基于遗传聚类算法的印度洋环境特征区划

利用全球海洋 Agro 观测计划提供的温、盐浮标资料,开展了印度洋海域水下环境特征提取与区划分析.在垂直方向运用Akima 方法对浮标剖面进行插值,提取一组表征跃层、声速场的特征指标,并针对常规模糊 C 均值聚类算法中初始聚类数难以客观选取和聚类结果易陷入局部最优等问题,利用遗传算法的全局搜索能力对聚类算法作了改进.通过在遗传进化过程中引入动态变化的聚类中心解决了聚类数难以客观确定的问题,并在该算法的生存策略中引入 Boltzmann 选择机制,提高算法的收敛速度.在对印度洋海域温、盐跃层、声速分布及层结稳定度分析的基础上,利用改进的遗传聚类方法对印度洋海域水下环境特征进行聚类区划,得到一个基本的特征分类构型,结合各类构型的典型特征,分析了对水下潜器活动、声纳探测和水声通信等的影响.     

求解一类广义Brouwer不动点问题的连续化方法

对于广义Brouwer不动点问题的无界情形,研究者们主要针对凸集进行了一些研究,非凸集合还很少涉及。本文针对一类非凸集合,利用不动点问题的自映射以及新引入的二次连续可微映射构造了一组无界性条件,使得连续化方法能够求解无界非凸集合上的广义Brouwer不动点问题,并取得了该方法的全局收敛性结果,从而导致了可数值实现的全局收敛性算法。本文的研究结果在较大程度上推广了已有的研究结果,使得连续化方法能够处理更大一类不动点问题。     

基于遗传算法的微波散射计海面风矢量反演研究

针对目前传统反演方法存在的不足和限制,引入遗传算法用于风矢量反演中的目标函数优化.以SeaWinds散射计为例,根据其模型函数和模糊解的基本特征,设计并实现了一套可用于该散射计的海面风矢量反演算法,并利用SeaWinds散射计部分L2A实测数据对该反演算法进行了验证.实验结果表明,通过多代遗传操作,算法能够收敛于几个局部极值点,从而证明该算法能够有效解决数值风矢量的优化搜索问题.     

虫黄藻的分类和遗传多样性研究进展

综述了虫黄藻的分类研究,其中与造礁石珊瑚共生的虫黄藻主要是共生藻属(Symbiodinium)的种类,重点概述了共生藻的分类和遗传多样性研究进展,特别综述了分子生物学技术在造礁石珊瑚共生藻的分类和遗传多样性方面的研究近况,并对未来共生藻的分类和遗传多样性研究作了展望.目前多采用分子生物学手段进行共生藻的分类和遗传多样性研究,PCR-RFLP是解决共生藻系群水平分类的有效分子标记,而DNA序列分析是目前进行共生藻分子进化和系统发育研究最有效的方法.目前应用于共生藻分子系统发生研究的DNA信息主要为核糖体RNA.对共生藻进行分类和遗传多样性研究,将有助于理解造礁石珊瑚共生藻共生系统对外界环境变化的生态响应机制.     

简易海洋平台疲劳可靠性优化设计的进化算法

分别用进化计算中的遗传算法和进化规划进行了简易海洋平台基于非线性疲劳损伤模型的疲劳可靠性优化设计.计算结果表明了计算模型的可靠性以及遗传算法和进化规划解决结构疲劳可靠性优化设计的有效性,并对两种优化算法进行了比较和讨论。     

基于遗传算法的简易平台的可靠性优化设计

本文以简易独腿平台为对象,探讨遗传算法在结构系统可靠性优化设计中的应用问题.文中介绍了遗传算法的理论基础及工作过程,并将计算结果与原设计结果进行比较,验证了利用遗传算法解决此类问题的有效性,及运用结构可靠性优化方法设计简易平台的合理性.     

