DNA片段的快速匹配算法

在基因工程中，经常需要在一个较长的DNA链中寻找一小段DNA片段．本文提出了一个新的匹配算法使得当对一个长为n的DNA链t进行检索时，在最坏的情况下克只需要比较n次就能找到一个预先给定的长为m的DNA片段户在t中所有出现的地方．而且对该算法稍加改动即可用于一般的关键字搜索（或称串匹配）．在同类算法中，该算法可能是迄今为止最有效的．     

字符串匹配算法在DNA序列比对中的应用

高通量测序技术的飞速发展让生物信息领域迎来了大数据时代。新技术在提供海量生物遗传信息的同时,也给分析这些数据带来了新的挑战。DNA序列比对是信息分析流程中的关键步骤,为后续的变异检测提供序列比对信息。2015“深圳杯”数学建模夏令营B题以DNA序列比对为研究课题,希望参赛学生给出序列快速比对的最佳方案。本文简要点评了各参赛队伍的解答情况,然后介绍了现有DNA序列比对软件中用到的算法和数据结构。     

基于模式约束的XML数据存储和索引技术

对XML数据建立有效的索引,是左右XML数据处理性能的重要因素.现有的索引和存储策略,大部分以丢失结构信息为代价,不利于结构查询和更新.XMLSchema作为描述XML文档结构信息的标准,对文档和查询路径进行有效性验证提供保证,基于此提出了一种基于XMLmSchema模式约束的XML文档数据索引技术SBXI,用于文档数据存储和查询的导航,提高了存储和查询效率,具有较高的空间利用率和较低的索引维护代价,并支持含有多个谓词的复杂查询.     

基于主成分和Fisher判别的DNA序列分类方法

统计DNA序列中64种包含3个碱基字符串的频率,基于生物学知识,以此作为区分不同类别DNA序列的特征.对此频率数据使用主成分分析和Fisher判别两种方法进行数据降维操作,根据降维后的数据建立距离判别模型,用训练样本回判,检验模型判别效果,最后对未知类别序列进行判别归类,比较分类结果.     

基于主成分和Fisher判别的DNA序列分类方法北大核心

统计DNA序列中64种包含3个碱基字符串的频率,基于生物学知识,以此作为区分不同类别DNA序列的特征.对此频率数据使用主成分分析和Fisher判别两种方法进行数据降维操作,根据降维后的数据建立距离判别模型,用训练样本回判,检验模型判别效果,最后对未知类别序列进行判别归类,比较分类结果.     

求解两类Maxwell方程组棱元离散系统的快速算法和自适应方法

Maxwell方程组棱元离散系统的快速算法和自适应方法是当前计算电磁场中的研究热点和难点. 首先, 针对H(curl)椭圆方程组的棱元离散系统, 通过建立棱元空间的稳定性分解, 设计了相应的快速迭代法和高效预条件子, 并且证明了迭代算法的收敛率和预条件子的条件数均不依赖于模型参数和网格规模. 其次, 针对时谐Maxwell方程组的棱有限元方法, 利用离散的Helmholtz分解, 连续散度为零函数对离散散度为零函数的逼近性和对偶论证, 获得了在L²和H(curl)范数下的拟最优误差估计. 进而设计和分析了相应的两网格法. 最后, 分别针对变系数H(curl)椭圆方程组和不定时谐Maxwell方程组, 考虑了一种不需要标记振荡项和加密单元不需要满足“内节点” 性质的自适应棱有限元法(AEFEM), 并证明了AEFEM的收敛性. 进一步, 当初始网格和Dörfler标记策略参数满足一定的假设条件时, 利用AEFEM的收敛性、误差的整体下界和局部上界估计, 证明了AEFEM的拟最优复杂性.     

