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搜索资源列表

  1. shuiwenmoxing

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  2. 该文献介绍了新安江三水源模型参数自动率定的多种方法比较,包括罗森布朗克、单纯形和基因法-this paper introduces many ways of optimizing the model of xinanjiang
  3. 所属分类:software engineering

    • 发布日期:2017-04-03
    • 文件大小:194972
    • 提供者:快乐天地
  1. genetic-algorithm

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  2. 一个简单的c实现的基因算法,短小精悍,值得一看-A simple genetic algorithm c implementation, short and pithy, worth a visit
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-08
    • 文件大小:2150
    • 提供者:jefferson
  1. Haploview

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  2. ◦ 1.连锁不平衡与单倍型分析 ◦ 2.单倍型人群频率估算 ◦ 3.SNP与单倍型关系分析 ◦ 4.相互关系的排列测验 ◦ 5.可以从HapMap上直接下载基因型信息 -Data can be loaded in six formats. Ped and Haps files can also load an optional marker info file and PLINK files normally requir
  3. 所属分类:JavaScript

    • 发布日期:2017-05-19
    • 文件大小:5300252
    • 提供者:于鹏丽
  1. genetic-algorithm

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  2. 选择(复制): 根据各个个体的适应度,按照一 定的规则或方法,从第t代群体P(t)中选择出一些优良的个体遗传到下一代群体P(t+1)中; 交叉: 将群体P(t)内的各个个体随机搭配成对,对每一对个体,以某个概率 (称为交叉概率)交换它们之间的部分染色体; 变异: 对群体P(t)中的每一个个体,以某一概率(称为变异概率)改变某一个或某一些基因座上的基因值为其他基因值。 -genetic algorithm
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-17
    • 文件大小:140987
    • 提供者:蓝精灵
  1. yichuansuanfaC

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  2. 遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型. 生存+检测的迭代搜索过程是它的核心. 具体分成五部,其中每步就是程序实现过程: 参数编码(实际问题编码到遗传基因),初始群体设定(祖先),适应度函数的设计(生存选择),遗传操作设计(遗传+变异),控制参数设计(交叉率0.2-0.99,变异率0.001-0.1). -Genetic algorithms are simulated Darwinian natural selection of genetic sel
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-06
    • 文件大小:8836
    • 提供者:manzi
  1. 3

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  2. 中国西藏藏族人群HLA_A_B_DRB1座位基因遗传多态性和单体型分析-China' s Tibet Tibetan people HLA_A_B_DRB1 seat genetic polymorphism and haplotype analysis
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-05-01
    • 文件大小:960581
    • 提供者:数虫
  1. Rearrangement-Algorithm

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  2. 基因组重构是改变基因在基因组中排列顺序的生物过程,可归结为三种主要操作:移位、反转和转位。重组距离即从一个基因组转化为另一个基因组所需的最少重组次数。双重基因组中每条染色体都是成对出现的。双重基因组重构问题,即要求计算一个与给定基因组移位距离最短的双重基因组。对于该问题,Nadia El-Mabrouk等人给出了一个多项式时间算法。本文利用Delphi集成开发环境,将该算法实现为双重基因组重构软件:(1)设计了优化的数据结构 (2)给出了详细的实现方法。(3)调试验证了算法的正确性。 本文首先介
  3. 所属分类:Data structs

    • 发布日期:2017-05-10
    • 文件大小:2141171
    • 提供者:廖世龙
  1. 827

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  2. 基于神经网络MIV值分析的肿瘤基因信息提取-Based on neural network analysis of MIV value of tumor gene information extraction
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-02
    • 文件大小:892468
    • 提供者:sun
  1. gene-finding

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  2. 介绍基因识别相关各种计算机算法的学习资料。-Computational methods for gene finding.
  3. 所属分类:Graph Recognize

    • 发布日期:2017-04-02
    • 文件大小:434926
    • 提供者:xingchong
  1. jiyinchuan

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  2. 北京大学在线评价系统 open judge 的第3472号题目:基因串 的源代码 accepted-Peking University, online evaluation system open judge' s first No. 3472 Title: The source code accepted gene string
  3. 所属分类:Other windows programs

    • 发布日期:2017-04-03
    • 文件大小:612
    • 提供者:yaoshuyang
  1. cluster

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  2. 基因聚类 主要有数据的预处理和K-means算法的聚类-Gene cluster are pre-processing of data and K-means clustering algorithm
  3. 所属分类:Mathimatics-Numerical algorithms

    • 发布日期:2017-05-04
    • 文件大小:1283006
    • 提供者:
  1. 1

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  2. 基于遗传算法的PID算法参数研究 以自然选择和基因遗传理论为基础,将生物进化过程中的适者生存规则与群体内部染色体的随机信息交换机制相结合,在问题解空间内进行全局并行、随机的搜索,其结果是向全局最优方向收敛.GA 模仿生物进化的步骤,引入繁殖,交叉,变异等算子. 繁殖是在父母代种群中将适应度较高的个体选择出来,根据适者生存原理,淘汰适应度较低的个体,以优化种群 交叉是从种群中随机地抽取一对个体,并随机地选择一位交叉位进行交叉,生成新样本,达到增大搜索空间的目的 变异是模仿生物的基因突变,为了防止繁
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-26
    • 文件大小:186167
    • 提供者:冯蒙霜
  1. rw4r23er