多种群并行进化神经网络的研究及应用

提出一种新的多种群并行遗传算法 (NMPGA) ,并将其作为多层前馈神经网络(MFNNs)的学习算法 ,从而形成一类新的 MFNN模型——多种群并行进化神经网络(MPENNs)。首先 ,对一给定的网络结构 ,随机产生一初始权重的集合 ,这个集合实际上对应着一组具有相同结构但不同权重的神经网络。然后 ,采用 NMPGA对 MFNNs的权重进行进化。最后 ,性能最好的网络被选作目标问题的解。在 NMPGA算法中 ,作者采用浮点数编码来克服传统二进制编码的精度不足问题 ,并设计了专门的杂交算子和变异算子来增强算法性能。实验结果表明 ,MPENNs能成功解决异或问题、三元奇偶问题及成品烟的感官质量评价问题。     

一种粒子概率假设密度的模糊关联方法

为了解决目标数未知情况下的多目标跟踪问题,本文研究基于粒子概率假设密度滤波器(PF-PHDF)的多目标跟踪系统。针对PF-PHDF的局限性,提出一种基于随机有限集理论的模糊关联方法。该方法首先利用粒子滤波的方法估计多目标组成的随机有限集合,并用模糊C-均值聚类算法给出多目标的状态估计值和目标的个数;然后利用模糊关联算法对PF-PHDF所得到的目标状态集合进行检测和关联,有效解决了PF-PHDF无法得到目标的运动轨迹,也不能确定目标的身份的弊端;最后通过建立临时航迹滤掉了多余的杂波点并给出各个目标的运动轨迹。实验结果表明:本文方法不但能够给出各个目标的运动轨迹,而且还能提高多目标跟踪的精度。     

基于竞争遗传算法的海洋云平台资源调度模型研究

高质量的海洋自然资源管理离不开数据和信息的支撑。鉴于海洋数据的特殊性，海洋数据处理常涉及长时间序列或大空间范围的处理工作，对于此类密集型计算为主的数据处理，通用型云平台存在效率不高的突出问题。文章在全面分析Hadoop平台原生资源调度算法的基础上，结合海洋数据处理密集型计算的特点，创新性地提出了基于竞争模型的遗传算法任务调度策略(CGA),有效地解决了遗传算法求解速度受初始化种群与种群进化测量影响较大的问题。此外，为加快收敛速度，引入竞争机制，构建基于种群竞争的自适应进化模型。通过实际验证和比对，证明改进后的算法在收敛速度及收敛结果的稳定性上都优于传统算法，有效地改进了海洋云平台资源调度的能力，提升了海洋数据的处理效率。     

基于三种分子标记的外伶仃岛石珊瑚系统进化关系研究

以广东省珠海市外伶仃岛地区常见的4属5种石珊瑚为研究对象,对线粒体COI、16S rRNA和ITS三种基因片段数据进行分析,并计算了种间遗传距离。序列分析结果表明5种石珊瑚的COI、16S rRNA基因片段碱基AT含量大于GC含量,而ITS序列碱基AT含量小于GC含量;5种石珊瑚种间的三种基因平均遗传距离分别为0.043、0.134和0.763,所得遗传距离结果存在一定差异。将三种基因串联起来并利用邻位连接法(NJ)、最大似然法(ML)和最小进化法(ME)分别构建了分子系统树。在系统发育树中,科一级的系统进化关系与形态学分类一致,但蜂巢珊瑚科内的分子系统分类结果与形态学分类阐述的遗传进化关系略有差别,说明石珊瑚传统分类可能受骨骼可塑性的影响。研究结果为外伶仃岛石珊瑚的亲缘关系研究提供相关基础数据,并为该地区石珊瑚资源保护奠定理论基础。     

基于多面函数的局域地磁场建模方法研究

基于多面函数,研究了局域海洋地磁场建模的理论和方法,并对建模中数据质量的控制问题、适用于地磁场建模的核函数的选择问题、平滑因子的选择以及建模数据的选择等关键问题进行了研究,并根据地磁数据变化剧烈的特点和多面函数的特性,提出了分区建模的设想.将该方法与传统的 Taylor 多项式、Legendre 多项式和曲面函数建模方法进行了比较,表明该方法具有较高的精度和可靠性.     

