系统发育树构建中用EM算法进行参数估计

系统发育学研究物种之间的进化关系,其核苷酸替代模型通常假设序列进化没有数据的缺损和删失,而现实中这个假设条件是很难满足的.针对这种事实,本文将运用EM算法对存在插入或缺失但序列长度假设不变的观测序列构建系统发育树进行参数估计,为含缺损数据序列构建良好的系统发育树作铺垫.重点在于运用EM算法做Jukes-Cantor模型、Kimura模型下含缺损数据的DNA序列构建有根树或无根树最佳分枝长度等的参数估计.     

基因识别及其算法研究

针对基因识别问题,基于DNA序列的3周期这一性质,首先给出了DNA序列功率和信噪比的快速算法并讨论了不同物种基因类型的阈值确定方法;在此基础上,建立了基于背景噪声抑制和频谱平滑的SNR频谱预处理模型,经过预处理后的频谱不仅大幅度抑制了背景噪声,同时保留了SNR频谱的模式特征.在编码序列识别上,对经典的EPND预测算法进行了改进,使用改进的EPND算法对经过预处理后频谱进行基因识别,实验结果显示这种基因识别模型具有优异的基因识别性能,比传统直接使用基于滑动窗口DFT的EPND识别算法在敏感度、特异性等评价指标上提高了2%-12%左右.     

基于SMOTE和KNN的石油数据缺失填充算法

大数据环境下,数据缺失是一种普遍现象,由此带来数据决策偏差等问题.针对石油生产数据缺失问题,提出一种基于SMOTE和KNN的数据填充SMKNN算法.受不平衡数据集过采样的启发,SMKNN算法在KNN算法基础上采用SMOTE算法选取近邻随机插值产生的数据作为近似缺失值,同时,采用多重填补思想求平均值作为填充数据.分别采用UCI机器学习标准数据集和大庆油田某井区生产数据进行实验,验证了SMKNN算法不仅能填充数据,而且提高了准确率.     

DNA序列的分类

本文对 A题中给出的 DNA序列分类问题进行了讨论 .从“不同序列中碱基含量不同”入手建立了欧氏距离判别模型 ,马氏距离判别模型以及 Fisher准则判定模型 ;又从“不同序列中碱基位置不同”入手建立了利用序列相关知识的相关度分类判别算法 ,并进一步研究了带反馈的相关度分类判别算法 .对于题中所给的待分类的人工序列和自然序列 ,本文都一一作了分类 .接着 ,本文又对其它各种常见的分类算法进行了讨论 ,并着重从分类算法的稳定性上对几种方法作了比较 .     

问卷设计知识管理中的范例推理

将范例推理技术应用于问卷设计知识重用过程中,提出了基于范例推理的问卷设计知识重用系统的应用框架,研究了问卷设计CBR系统中的一些关键技术:范例的表示、范例组织、范例检索算法、范例修正优化和重用、范例学习等.范例检索采用KNN法与遗传禁忌算法相结合的混合检索机制,通过建立GA适应度函数模型以及选择、禁忌交叉、禁忌变异算子等自动确定权重.我们组织和建立了初步的范例知识库,进行了相关实验.结果表明,融合遗传算法的范例检索方法可较大程度上缩短设计时间、提高问卷设计效率和质量,并有效地支持问卷设计的知识重用和知识管理创新.     

基于GBMTS算法的不平衡数据分类研究

解决不平衡数据分类问题,在现实中有着深远的意义。马田系统利用单一的正常类别构建基准空间和测量基准尺度,并由此建立数据分类模型,十分适合不平衡数据分类问题的处理。本文以传统马田系统方法为基础,结合信噪比及F-value、G-mean等分类精度,建立了基于遗传算法的基准空间优化模型,同时运用Bagging集成化算法,构造了改进马田系统模型算法GBMTS。通过对不同分类方法及相关数据集的实验分析,表明:GBMTS算法较其他分类算法,更能够有效的处理不平衡数据的分类问题。     

两阶段特殊结构混合0-1规划的分解算法

本文介绍了一种用于求解具有特殊结构的两阶段混合0-1规划问题的原始-对偶分解算法,并以CPLEX软件作为核心求解器将算法实现.该算法将原问题分解成两个相对简单的子问题,较传统分解算法有更平衡的分解结构和收敛性.实验数据表明,该算法在求解较大规模、稀疏度较大、耦合度较大的复杂两阶段下三角结构混合0-1规划问题时,相比CPLEX提供的分枝剪枝法,在时间效率上有明显提高.算法最后通过固定0-1变量的取值可以得到满足管理精度要求的近似最优解.     

凸可行问题的平行近似次梯度投影算法

对凸可行问题提出了包括上松弛的平行近似次梯度投影算法和加速平行近似次梯度投影算法．与序列近似次梯度投影算法相比, 平行近似次梯度投影算法(每次迭代同时运用多个凸集的近似次梯度超平面上的投影)能够保证迭代序列收敛到离各个凸集最近的点． 上松弛的迭代技术和含有外推因子的加速技术的应用, 减少了数据存储量, 提高了收 敛速度. 最后在较弱的条件下证明了算法的收敛性, 数值实验结果验证了算法的有效性和优越性.     

改进伪并行遗传算法求解作业车间调度问题

针对遗传算法在求解极复杂优化问题中出现的过早收敛、执行效率差的缺点,提出了一种改进的伪并行遗传算法.该算法将并行进化与串行搜索相结合,提高了算法的收敛速度.同时该算法通过种群因子控制伪并行算法中的各子种群的规模,不仅保证了搜索过程中勘探和开采的平衡,克服过早收敛,而且减少了计算的复杂性,特别是在处理复杂优化问题上具有较高的性能.实验结果证明了该算法的有效性.     

