基于多尺度遥感影像分割方法的湿地生态廊道设计

从生物多样性保护的角度,采用多尺度遥感影像分割方法中的人为干扰度模型,计算分割阈值确定湿地生态廊道的宽度,并结合聚类分析法分类的8种人为干扰类型,对建三江地区廊道结构设计进行了研究。结果表明,廊道分割阈值设为20%,非湿地背景噪声为9.43%,湿地生态廊道最佳宽度为1298m。8种人为干扰度中聚类c1、c2、c3和c4类型是受人为干扰较弱的区域,主要分布在浓江、乌苏里江、三江和洪河保护区原始生态环境区域,将其分别设定为核心区、实验区、边缘区、缓冲区4种类型。廊道核心区中的沼泽类型占75%,总体精度高达93.7%,实验区沼泽占72.2%,精度达到75.8%,边缘与缓冲区起到边缘护栏的作用,缓冲区宽度为945m,本研究为湿地生态廊道的建设与修复提供了可靠、科学的参考依据。     

一种以准DOG分布为基元的体视匹配算法

本文提出了一种新体视的匹配算法,其特点是:(1)以准DOG分布为基元;(2)以同源性、唯一性、顺序性为约束;(3)本质上是一种协同算法。理论分析和实际计算表明,该算法是合理的,有效的。最近的一些心理物理学结果是支持我们的这个算法的。     

一种复合神经元网络结构的并行动力学及快速学习算法

提出两种功能互相不同的神经细胞组成的复合神经元网络(CNN)模型;导出一种特殊结构的CNN的并行动力学;而且证明了它的稳定性。在这些结果基础上,得到快速的假逆矩阵学习算法。计算机仿真试验证实学习算法与动力学稳定性的正确性,并表现出良好的容错性能与存储容量。     

气候变化下青藏高原全缘叶绿绒蒿的潜在分布变迁

青藏高原物种丰富且属于气候变化敏感区,研究气候变化对青藏高原物种的潜在分布影响,对于该区域物种多样性保护具有重要意义。该研究以一级濒危藏药植物全缘叶绿绒蒿为研究对象,利用加权平均算法(weighted average algorithm, WAA)构建随机森林(RF)、灵活判别分析(FDA)及人工神经网络(ANN)的集成模型,同时对比分析了WAA模型和不同生态位模型的预测精度。最后利用WAA模型预测了全缘叶绿绒蒿在当前(1970~2000年平均)和未来(2041~2060年平均)气候情景下的潜在分布,其中未来气候考虑了2种“共享社会经济路径”(SSP2-45和SSP5-85)。结果显示:(1) WAA模型的预测表明,基于RF、FDA和ANN的集成模型的AUC值为0.926,在AUC值最高RF模型的基础上提高了3%,在FDA和ANN模型的AUC值的基础上均提高了5%。(2) WAA模型确定,全缘叶绿绒蒿的潜在分布对年降水量和最暖季降水量最为敏感,其次是最热月份最高气温,同时对最湿月份降水量以及等温性表现出较低的敏感性。(3)当前全缘叶绿绒蒿潜在分布区主要分布在甘肃西南部、青海东部至南部、四川西部和西北部、云南西北部和东北部、西藏东部。(4)未来气候变化下青藏高原全缘叶绿绒蒿潜在分布预测表明,在2050年SSP2-45情景下,全缘叶绿绒蒿的潜在分布区大小与当前潜在分布区大小基本相同,但整体向西北方向高海拔高纬度地区迁移;在SSP5-85情景下,全缘叶绿绒蒿的潜在分布区明显收缩,且向西北高纬度高海拔地区延伸的趋势更加明显。     

基于Progressive多序列比对方法的求解多序列比对的启发式算法

在生物信息学研究中,生物序列比对问题占有重要的地位。多序列比对问题是一个NPC问题,由于时间和空间的限制不能够求出精确解。文中简要介绍了Feng和Doolittle提出的多序列比对算法的基本思想,并改进了该算法使之具有更好的比对精度。实验结果表明,新算法对解决一般的progressive多序列比对方法中遇到的局部最优问题有较好的效果。     

一种新的蛋白质结构字母序列优化算法

基于蛋白质结构字母的预测和分析方法,一个必然的步聚,是将目标蛋白质离散成结构字母序列。本文在对蛋白质结构字母序列空间,及其最小根均方偏差变化,穷举分析的基础上,提出了一种新的蛋白质结构字母序列优化算法,全局贪婪算法。全局贪婪算法避免了基本贪婪算法过度依赖候选集大小,计算量过大、以及过早收缩于局部最小等缺点。经实验分析,全局贪婪算法在性能上优于基本贪婪算法和局部最优方法。。     

基于混合演化算法的乌梁素海芦苇凋落物分解模拟及预测

以乌梁素海湖滨植被带建群植物—芦苇(Phragmites australis)的凋落物为研究对象,基于野外分解袋法对芦苇凋落物进行分解实验,通过混合演化算法(HEA)建模。旨在揭示和预测芦苇凋落物在湖水中的分解过程,并结合阈值和敏感性分析,探讨凋落物分解释放的氮、磷元素与环境影响因子之间的关系。研究结果表明:(1)混合演化算法的最佳模型预测值与实际测量值之间拟合度高(r²=0.90—0.99),质量损失模型(ML-model)的拟合效果最好(r²=0.99)。(2)芦苇凋落物的质量损失(ML)随水温(WT)增高而增加;凋落物中的N元素先累积后释放,且pH较低(pH<8.326)时,促进N元素释放;凋落物中的P元素在整个过程中以释放为主,且WT较高(WT>=16.978℃)时,凋落物中P元素与溶解氧(DO)呈负相关; WT较低时, P元素与WT呈负相关。进一步证明,混合演化算法模型能够模拟和预测湖泊芦苇凋落物水中分解过程,识别和量化凋落物分解与环境因子的生态关系和阈值数据,可为浅水草型湖泊内源污染防治提供理论支撑。     

基于SIFT特征和近似最近邻算法的医学CT图像检索

针对医学X线计算机断层（Computed Tomography,CT）图像,提出了一种基于尺度不变特征变换（Scale InvariantFeature Transform,SIFT）特征和近似最近邻算法的检索方法。首先通过SIFT算法得到图像的特征点和相应的特征向量,再采用近似最近邻算法进行SIFT特征向量的匹配搜索,得到数据库中与参考图像最相似的图像序列。实验结果表明,该法能检索到与目标图像细节相符的结果,大大提高了检索速度。与传统的基于纹理的检索方法相比,查准率和检索结果与目标图像的相似程度方面更佳,符合医学CT图像检索的要求。     

基于粗糙集的酥梨病害知识发现系统构建

依据粗糙集理论,采用基于差别矩阵的启发式属性约简算法,获取属性约简集,产生相应的决策表的决策规则.并以此为基础,实现了砀山酥梨病害诊断系统,为酥梨病害诊断提供一个切实可行的诊断工具.     

Clonal Selection Based Memetic Algorithm for Job Shop Scheduling Problems

A clonal selection based memetic algorithm is proposed for solving job shop scheduling problems in this paper. In the proposed algorithm, the clonal selection and the local search mechanism are designed to enhance exploration and exploitation. In the clonal selection mechanism, clonal selection, hypermutation and receptor edit theories are presented to construct an evolutionary searching mechanism which is used for exploration. In the local search mechanism, a simulated annealing local search algorithm based on Nowicki and Smutnicki＇s neighborhood is presented to exploit local optima. The proposed algorithm is examined using some well-known benchmark problems. Numerical results validate the effectiveness of the proposed algorithm.