港区堤防布置的遗传算法优化

为探讨港口投资的最大效益，利用遗传算法来解决港区堤防布置的优化问题。针对问题的特性设计了目标函数、编码方式和适应度计算，选用了适当的选择、交叉和变异操作，数据结果显示该方法具有良好的搜索性能。     

基于免疫遗传算法解算GPS病态方程

介绍了利用免疫遗传算法解决GPS快速动态定位中法矩阵的病态问题,将其求解问题转化成一个函数优化问题。在遗传算法中加入免疫因子,使在抗体的选择过程中避免了退化现象的发生,提高了算法的整体性能。理论分析和算例结果表明,方法能够有效提高定位效率。     

基于进化建模方法的HJ-1 CCD黄海悬浮物和叶绿素a浓度遥感反演模型研究

本文利用实测数据集,发展了基于进化建模方法的HJ-1CCD黄海悬浮物(TSM)和叶绿素a浓度(Chl a)遥感反演模型,建模过程中有针对性地设计了适合水色反演的端点集和函数集,并利用转基因方法引入水色先验知识。经实测数据检验,TSM反演的平均相对误差约为31%(相关系数R2为0.96),Chl a反演误差约为33%(R2为0.88)。分析了模型对输入误差的敏感性,当输入端引入±5%的误差时,模型误差的波动在大多数情形下都可控制在±10%以内。与神经网络模型相比,本文发展的进化模型具有检验精度高、结构简单等优势。利用不同季节的黄、东海实测数据进行了模型精度的独立检验。本文的研究工作表明,进化建模方法适用于水色遥感反演建模问题,可由程序自动生成多个满足精度要求、结构形式多样的显式模型,为水色反演应用提供了多种选择,对于拥有数百个波段的高光谱数据水色反演具有更大的应用潜力。本文最后探讨了进化建模方法的改进方向。     

基于色度平面的自适应颜色聚类

本文的目标是寻找具有更高灵活性和自适应性的颜色聚类方法。在分析了多种颜色聚类方法的基础上 ,提出了 2种无监督的二维色度平面颜色聚类方法 :基于密度的三角化方法和遗传算法优化方法 ,并通过实验对 2种方法进行了比对分析。结果表明 ,基于密度的三角化方法具有很好的边界拟合效果 ,而遗传算法优化对于复杂的数据集和解决干扰噪声有更好的效果。     

时变多径水声信道的仿真研究

本文针对浅海水声信道的时变特性,基于射线理论引入海洋参数——强度起伏参数Φ、不均匀度参数A,建立有效的时变多径信道模型,并采用Matlab工具进行仿真．仿真结果表明,该模型相比于确定性模型更容易理解、更真实．文中给出的模型和结论能够为实际通信系统中发射接收机深度等的选择和设计提供一定的参考和依据,有助于对水声信道的了解．     

水声信号的一种非线性降噪方法

采用基于非线性动力学系统的局部投影非线性降噪理论,研究了水声信号的非线性降噪问题,并对传统的局部投影算法进行了改进.采用自适应调整邻域大小的方法,改善了传统局部投影算法的邻域选择问题;利用局部投影算法中局部协方差矩阵存在特征值突变的现象,有效地解决了信号子空间和噪声子空间的划分难题.以Henon混沌时间序列为仿真模型,对传统的局部投影算法,以及改进后的算法的降噪性能进行了验证比较,结果表明,改进后的算法更加有效地抑制了噪声.     