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  2. 以自然选择和基因遗传理论为基础,将生物进化过程中的适者生存规则与群体内部染色体的随机信息交换机制相结合,在问题解空间内进行全局并行、随机的搜索,其结果是向全局最优方向收敛.GA 模仿生物进化的步骤,引入繁殖,交叉,变异等算子. 繁殖是在父母代种群中将适应度较高的个体选择出来,根据适者生存原理,淘汰适应度较低的个体,以优化种群 交叉是从种群中随机地抽取一对个体,并随机地选择一位交叉位进行交叉,生成新样本,达到增大搜索空间的目的 变异是模仿生物的基因突变,为了防止繁殖和交叉丢失重要的遗传信息 它对
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-24
    • 文件大小:102375
    • 提供者:冯蒙霜
  1. 34523-

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  2. 以自然选择和基因遗传理论为基础,将生物进化过程中的适者生存规则与群体内部染色体的随机信息交换机制相结合,在问题解空间内进行全局并行、随机的搜索,其结果是向全局最优方向收敛.GA 模仿生物进化的步骤,引入繁殖,交叉,变异等算子. 繁殖是在父母代种群中将适应度较高的个体选择出来,根据适者生存原理,淘汰适应度较低的个体,以优化种群 交叉是从种群中随机地抽取一对个体,并随机地选择一位交叉位进行交叉,生成新样本,达到增大搜索空间的目的 变异是模仿生物的基因突变,为了防止繁殖和交叉丢失重要的遗传信息 它对
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-25
    • 文件大小:239700
    • 提供者:冯蒙霜
  1. 5436546

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  2. 以自然选择和基因遗传理论为基础,将生物进化过程中的适者生存规则与群体内部染色体的随机信息交换机制相结合,在问题解空间内进行全局并行、随机的搜索,其结果是向全局最优方向收敛.GA 模仿生物进化的步骤,引入繁殖,交叉,变异等算子. 繁殖是在父母代种群中将适应度较高的个体选择出来,根据适者生存原理,淘汰适应度较低的个体,以优化种群 交叉是从种群中随机地抽取一对个体,并随机地选择一位交叉位进行交叉,生成新样本,达到增大搜索空间的目的 变异是模仿生物的基因突变,为了防止繁殖和交叉丢失重要的遗传信息-GA
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-25
    • 文件大小:422072
    • 提供者:冯蒙霜
  1. 6756745

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  2. 以自然选择和基因遗传理论为基础,将生物进化过程中的适者生存规则与群体内部染色体的随机信息交换机制相结合,在问题解空间内进行全局并行、随机的搜索,其结果是向全局最优方向收敛.GA 模仿生物进化的步骤,引入繁殖,交叉,变异等算子. 繁殖是在父母代种群中将适应度较高的个体选择出来,根据适者生存原理,淘汰适应度较低的个体,以优化种群 交叉是从种群中随机地抽取一对个体,并随机地选择一位交叉位进行交叉,生成新样本,达到增大搜索空间的目的 变异是模仿生物的基因突变-GA in power system
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-17
    • 文件大小:451305
    • 提供者:冯蒙霜
  1. HMM

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  2. VisualBasic 的 HMM 范例 HMM模型,Viterbi,滑动窗算法唐纳 Helland(定位在人类的DNA基因的目的)-HMM、Viterbi、and Sliding Window Algorithms (for purposes of locating genes in human DNA) by Tanner Helland This project demonstrates use of a Hidden Markov Model (HMM) to define
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-03-29
    • 文件大小:34102
    • 提供者:ji zuo-xin
  1. hanshuyouhua

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  2. 遗传算法是一类随机优化算法,但它不是简单的随机比较搜索,而是通过对染色体的评价和对染色体中基因的作用,有效地利用已有信息来指导搜索有希望改善优化质量的状态。-Genetic algorithms are a class of stochastic optimization algorithm, but it is not a simple comparison of random search, but through the evaluation of chromosomes and gene
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-13
    • 文件大小:1696
    • 提供者:鲁旭锋
  1. 2343

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  2. 一种采用新的相似性度量方法的共调控基因动态模糊聚类算法.-One kind of similarity measure using new methods of co-regulated genes Dynamic fuzzy clustering algorithm.
  3. 所属分类:Mathimatics-Numerical algorithms

    • 发布日期:2017-05-06
    • 文件大小:1040128
    • 提供者:soft
  1. shiyan1

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  2. 生物信息学 比较两串基因的碱基序列 画出直方图-Compare two strings of genes Bioinformatics draw a histogram of base sequence
  3. 所属分类:Other systems

    • 发布日期:2017-04-17
    • 文件大小:19702
    • 提供者:资艳格
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