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1.
一种求解集合组合问题的离散粒子群优化模型   总被引:2,自引:2,他引:0  
针对变长集合组合优化问题,提出了一种离散粒子群优化模型.该模型将集合的概念和运算引入粒子群优化中,定义了一个可变集合搜索空间,并重新定义了粒子的位置、速度及作用于此空间的运算规则,既保留了粒子群本身的优化特性,又体现了集合组合优化的特点.采用典型的变长集合组合优化问题——背包问题来验证此模型的性能,并与二进制粒子群优化(BPSO)算法进行了对比.结果表明,该模型具有较强的寻优能力和更高的稳定性.  相似文献   
2.
为研究蛋白质二级结构预测时采用哪种氨基酸编码方式具有更好的预测精度,使用正交编码、5位编码、Codon编码(2种)和Profile编码等5种不同的氨基酸编码方式,并用SVM(支持向量机)进行蛋白质二级结构预测.实验结果表明,经过多重序列比对,包含更多生物进化信息的Profile编码方式的预测精度比起其他4种编码方式高出19.4%~23.9%.  相似文献   
3.
基于人工鱼群算法的基本理论,提出了预测RNA二级结构预测的自适应人工鱼群算法模型.该模型对人工鱼群算法在处理组合优化问题时存在的缺陷进行了相应改进,在算法中加入的自适应思想既保证了算法的快速收敛,同时又有效地避免了盲目搜索.仿真实验中将本模型与基于粒子群算法的模型以及基于遗传模拟退火算法的模型进行了比较研究,结果表明,使用自适应鱼群算法进行RNA序列的二级结构预测能获得较理想的预测效果.较之另两种方法,鱼群算法能有效减少计算量、节省计算时间,特别当待测序列长度大于500时,鱼群算法在收敛速度上有着明显优势.  相似文献   
4.
随着互联网上信息数量的激增,信息搜索技术面临着越来越大的挑战.传统的搜索引擎很难满足用户个性化的需求,因此将人工智能技术的研究成果引入到搜索引擎之中便成了不可避免的一种趋势.在传统搜索引擎的基础上,笔者提出了一种基于多Agent协作的智能搜索引擎模型,并将多种智能技术或算法引入到该引擎的研究之中,从而得到一个符合个性要求的高效的证券专业领域搜索引擎系统.将该系统运用到其他专业领域,同样可以取得很好的查询效果.  相似文献   
5.
基于进化神经网络的RNA二级结构预测方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
本文提出了一种基于进化神经网络预测RNA二级结构的方法.该方法利用进化算法优化了神经网络结构和权值,改善了传统BP人工神经网络容易陷入局部最优等缺陷.实验结果表明该算法能够获得一个最优结构和权值的神经网络,利用该网络去预测不带伪结的RNA二级结构能获得理想的效果,敏感性和相关系数都有所提升,证明了该改进算法的可行性.  相似文献   
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