虾类遗传多样性的研究现状

同工酶技术已经被广泛应用于虾类群体遗传学及标记辅助选择育种等研究方面.同工酶电泳显示对虾有相应的亚群差异,暖水性虾类的遗传多样性水平高于冷温性种类;连续分布的且在不同生活史阶段所处的栖息地环境变化幅度大的种类往往表现出较低的遗传多态性,虾类群体的多态位点比例和杂合度都较低,养殖群体比野生群体更低.但同工酶电泳技术往往检测不出一些"隐性"或"中性"变异而低估了遗传多样性水平.随着分子生物学技术的发展,从20世纪90年代开始,虾类遗传多样性的研究逐渐向线粒体DNA和核DNA的多态性方向发展.限制性片断长度多态性(RFLP)在虾类线粒体多倍型、物种标记以及比较野生和养殖群体线粒体COI 基因的多态性比较等方面应用普遍.随机扩增多态性(RAPD)技术主要应用于虾类不同地理群体遗传多态性调查,养殖群体与野生群体之间、养殖群体世代之间的遗传多态性比较,该技术得到的虾类遗传多样性水平高于同工酶电泳技术.扩增片断长度多态性(AFLP)技术在虾类中主要应用于遗传连锁图谱的构建,有关虾类的AFLP遗传多样性分析的报道不多.利用AFLP技术对连续选育群体的遗传多样性研究显示,随着选育世代的增加,选育群体的遗传多样性呈现下降趋势,但随着选育时间的延长,群体之间的分化逐渐降低,群体的遗传结构开始趋于稳定,成为一个品系.单一重复序列(SSR)技术主要用于标记种群遗传特异性、不同地理群体间以及野生和养殖群体间的遗传多样性差异.DNA序列分析技术特别是线粒体序列分析技术近年来在虾类遗传多样性研究中的应用逐渐增多.mtDNACOI、mtDNA12S rRNA和mtDNA16S rRNA的基因序列差异被应用于形态相近物种的鉴别、亚属分类、确定个体间亲缘关系和野生与养殖群体间的遗传多样性差异等.为了实现对虾类种群遗传差异的更深入了解,人们把种群遗传结构的研究和系统地理学相结合,即用分子系统地理学的方法来研究遗传谱系空间分布的历史特征,通过种群遗传结构的分析来探讨种内系统地理格局的形成机制、系统发育关系以及现有分布特征,并结合种群的地理分布状况来发现和验证与其相关的地质事件,追溯和揭示种群的进化历程.从育种、养殖以及资源保护的角度出发,人们开始研究野生群体的种质基因库,希望根据群体遗传结构确定合理的增殖策略,制定科学的保护措施,确保虾类养殖业的持续发展.     

造礁石珊瑚的分子系统学研究进展

综述了造礁石珊瑚系统发生关系和分类的研究现状,重点概述了造礁石珊瑚的分类和遗传多样性在分子生物学领域的研究进展。目前采用的进行造礁石珊瑚分类和遗传多样性研究的分子生物学方法,主要弥补了造礁石珊瑚在传统形态分类学上无法准确界定的缺点,其中核糖体RNA和线粒体DNA序列分析是目前对造礁石珊瑚分子进化和系统发育研究最有效的方法。最后,对未来造礁石珊瑚的分类和遗传多样性研究做了展望,对珊瑚礁框架生物造礁石珊瑚进行分类和遗传多样性的研究,将有助于为珊瑚礁生态系统的保护和恢复提供理论基础。     

回声模型视角下的蓝色经济系统自适应机制研究

为了深入研究海洋经济的发展问题,结合可持续发展理念,引入蓝色经济系统的概念并对其内涵进行了阐述。在此基础之上,论证了蓝色经济系统具备复杂适应系统的基本特征,应用复杂适应系统理论中的Echo模型,构建了蓝色经济系统的运行模式并分析了其自适应机制,得出了"蓝色经济系统及其子系统可以通过创新机制、学习机制、协调机制及进化机制来实现自适应行为"的结论,为蓝色经济系统的运行构建了理论基础。