摘要：针对现有的基于进化算法(EA)的贝叶斯网络结构学习算法存在收敛速度慢、局部搜索能力差以及种群数目难以确定的问题,提出了一种基于改进EA的贝叶斯网络结构学习算法。借助最大支撑树(MWST)得到种群中节点的父节点数目上限,设计了计算函数来估计参与进化的种群数目。为了提高算法的局部搜索能力,设计了个体变异函数来增加种群多样性。利用条件独立性获得初始结构来进一步限制模型搜索空间,提高算法的运行效率。实验结果表明:与经典的EA和最大最小爬山(MMHC)算法对比,本文提出的MWST-EA提高了贝叶斯网络(BN)模型的学习效率,并且能够得到较高的准确率。将MWST-EA用于UCI数据库中糖尿病数据集上,与支持向量机(SVM)、MMHC方法相比,识别率分别提高了1.54%和11.15%,具有良好的应用价值。

摘要：纳秒脉冲电场具有诱导癌细胞凋亡、抑制肿瘤生长和诱导抗肿瘤免疫的作用。由于纳秒脉冲诱导治疗涉及的通路过多和常规检测特异性生物标志物技术的局限性,其凋亡机制尚未达成共识且暂时没有高效的研究方法。为了深入研究凋亡机制,该文利用蛋白芯片技术和富集分析技术研究了纳秒脉冲电场诱导小鼠黑色素瘤B16细胞的凋亡机制,并推导了纳秒脉冲诱导治疗的凋亡机制。该研究方法对于有此类靶点数目众多的机制研究具有独特的优势,可为设计未来的纳秒脉冲诱导治疗方案提供参考,优化最佳的脉冲参数或增强/抑制特定的分子以获得最佳治疗效果。

摘要：针对平稳随机激励下约束阻尼结构布局优化问题,采用虚拟激励法对平稳随机激励下约束阻尼结构振动响应进行分析。以平稳随机激励下约束阻尼结构位移响应均方根值最小化为优化目标,约束阻尼材料体积为约束条件,建立约束阻尼结构的拓扑优化模型。提出复模态叠加法和伴随法相结合的灵敏度分析方法,以提高灵敏度计算效率。采用移动渐近线法(MMA)对建立的拓扑优化模型进行求解。通过算例分析,验证了提出的平稳随机激励下约束阻尼结构布局优化方法的正确性和有效性。

摘要：随着5G加速部署和6G研究工作持续推进,无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)辅助移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)技术在克服复杂地域限制、解决终端设备计算需求和提高系统任务卸载速率等方面具有显著优势,得到了学术界和工业界的广泛关注。首先阐明了无人机辅助MEC系统的概念和技术优势,提出了一种无人机辅助MEC通用架构,并给出了各个功能模块定义;接着总结了典型应用场景,梳理了现有的关键性技术,获得了无人机MEC系统的设计方法;最后对未来的研究方向和存在的挑战进行了展望和阐述。