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[学位论文] 作者:韩霄松,, 来源: 年份:2012
本文针对经典的遗传算法和粒子群算法求解复杂适应度优化问题时间代价过高的不足,对群智能优化算法的适应度估计问题做了深入的研究,利用吸引子传播聚类算法和支持向量回归机改......
[期刊论文] 作者:刘家侨,仲洋,韩霄松, 来源:长春工业大学学报:自然科学版 年份:2008
概述了软件外包的内涵、目的、流程以及注意的问题。从发包和接包双方出发,分别讨论了确保软件外包顺利进行的方法,最后简要介绍了常用的软件外包技术——RUP,并指出下一步研究......
[期刊论文] 作者:裴莹,苏山,付加胜,韩霄松, 来源:吉林大学学报:理学版 年份:2021
针对利用遗传算法解决参数维度高、计算复杂,且适应度依赖于其他工具的问题,提出一种加快遗传算法收敛速度的聚集算子.该算子首先利用AP(affinity propagation)聚类对种群进...
[期刊论文] 作者:付加胜,刘伟,韩霄松,李丰欣, 来源:石油机械 年份:2021
目前的人工神经网络和贝叶斯网络等方法无法连续长时间准确早期预测溢流。为此,针对钻井现场数据特点,提出基于CNN-LSTM融合网络的溢流工况预测深度学习方法,结合溢流的关键...
[期刊论文] 作者:欧阳丹彤,王珏,韩霄松,卢欣华, 来源:软件学报 年份:2012
真核细胞前体mRNA的剪接加工包含内含子剪切和外显子拼接两个过程,是真核细胞基因表达过程中的一个重要环节.针对这一环节,提出了一种模拟真核细胞前体mRNA内含子剪切及其选择性......
[期刊论文] 作者:孙吉贵,行荣,卢欣华,韩霄松, 来源:电子学报 年份:2009
结合并发约束理论提出了并发Analog-Cell模型框架;基于扩展的并发约束理论,提出了并发Analog-Cell中定量的随机控制机制以及模拟细胞中RNA聚合酶介导转录起始过程的算法模型,...
[期刊论文] 作者:卢欣华,孙吉贵,行荣,韩霄松, 来源:计算机科学 年份:2008
提出了一种在电子细胞模型中基于并发约束的随机模型架构方法,应用该架构建立了模拟基因表达过程的电子细胞模型Analog-Cell。模拟结果表明Analog-Cell这种基于并发约束的随机...
[期刊论文] 作者:卢欣华,孙吉贵,韩霄松,行荣,, 来源:计算机科学 年份:2008
人工生命是具有生命特征的人工系统,是探索生命复杂性的一门新兴交叉性前沿学科。它试图在计算机或其他人工媒介上,以综合的方法研究具有生命本质特征的复杂系统的动态发展过程......
[期刊论文] 作者:孙吉贵, 韩霄松, 卢欣华, 行荣, 仲洋,, 来源:计算机科学 年份:2009
启动子是基因表达过程中非常重要的调控序列,是影响基因能否转录的重要功能单位之一,真核生物的启动子预测已经成为生物信息学研究的热点。将结合人工神经网络、支持向量机、二......
[期刊论文] 作者:吴晓洲,万里明,韩霄松,梁艳春,吴春国, 来源:吉林大学学报:理学版 年份:2012
提出一种基于隐马尔可夫模型的转录因子文本挖掘算法(HMM-TFM),该方法通过建立转录因子名称的词库,利用谓语筛选策略判断句子是否描述转录因子,使用隐马尔可夫模型预测单词词性......
[期刊论文] 作者:韩霄松,张禹,梁艳春,黄岚,管仁初, 来源:计算机教育 年份:2021
为了进一步探讨并发挥同伴互评在计算机课程中的效果,提出双通道评价反馈机制、详细评分标准、有偿同伴互评和多粒度同伴互评4方面实施手段,以3门计算机课程为研究对象,总结2017-2019年的课程成绩,通过对比分析,验证基于同伴互评实施手段可以在多种课程中有效激......
[期刊论文] 作者:裴莹, 李天祥, 王鏖清, 付加胜, 韩霄松, 来源:计算机科学 年份:2021
天然气作为新型清洁能源,不仅有着重要的能源意义,作为期货交易的大宗商品之一,也有着重要的经济意义,是国家经济和国际贸易的重要组成。但是由于天然气价格受经济因素、政治因素、自然因素甚至人为因素等多种因素的影响,准确预测其价格十分困难。因此,文中设计......
[期刊论文] 作者:侯效永, 李良伟, 孙召, 宋春雨, 杨昊, 韩霄松,, 来源:计算机时代 年份:2016
软件版本控制在软件行业的作用十分重要,而大多数在校学生对版本控制的了解却知之甚少。通过分析对比三大版本控制系统CVS、SVN、Git的优缺点,基于Git设计并实现了一个吉林大...
[期刊论文] 作者:韩霄松,裴志利,卢欣华,纪兆华,梁艳春, 来源:计算机研究与发展 年份:2011
电子细胞模型的研究是人工生命的重要研究领域之一,Analog-Cell是国内第1个电子细胞图形模型,用于在分子水平上图形化的模拟真核细胞的基因表达过程.扩展的Analog-Cell添加了...
[期刊论文] 作者:聂逯松,常方圆,常学智,刘畅,金有为,刘国晟,付加胜,韩霄松, 来源:吉林大学学报:理学版 年份:2021
针对样本基数较大、维数较高、特征较复杂的数据集训练问题,将支持向量机与蚁群优化算法相融合,提出一种自适应多核学习算法.利用吸引子传播聚类算法自适应地发现相似特征,并据此利用蚁群算法自适应地选择核函数参数,从而快速选择最优核函数.通过UCI数据集的5组......
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