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期刊论文 9

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2021 2

2018 2

2017 1

2006 1

2001 1

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关键词

Aphanomyces euteiches 1

NO3-N 1

净化选择 1

医学图像加密;DNA;混沌吸引子;交叉;突变;电子医疗 1

单核苷酸变异 1

变异 1

地下水 1

基因组突变 1

多普勒超声心动图 1

数量性状基因座 1

智能产品与装备 1

智能变异适应 1

智能控制决策 1

智能状态感应 1

智能知识学习 1

根腐病 1

正常参考值 1

生理性变异 1

知识工程 1

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新冠病毒变异株——新型mRNA疫苗能否经受挑战?

Jennifer Welsh

《工程(英文)》 2021年 第7卷 第6期   页码 712-714 doi: 10.1016/j.eng.2021.04.005

宿主微生物组内的基因组突变——适应性进化或净化选择 Review

张家超, Rob Knight

《工程(英文)》 2023年 第20卷 第1期   页码 96-102 doi: 10.1016/j.eng.2021.11.018

摘要:

二代测序技术转变了人们评估宿主相关微生物区系和微生物组的分类组成功能的能力。未来10 年将会开展更多的人类微生物组研究,特别是那些探索微生物组内基因组突变的研究。本文聚焦于微生物组内菌株之间的共同进化,塑造了宿主肠道微生物种内和种间的菌株水平多样性。还探讨了微生物基因组突变与常见代谢疾病之间的关联,以及病原体和益生菌在入侵和定植过程中的适应性进化。最后,讨论了注释和分析微生物基因组突变方法和算法的研究进展。

关键词: 肠道菌群     基因组突变     适应性进化     净化选择     单核苷酸变异    

背包问题的混合粒子群优化算法

高尚,杨静宇

《中国工程科学》 2006年 第8卷 第11期   页码 94-98

摘要:

经典的粒子群是一个有效的寻找连续函数极值的方法,结合遗传算法的思想提出的混合粒子群算法来解决背包问题,经过比较测试,6种混合粒子群算法的效果都比较好,特别交叉策略A和变异策略C的混合粒子群算法是最好的且简单有效的算法

关键词: 粒子群算法     背包问题     遗传算法     变异    

新一代人工智能引领下的智能产品与装备

谭建荣,刘振宇,徐敬华

《中国工程科学》 2018年 第20卷 第4期   页码 35-43 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.04.007

摘要:

智能产品与装备是智能制造和服务的价值载体、技术前提和物质基础。智能产品与装备的内涵体现在两个辩证的方面:一是智能技术的产品化,主要体现在物联网、大数据、云计算、边缘计算、机器学习、深度学习、安全监控、自动化控制、计算机技术、精密传感技术、GPS定位技术等的综合应用;二是传统产品的智能化,借势新一代人工智能,赋予传统产品以更高智慧,在智能制造装备、智能生产、智能管理等方面注入强劲生命力和发展动能。在广泛科学调研和已有研究基础上,结合《中国制造2025》的十大重点领域及《人工智能三年行动计划》等宏观政策,拟定了智能产品与装备的十二大装备领域。研究表明,新一代智能产品与装备以知识工程为核心,以自感应、自适应、自学习和自决策为显著特征。未来将重点发展该领域的十大关键技术。

关键词: 智能产品与装备     知识工程     智能状态感应     智能变异适应     智能知识学习     智能控制决策    

互易域上的仿生密码系统:DNA链变异以保护健康数据 Research Articles

S. AASHIQ BANU, Rengarajan AMIRTHARAJAN

《信息与电子工程前沿(英文)》 2021年 第22卷 第7期   页码 940-956 doi: 10.1631/FITEE.2000071

摘要: 为增强混淆与扩散阶段的近似性系数,所提的混沌DNA加密系统在整数小波变换域和一个生物启发的交叉变异单元上运行。进而,使用组合演化吸引子中的量化混沌集进行异或运算。

关键词: 医学图像加密;DNA;混沌吸引子;交叉;突变;电子医疗    

黄淮海平原浅层地下水中NO3-N含量的空间变异与分布特征

李保国,白由路,胡克林,黄元仿,陈德立

《中国工程科学》 2001年 第3卷 第4期   页码 42-45

摘要:

通过GPS定位取样分析和GIS处理,研究了黄淮海平原浅层地下水中NO3-N含量的空间变异和分布特征。结果表明,黄淮海平原浅层地下水中NO3-N含量在35~50km的取样密度下,没有半方差结构,各取样点之间变异性较大;黄淮海平原有10%的面积浅层地下水中NO3

