正态云模型果蝇优化算法及其应用

提出了一种基于正态云模型的果蝇优化算法(NCMFOA).该算法通过直接将果蝇位置赋值给气味浓度判定值和引入正态云模型来刻画果蝇嗅觉搜索行为的随机性与模糊性,从而解决了果蝇优化算法(FOA)不能搜索负值空间的缺陷,并有效克服了FOA算法在解决复杂优化问题时容易陷入局部极值的不足.通过正态云模型熵值的动态调整,使得NCMFOA算法在进化的前期阶段具有较强的随机性与模糊性,以提高算法的全局探索能力;随着迭代次数的增加,算法搜索行为的随机性与模糊性逐渐减弱,使得其局部开发能力逐渐增强,算法收敛精度得到提高.此外,通过引入视觉实时更新方案,进一步加速了算法的收敛速度.用经典的基准测试函数验证了NCMFOA算法的可行性与有效性,结果表明该算法具有收敛速度快、收敛精度高以及鲁棒性好等优点,对于高维复杂优化问题,该算法同样获得了良好的优化效果.将NCMFOA算法用于解决混沌系统的参数估计问题,进一步验证了该算法具有较强的解决实际工程优化问题的能力.     

果蝇的透射电镜制样方法研究

果蝇作为一种模式生物，被广泛应用于遗传学、发育的基因调控、人类疾病机制等研究。透射电镜能够观察细胞的超微结构及其变化，是研究果蝇细胞生物学的重要方法之一。本实验研究发现，果蝇样本固定前用双面刀片快速切下头部，固定液能快速有效地固定其体内组织成分，防止内部组织溶解；使用琼脂预包埋果蝇样本，将其修整为长方体，增加其自重，固定其包埋方向，为后续目标位置的超薄切片起到定位作用。     

果蝇害虫的防治

果蝇是水果和蔬菜的主要害虫。如何防治果蝇,是澳大利亚国际农业研究中心与一些发展中国家合作研究的项目,本文介绍了其研究成果。     

重叠社区检测及其果蝇视觉进化神经网络

针对社区发现中,部分节点划分难的问题,探讨重叠社区检测的优化模型和求解的视觉进化神经网络.模型通过设计节点隶属度矩阵和节点分割规则,建立以模糊分割阈值为变量,且能评估社区划分效果的改进型模块度函数;算法设计中,以候选解构成的状态矩阵对应函数值矩阵作为输入,依据果蝇视觉系统的信息处理机制,建立以输出作为状态学习率的果蝇视...     

果蝇启发的水下传感网部署算法

在三维水下传感器网络中,恶劣的环境容易导致传感器节点失效,网络拓扑不稳定.考虑到实际水环境中存在障碍物及边界,提出一种果蝇群启发的水下传感网部署算法.该方法以网络重连通为约束条件,首先利用果蝇群的觅食行为求解节点移动位置,同时加入欧琼鸟飞行机制保持移动过程中网络拓扑的相对稳定性,最后采用障碍物局部感知移动模型进行避障.结果表明,该算法可以躲避障碍物,提高覆盖和连通,减少网络能耗.     

基于改进果蝇优化的密度峰值聚类算法

密度峰值聚类算法(Clustering by fast search and find of density peaks,DPC)的截断距离参数需人工干预,且参数选取对聚类结果产生较大的影响.为解决这一问题,提出了一种基于改进果蝇优化的密度峰值聚类算法.通过Tent混沌映射初始化果蝇种群,利用Tent混沌序列随机性、遍历性和规律性的特点来提高初始种群的多样性,增强算法的全局探索能力;并引入动态步长因子与柯西变异策略对基本果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)的更新机制进行改进,加强局部勘探能力,帮助算法跳出局部最优;利用随机算法收敛准则从理论上对改进FOA算法的收敛性进行分析;在6个基准测试函数上进行实验仿真,结果表明改进的FOA算法具有更快的收敛速度及更高的求解精度;将改进FOA算法与DPC算法融合成新算法,利用改进FOA算法较强的寻优能力找到最佳截断距离并实现最终的聚类.实验结果表明,新算法在UCI数据集及人工数据集上的聚类性能均有改善,相较于DPC算法、FOA-DPC算法、FADPC算法及ACS-FSDP算法具有更优的性能指标,有效抑制了手动选取截断距离参数带来的影响问题.     

类果蝇复眼视觉神经计算建模及仿生应用研究综述

随着类果蝇复眼视觉神经计算建模技术的快速发展,如何提高运动目标的实时检测追踪等仿生应用能力成为类果蝇复眼视觉神经领域的研究难题,所以研究类果蝇复眼视觉神经计算建模及其仿生应用具有非常重要的意义。类果蝇复眼视觉神经系统是一个高度平行的专用视觉神经网络模型,并具有适度的复杂性以允许快速进行视觉信息处理。本文首先从类果蝇复眼的生理结构、感光细胞的光电转换、视叶神经的加工处理、中央脑的认知抉择4个部分详细阐述类果蝇复眼视觉神经计算建模的研究现状,然后介绍类果蝇复眼视觉神经计算建模在军事与民用领域的典型仿生应用,最后展望了类果蝇复眼视觉神经计算建模的发展趋势与挑战。     

基于果蝇算法优化灰色神经网络的冰箱订单需求预测研究

冰箱订单需求具有一些不确定因素,传统的数据模型不能准确描述订单变化规律.预测精度比较低.为了进一步更加准确地预测出冰箱订单需求量,采用了将果蝇算法和灰色理论相结合.构建了一种果蝇优化灰色神经网络的冰箱订单需求预测方法.利用灰色系统理论处理订单产生中的随机性,由果蝇算法对灰色神经网络的参数进行优化,实现对冰箱订单的准确预测.通过两组实验,果蝇算法优化灰色神经网络和灰色神经网络,两者相比较,果蝇算法优化灰色神经网络提高了订单需求的预测精度,为冰箱订单需求的预测提供了依据.     

果蝇细胞系中反转录病毒样粒子的电镜观察

反转录病毒样粒子是反转录病毒样转座子ｃｏｐｉａ的表达产物。完整的ｃｏｐｉａＤＮＡ能在无ｃｏｐｉａ的细胞系中表达,并能启动外源基因表达,因而可作为基因工程载体使用。为迅速鉴定出的细胞系中ｃｏｐｉａ和确定其表达时期,本研究用电子为微镜对黑腹果蝇黑条体型细胞系中的反转录病毒样粒子进行了观察。反转录病毒样粒子为圆形,直径约０．０５μｍ,主要存在于稳定期细胞的细胞核中,偶尔也能在细胞质中观察到,而在细胞分裂