

网络并行计算中多处理机任务调度问题研究

在网络并行计算系统中,具有多处理机任务需求的多步骤调度是一类常见问题,为此提出一种混合了多处理机任务调度（Multiprocessor Task Scheduling,MTS）和作业车间调度（Job-shop Scheduling Problem,JSP）的调度模型,即多处理机任务作业车间调度（Multiprocessor Task Job-shop Scheduling Problem,MTJSP）。与传统MTS不同的是MTJSP的每项任务的完成都要经历多个步骤。首先对[m]台处理机加工[n]项任务的MTJSP调度问题建立数学模型,然后设计了一种混合粒子群优化（Hybrid Particle Swarm Optimization,HPSO）算法进行求解。算法的改进工作包括：设计出针对多处理机问题的解码策略;采用新的粒子更新方式;增加记忆库功能,以保证全局最优解的多样性;加入基于模拟退火的局部搜索功能。大量的仿真实验验证HPSO的性能,结果显示HPSO不但能够有效解决MTJSP问题,在求解经典JSP问题中也表现优良。