关键词: 黄淮海平原     地下水     NO3-N     空间分布    

基于一种全新的优化多变量非等距模型对中国汉族成人左心室多普勒超声心动图测值生理性变异的校正方法 Article

姚桂华, 陈湘云, 杨文静, 张青, 刘静, 梁欢, 孙慧, 许耀, 王丽, 徐金锋, 张澄, 孙丰荣, 张梅, 曾雪迎, 张运

《工程(英文)》 2022年 第16卷 第9期   页码 115-122 doi: 10.1016/j.eng.2021.05.007

摘要:

多数左心室(LV)多普勒超声心动图参数测值随年龄和性别显著变化,因此有必要对其生理性差异进行校正。本研究旨在验证:不同的多普勒参数测值与生物学特征变量间呈异速非线性相关,且其校正常数与校正指数各不同。共测量了1224名健康成人的23个LV多普勒参数。随机选择70%数据(A组)建立优化多变量非线性模型(OMAM),在30%数据(B组)和183名超重人群数据(C组)中验证OMAM的可靠性,并与基于体表面积(BSA)的单变量等距模型(SVIM)进行比较。结果显示,校正前,23个LV多普勒参数均与一个或多个生物学特征变量显著相关,B组中47.8% (11/23)的参数存在性别间差异,经OMAM校正后,81.8% (9/11)的参数消除了性别间差异。OMAM对B组和C组数据的校正成功率分别为100% (23/23)和82.6% (19/23),建立了独立于生物学特征变量的多普勒参数的OMAM参考值,而基于BSA的SVIM校正成功率为零。不同的LV多普勒参数与一个或多个生物学特征变量呈异速非线性相关;本研究建立的OMAM成功校正了因生物学特征变量差异对健康和超重人群多普勒测值的生理性影响,其校正效果显著优于传统的SVIM。然而,OMAM针对其他种族、肥胖和疾病状态人群的适用性仍需进一步探究

关键词: 多普勒超声心动图     生理性变异     非等距模型     正常参考值    

一种基于变异算子与淘汰重组机制的改进GWO及其应用 Article

Xiao-qing ZHANG, Zheng-feng MING

《信息与电子工程前沿(英文)》 2017年 第18卷 第11期   页码 1705-1719 doi: 10.1631/FITEE.1601555

摘要: 本文提出了一种基于变异算子和淘汰重组机制的苍狼优化算法(eliminating-reconstructing GWO, MR-GWO)。因此,本文对优秀的搜索狼引入变异算子,对性能较差的搜索狼采用淘汰重组机制,不仅有效地扩展了算法的随机搜索面,同时加快了算法收敛速度。

关键词: 群智能;苍狼优化算法;优化;RBF(radial basis function)网络    

Aphanomyces euteiches ——加拿大豌豆生产的严重威胁 Review

Longfei Wu,Kan-Fa Chang,Robert L. Conner,Stephen Strelkov,Rudolph Fredua-Agyeman,Sheau-Fang Hwang,David Feindel

《工程(英文)》 2018年 第4卷 第4期   页码 542-551 doi: 10.1016/j.eng.2018.07.006

摘要: 培育部分抗病或耐病豌豆品种可能是分析豌豆中根腐丝囊霉变异性和生理转化性、提高病害防治效果的有效途径。因此,检测抗病数量性状基因座(QTL)对豌豆育种计划至关重要。

关键词: 豌豆     Aphanomyces euteiches     根腐病     致病力变异     数量性状基因座    

标题 作者 时间 类型 操作

新冠病毒变异株——新型mRNA疫苗能否经受挑战?

Jennifer Welsh

期刊论文

宿主微生物组内的基因组突变——适应性进化或净化选择

张家超, Rob Knight

期刊论文

背包问题的混合粒子群优化算法

高尚,杨静宇

期刊论文

新一代人工智能引领下的智能产品与装备

谭建荣,刘振宇,徐敬华

期刊论文

互易域上的仿生密码系统:DNA链变异以保护健康数据

S. AASHIQ BANU, Rengarajan AMIRTHARAJAN

期刊论文

黄淮海平原浅层地下水中NO3-N含量的空间变异与分布特征

李保国,白由路,胡克林,黄元仿,陈德立

期刊论文

基于一种全新的优化多变量非等距模型对中国汉族成人左心室多普勒超声心动图测值生理性变异的校正方法

姚桂华, 陈湘云, 杨文静, 张青, 刘静, 梁欢, 孙慧, 许耀, 王丽, 徐金锋, 张澄, 孙丰荣, 张梅, 曾雪迎, 张运

期刊论文

一种基于变异算子与淘汰重组机制的改进GWO及其应用

Xiao-qing ZHANG, Zheng-feng MING

期刊论文

Aphanomyces euteiches ——加拿大豌豆生产的严重威胁

Longfei Wu,Kan-Fa Chang,Robert L. Conner,Stephen Strelkov,Rudolph Fredua-Agyeman,Sheau-Fang Hwang,David Feindel

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