基于云模型和灰关联的学生-校企双导师三边不确定匹配方法研究

三边匹配是一种典型的多边匹配模式.在三边匹配中,决策者的满意度是影响匹配结果的关键.考虑到个人的预期偏好,选用预期偏好与实际评价值的距离作为满意度.为充分反映自然语言的模糊性和随机性,设计了基于云模型的灰色关联度测算方法,以反映云模型的距离和形状的相似性.此外,随着信息技术的快速发展,不同个体之间的独立状态被打破,决策...     

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.     

利用B样条曲线设计指纹图像滤波模板和快速指纹特征匹配算法

在指纹图像识别过程中,指纹图像的滤波去噪音二值化和指纹特征的匹配是最关键的两个部分.本文针对这两部分的算法设计进行分析和改进,介绍利用B样条造型来设计指纹滤波模板的方法和基于基准点附近的拓扑结构进行快速特征匹配的算法.并且利用改进后的指纹特征匹配算法,在样本指纹库中进行实验,结果表明该算法大大提高了指纹特征匹配的效率和准确性.     

A Fast Algorithm for Solving a Simple Search Problem

Computational Mathematics and Mathematical Physics - A fast algorithm for solving the Danskin problem is proposed. The dependence of its solution on parameters is analyzed.     

基于图论的快速图像等周分割算法

等周算法应用于图像分割,因多次求解线性方程组,造成时间复杂度过大.针对于此,通过以区域代替像素、设置新的权值函数、降低迭代次数提出了一种新的快速等周算法,并将其应用于图像分割,取得了很好效果.     

基于模糊聚类的属性匹配算法

提出了一种基于模糊聚类的属性匹配算法。该算法采用能综合反映属性名称相似性和语义相似性的模糊相似关系,提高了属性匹配的准确率;以等价闭包法对相似属性进行模糊聚类,得到多层次属性分类结果,更客观真实地反映了属性匹配的模糊性;同时,属性匹配过程中不需要设置匹配参数,避免了人为造成的误差。     

基于遗传算法证券市场违规交易数据智能搜索

通过对我国证券市场中的内幕交易"老鼠仓"问题的研究,力图设计一个基于遗传算法的证券内幕交易异常数据自动检索系统,用来监控股票的违规操作.系统通过将遗传算法的快速搜索与异常处理判断模块结合,对出现异常波动的股票进行实时行情数据的跟踪、分析与调查,从中找出异常数据.之后再对这些异常数据进行比较和判断,定位该股是否具有违规的"老鼠仓"交易嫌疑,以此为证监部门判断某股是否有"老鼠仓"嫌疑提供依据.     

一种基于局部搜索算子的遗传算法

为了提高遗传算法的收敛速度及局部搜索能力,设计了一种基于优良模式的局部搜索算子.同时对传统免疫算法中基于浓度的选择算子进行了改进,设计了一种基于适应度值和浓度的混合选择算子,从而有效的阻止了算法出现"早熟"现象.进一步给出了算法的步骤,并利用有限马尔可夫链证明了该算法的收敛性,最后通过对四个经典测试算法性能的函数的数字仿真,说明该算法对多峰值函数优化问题明显优于基本遗传算法.     

基于多层次映射和遗传策略的语义Web搜索方法

随着语义Web概念的提出及相关技术的发展,基于语义的Web信息检索逐渐成为语义Web研究的热点.首先分析了传统的Web搜索面临的诸多挑战,然后设计了一种新的基于遗传语义搜索算法和和多层次映射的Web搜索方法.该方法充分结合遗传算法并行搜索方式,能扩大搜索空间,快速实现全局优化.实验结果表明该算法能有效提高Web搜索的质量和效率.     

一种改进的分数阶布谷鸟搜索算法研究

为解决布谷鸟搜索算法后期精度不高和收敛速度慢等问题,提出了一种基于分数阶微积分的改进布谷鸟搜索算法.与整数阶相比,通过在莱维飞行中引入分数阶差分,结合对历史信息的记忆与利用,能实现更复杂的动力学行为,提高局部搜索能力.采用Benchmark函数测试表明,超高维函数优化问题分析中,算法具有突出的寻优精度和收敛速度.