基于谱分析的DNA序列识别算法研究

对基于谱分析的DNA序列识别中相关问题建立了数学模型,并进行了计算及结果分析.提出了一种基于频数二次型的功率谱快速算法和基于帕斯瓦尔定理的信噪比快速算法,建立了基于模糊逻辑的自适应阈值模型,提出了基于重复序列的边界搜索算法,最后利用谱分析对基因突变中的伪鞍部进行了识别.     

基于大数据的制造业作业成本控制体系构建

制造业成本控制和管理对企业发展是非常重要的,将作业成本法与成本控制相结合,为制造企业成本管理提供了一种新的思路.大数据时代为企业的生存与发展带来新的契机,大数据思维将极大的影响企业战略.将大数据与企业具体目标相结合,基于大数据环境,利用大数据技术和工具,探求新的成本控制模式.考虑到整个价值链,并利用作业成本思想,完善作业成本核算,期望为制造业成本控制提供一定的指引.     

基于均值-VaR的投资组合最优化

利用均值-VaR方法,提出了有交易费用存在时的最优投资组合模型。通过求解均值-方差模型来研究均值-VaR模型的有效前沿,并指出在收益率的分布为正态分布的假设下,均值-VaR模型的有效集是均值-方差有效前沿的子集。有关全局最小VaR的存在性的分析显示在选择VaR的置信水平时必须非常小心。最后给出了应用均值-VaR模型的实例分析。     

基于学习—遗忘效应的生产率降低损失索赔研究

建设工程项目很多具有重复性施工的特点,本文利用这种特点将学习-遗忘效应应用到平衡作业线(LOB)方法中,分析因为工程中断造成生产率的降低的现象,认为因生产率降低而导致工程工期的延长实际上超过工程实际中断的时间,最后以一个工程案例来说明分析过程.     

基于内生创新溢出的企业低成本产品定位与定价博弈分析

通过引入一类企业的有效创新贡献水平函数,应用三阶段博弈模型分析了创新溢出内生时双寡头企业的产品定位和定价决策问题.研究发现,双寡头企业产品的均衡定位是功能非替代率的增函数;企业间的产品差异随功能非替代率的增大而增加,内生溢出却随之增大而减小;如果从两企业均衡定位处稍微减小它们之间的差异程度,则产业利润将减少,而社会福利是否减小与单位产品的功能非替代率的取值有关.     

Lock-Gain Based Graph Partitioning

We propose a new heuristic for the graph partitioning problem. Based on the traditional iterative improvement framework, the heuristic uses a new type of gain in selecting vertices to move between partitions. The new type of gain provides a good explanation for the performance difference of tie-breaking strategies in KL-based iterative improvement graph partitioning algorithms. The new heuristic performed excellently. Theoretical arguments supporting its efficacy are also provided. As the proposed heuristic is considered a good candidate for local optimization engines in metaheuristics, we combined it with a genetic algorithm as a sample case and obtained a surprising result that even the average results over 1,000 runs equalled the best known for most graphs.     

Homogenization Approach Based on Laminates

In this work, a homogenization approach for the modeling of the material behavior of two-phase composites motivated by modeling a thin-layer-type microstructure is presented. The basic idea here is to idealize the thin-layered microstructure as a first-order laminate. In particular, a jump in deformation state across the phase interface is modeled constitutively via a rank-one connection of habit-plane type. In the material framework, the value for the jump as well as its direction remain as independent constitutive variables. However, in the case of laminates and an ideal plain interface, the direction is given and stays in a first approach constant. We assume that their values are determined by mechanical and configurational equilibrium in the two-phase composite at the interface. This yields to a set of implicit equations which lead to the corresponding response of the structure. (© 2010 Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim)     

Wavelets Based on Orthogonal Polynomials

We present a unified approach for the construction of polynomial wavelets. Our main tool is orthogonal polynomials. With the help of their properties we devise schemes for the construction of time localized polynomial bases on bounded and unbounded subsets of the real line. Several examples illustrate the new approach.

     

基于内生投标人的拍卖

讨论了参与者是内生性的第一价格和第二价格密封拍卖的均衡报价策略 ,两种不同的拍卖形式产生相同的预期收入 ;由于中止值的存在 ,卖方预期收入可能随着潜在参与者的增加而减少 .对拍卖商来说 ,如果投标人是风险回避的 ,那么第一价格密封拍卖比第二价格密封拍卖产生更高的预期收益 .     

基于时滞惯性流形的非线性Galerkin算法

针对Marion-Temam型非线性Galerkin方法可行性强烈依赖于最小解题规模的不足,利用时滞惯性流形的新思想,以二维Navier-Stokes方程为例,给出了该类非线性Galerkin方法的一种改进形式,并证明了改进后的方法在保持原方法优越性的同时,其可行性条件得到了很大的改善,从而,给出的是一种可行的高效稳定算法。     

基于身份的门限密码体制

描述一个公钥密码体制,其中参与者的公钥是一个公开值,例如他的身份,这个体制由很多可信中心联合产生一个大合数N=pq,p,q为素数且p≡q≡3(mod 4),任意其中一个可信中心都不知道N的分解.另外,每一个可信中心拥有一个秘密指数的一个分享,这样产生一个门限解密.本文将讨论所提出的方案的安全性,并证明它与解决二次剩余问题的困难性有关.