Genomics and world health： hopes and realities

The completion of the human genome project was accompanied by quite remarkable claims about the benefits for health that would follow this out-standing scientific endeavour.In this short article,I shall try to put some of these claims into perspective.Currently,the poorer countries of the world are still suffering from the effects of malnutrition,ineffective healthcare systems,and the scourges of tuberculosis,malaria,and HIV/AIDS.The richer countries are attempting to deal with the costs of…     

基于遗传算法和k-medoids算法的聚类新算法*

提出一种基于遗传算法和k-medoids算法的新的聚类算法。指出该算法除能提高聚类的精度和识别孤立点外，还能加速遗传算法的收敛速度，节约时间成本。     

算术表达式程序设计算法分析

本文用C语言对算术表达式程序设计进行算法分析,第1种是简单的计算器算法,没有括号的算术表达式,没有考虑×、÷优先+、-的四则运算法则,只是按输入先后顺序进行运算。第2种没有括号的算术表达式,考虑×、÷优先+、-的四则运算法则进行运算。第3种有括号的算术表达式,也考虑了括号优先与×、÷优先+、-的四则运算法则。     

植物基因工程生产药用蛋白

本文论述了用植物基因工程技术生产药用蛋白是一个廉价的生产系统 ,指出了独特的优势及进一步所要解决的问题 ,预测有望替代当今的发酵生产系统。     

利用RAPD分子标记评价仲彬草属的种间关系

利用随机扩增多态性DNA(RAPD)技术分析了14种仲彬草属Kengyilia植物的种间关系。对34个OPRON公司十聚体随机引物进行多态性筛选,20个(58．8％)能产生多态性。14个引物产生的112个DNA片断,用于计算种间Jaccard遗传相似性系数分析,在NTSYS程序中利用UPGMA构建系统发育树状图。分析结果表明：(1)14个Kengyilia物种存在较大的遗传多样性;(2)青藏高原的物种与新疆的物种 的RAPD变异极大;(3)形态相似、地理分布一致的物种有一定的亲缘关系,聚类在一起;(4)RAPD结果与形态学和细胞学等分析结果一致。RAPD分析方法将为Kengyilia系统分类提供DNA水平上丰富的资料。     

植物基因工程及其在农业现代化中的应用

介绍基因工程的产生及发展过程;目前基因工程在农业现代化中的应用,包括杂草控制、抗病虫害和改良农作物品质等方面。     

证券投资组合优化的数学模型分析

在单个证券的收益率、预期收益率和风险既定不变的条件下,证券投资组合的收益率,预期收益率和风险都是由各种证券的投资比例所决定。因此,投资者进行证券投资组合优化的关键是选择各种证券的投资比例。     

基于QoS和量子遗传算法的Web服务选择

如何从互联网上大量存在的Web服务中选出符合用户需求的服务是一个很重要的研究方向.将量子遗传算法引入服务选择问题中,并将服务选择转换为基于QoS的多目标优化问题.量子遗传算法采用量子比特编码和量子旋转门变异,丰富了种群多样性,并具有更快的收敛速度.通过模拟验证,说明了该方法的可行性.     

基于GASA和粗糙集的BT项目投资方融资方案选择研究

构建一套适用于"建设-移交"(BT)项目投资方的融资方案指标评审体系,探讨设计一种基于粗糙集理论的融资方案选择方法。通过遗传模拟退火方法对数据进行离散化处理,利用粗糙集和条件信息熵的方法计算指标评审体系中属性的权重,将求得权重代入传统的灰色关联分析评价法中计算加权灰色关联度,同时改良了灰色关联分析法的准确性,实现遗传模拟退火、粗糙集、灰色关联分析等理论的良好耦合。     

基于混合自适应的遗传工作流挖掘算法

针对遗传算法工作流挖掘容易过早收敛且局部寻优能力较差,导致得到的解不理想的情况,提出了一种基于混合遗传方法的工作流挖掘算法。该算法采用因果矩阵映射流程实例作为工作流模型的编码,在遗传算法的选择操作阶段采用锦标赛策略与精英保留策略相结合,在交叉变异阶段运用混合自适应方法,并结合模拟退火思想,使解的质量有了明显的提高。仿真实验表明,该算法与基于简单遗传方法的工作流挖掘算法相比效率更高。