氯化铯密度梯度离心法纯化叶绿体DNA

本方法用蔗糖密度梯度离心分离烟草及油菜纯化的叶绿体,然后用氯化铯密度梯度超速离心纯化叶绿体DNA.不加DNase处理,但从限制性核酸内切酶作用,经琼脂糖凝胶电泳得到的比较清晰的限制图谱,产物可用于制作物理图谱和DNA重组合.     

基于离散型荧火虫算法的高校智能排课的研究

针对传统排课方法排课效率低、成功率低、冲突率高等无法满足现代高校教务管理要求的现状,提出一种基于离散型荧火虫算法的智能排课模型.首先,根据教师、班级、课程、教室及授课时间要求建立一个多目标、多约束的排课数学模型,采用二分图完美匹配操作初始可行排课方案;然后,利用离散型荧火虫优化算法在可行方案中寻找最优排课方案;最后,通过Matlab仿真实验验证其可行性与有效性.     

直流等离子焰光源-中阶梯光栅直读光谱测定地球化学样品中11个元素

地球化学找矿要求准确、快速、灵敏地测定地球化学样品中的指示元素。本文介绍应用 Spectra Span ⅢA 型仪器同时测定化探样品中 Cu、Pb、Zn、Ni、Co、Cr、V、Ti、Mn、Sr、Ba 等11个元素的方法。一年多来,分析六万多件样品,经生产及内外验证,方法能满足要求。     

GIHS-TSFNN并行学习算法及其应用研究

针对传统T-S模糊神经网络的随机初始网络参数导致网络学习速度慢、易陷入局部解以及运算精度低等缺陷,提出了一种应用佳点集的改进和声搜索算法(GIHS)优化T-S模糊神经网络的并行学习算法.首先应用佳点集择优构造更加高质量的初始和声库,然后搜索过程中进行参数动态调整,并且每次迭代产生多个新解,充分利用和声记忆库的信息,以提高算法的全局搜索能力和收敛速度.其次,将GIHS算法与T-S神经网络相结合构建并行学习算法,实现两种算法的并行交互集成,得到了最优参数配置以提高T-S模糊神经网络的泛化能力.最后将该算法应用到农业干旱等级预测中以解决旱情评估问题.仿真实验表明,GIHS算法性能优于基本HS和IHS算法,且与T-S模糊神经网络、HS算法优化的T-S模糊神经网络和IHS算法优化的T-S模糊神经网络相比,具有更高的预测准确度.