【摘 要】
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针对磷虾群算法和量子进化算法的缺陷，提出了一种量子磷虾群融合算法（quantum krill herd fusion algorithm,QKH）。该算法通过采用双链实数编码量子磷虾位置，加快收敛速度，避免量子观测的随机性和复杂性；通过利用动态调整的量子磷虾群旋转门更新磷虾位置，提升收敛精度，提高量子旋转相位的确定效率；通过改进的量子全干扰交叉策略，避免算法陷入局部最优，提升优化效率。通过经典测试
【基金项目】
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国家重点研发计划（2017YFC0704104-03）； 陕西省科技厅专项（2017JM6106）； 安徽建筑大学智能建筑与建筑节能安徽省重点实验室2018年度开放课题（IBES2018KF08）；
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针对磷虾群算法和量子进化算法的缺陷，提出了一种量子磷虾群融合算法（quantum krill herd fusion algorithm,QKH）。该算法通过采用双链实数编码量子磷虾位置，加快收敛速度，避免量子观测的随机性和复杂性；通过利用动态调整的量子磷虾群旋转门更新磷虾位置，提升收敛精度，提高量子旋转相位的确定效率；通过改进的量子全干扰交叉策略，避免算法陷入局部最优，提升优化效率。通过经典测试函数验证了所提算法的优势。建立了QKH-BPNN空调负荷预测模型，仿真结果表明：该模型具有更好的准确性和稳定性。
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为了探究ACE（angiotensin converting enzyme， ACE）抑制肽结构与功能的关系，阐明食源性ACE抑制肽作用机理。该文收集最近报道的血管紧张素转化酶抑制二肽的氨基酸序列及其IC50值，用Z-scales、VHSE和SVHEHS 3种氨基酸描述符对ACE抑制二肽的结构进行表征，以氨基酸的疏水性质、立体性质以及电性性质参数作为自变量，ACE抑制二肽的lg(IC50)作为因变
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