简介：南京理工大学硕士学位论文指纹识别算法研究及其实现姓名王鑫申请学位级别硕士专业生物医学工程指导教师顾国华20040701碾学位论文指纹识别赞_；去研究及J0实现ABSTRACTFINGERPRINTISTHEMOSTRELIABLERESEARCHOBJECTFORITSUNIQUENESSANDPERMM_LENCEAUTOMATICFINGERPRINTIDENTIFICATIONSYSTEMISAPPLIEDINWIDERANGEOFAPPLICATIONDOMAINSSUCHASNATIONALIDCARD，ELECTRONICCONUNERCEANDAUTOMATEDBANKINGFINGERPRINTIDENTIFICATIONSYSTEMINCLUDESTEPSOFFINGERPRIMIMAGESCOLLECTION，IMAGEPREPROCESSING，FEATUREEXTRACTIONANDMATCHINGTHEPAPERDISCUSSESANDSTUDIESANUMBEROFPROBLEMSABOUTTHEAUTOMATICFMGERPRINTIDENTIFICATIONSYSTEMANDFINGERPRINTIDENTIFICATIONALGORITHMSARESUMMARIZEDTHENWEFOCUS0NTHEIMAGEPREPROCESSINGANDFEATUREEXTRACTIONPREPROCESSINGINFINGERPRINTIDENTIFICATIONISCRITICALTOSUBSEQUENTFEATUREEXTRACTINGANDMATCHINGINTHISPAPERACOMBINATORIALALGORITHMBASEDONTHEDIRECTIONALSEGMENTATIONISPROPOSEDFORTHEPREPROCESSINGOFTHEFINGERPRINTIMAGES，THISCOMBINATORIALMGORITHMISCOMPOSEDOFFOREGROUND／BACKGROUNDSEGMENTATION，DIRECTIONALIMAGECOMPUTATION，DIRECTIONALFILTERING，LOCALSELFADAPTIVEBINARIZATION，NOISEELIMINATIONANDTHINNINGSUCHA11ALGORIFLUNCANENHANCETHEFINGERPRINTIMAGESANDREDUCETHEEFFECTOFTHEROTATIONANDSHIFTOFTHEIMAGESONTHEFINGERPRINTRECOGNITIONAFTERPREPROCESSING，WEUSEASIMPLEANDEFFECTIVEALGORITHMTOEXTRACTMINUTIAEXPERIMENTSSHOWTHATTHEALGORITHRFLSWEMENTIONEDABOVECANENHANCETHEQUALITYOFFINGERPRINTIMAGEEFFICIENTLYANDITISROBUSTAGAINSTTHOSENOISYFINGERPRINTSTHESEALGORITHMSHAVEGOODPROCESSRESULTANDRANFASTERANDEASILYTOBEPROGRAMMEDWHICHHASEFFECTIVELYSOLVEDTHEPROBLEMOFFINGERPRINTIMAGE。SPREPROCESSKEYWORDSFINGERPRINTIDENTIFICATION，IMAGEENHANCEMENT，FEATUREEXTRACTION，DIRECTIONALIMAGEII

简介：J滞导I啭静密‘数CR镰张L⑧警氍辩梅’垮物1学汀、I爆IJ面F2204I2∥，囊力番SN嗣DON“HFNN日路噬譬博士学位论文OILS6I1ATI013触D奄默套滞瓣燃警论文题目基于机器学习的蛋白庚糊4瓣群白质、。‘F1’。R。配体捐互律期预测研究’。。，1∥”’RESEARCHONILCIHNELEAPN獭I8A；西PR4T℃INCLASS客IID1。、’1J’J’1PROTEINLIGANDATTRACTIONPREDICTIONI作青R骘。鬻。L，，、张丽赫墙养’。孥’位短制科学乌工程学院号’业‘G黟蕉匏囊趋复建麴I熟I_4。橱引I戢。妒■I隧壁擞缱￡兰。I||、一1一‘L∥R，’“、各作导，闸I’10。‘’一‘秽。‘20174I，、年赡月～LJS目RESEARCHONMACHINELEARNINGBASEDPROTEINCLASSANDPROTEINLIGANDINTERACTIONPREDICTIONBYLINAZHANGSUPERVISORPROFCHENGJINZHANGADISSSERTATIONSUBMITTEDTOTHEFACULTYOFTHESCHOOLOFCONTROLSCIENCEANDENGNQEERINGINPARTIALFULFILLMENTOFTHEREQUIREMENTSFORTHEDEGREEOFDOCTOROFPHM0SOPHYINENGINEERINGINTHEGRADUATECOLLEGESHANDONGUNIVERSITY2017

简介：天津科技大学学位论文原创性声明Ⅲ刚洲Ⅲ㈣㈣ⅢⅢ⋯川Y3204683本人郑重声明所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究工作所取得的成果。除文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包括任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果内容，也不包括为获得天津科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。对本文研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名刮陷日期≯FI；年≥月哆日知识产权和专利权保护声明本人郑重声明所呈交的论文是本人在导师具体指导下并得到相关研究经费支持下完成的，其数据和研究成果归属于导师和作者本人，知识产权单位属天津科技大学；所涉及的创造性发明的专利权及使用权完全归天津科技大学所有。本人保证毕业后，以本论文数据和资料发表论文或使用论文工作成果时署名第一单位仍然为天津科技大学。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。，仃作者签名叫、勺日期、忆年弓月I5日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，同意公布论文的全部或部分内容，允许论文被查阅和借阅。本人授权天津科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密LL请在方框内打“√”，在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密I型请在方框内打“√”。作者签名叫甬日期B，Z年∑月，J日刷谧辄梳啷瞒驯侔妒，多日一|ABSTRACTSINCETHE1970S，WMLTHER叩IDDEVELOPMENTOFMICROELEC仕OMCSANDCOMPUTERTECHNOLOGY，MEROBOTICSINDUS乜YGREWR印IDLY，MERESEARCHOFROBOTHASENTEREDANEWDEVELOPMENTPH嬲E．INRECENTYEARS，THEMULTIROBOTCOOPERATIONSYSTEMHAS孕ADLLALLYBECOMEAHOTTOPICIILTHE丘ELDOFROBOT趾1DIILTELLIGENTCON仃OLRESEARCH．HUMAILITYINME21STCEN_TURYISFKINGTHETHREEBIGPROBLEMSOFPOPULATION，ENVIROR皿ENTA11DRESOURCE，THEREFORE，MEEXPLORATIONANDEXPLOITATIONOFTHEMARINERESOURCESISTLLEFIRSTCHOICE，AILDTHECOOPERATIONOFTHEUILDE融RROBOTWILLBECOMEANEWINTELLIGENTDEVELOPMENTDIRECTIONOFROBOTTECLLLLOLOGY．BIOILLIMETICROBOTICFISHISTLLEDEVICEOFREFLERENCETO也EPROPULSIONMECHANISMOFFISH，A11DUSINGMECLLAILICAL，ELEC仃OMCCORNPONEMS，I11TELLIGENTM砷ERI2LLSTOREALIZEAMOV锄ENTOFU11DEMRATERPROPULSION．NLERESEARCHOFBI01ILIMETICROBOTICFISHNOTOMYHASVE巧M曲也EOR“CALRESEARCHVALUE，BUTALSOABROADAPPHCATIONPROSPECT证MANYASPECTS．HOⅥREVER，THEABILITROFASIILGLEROBOTICFISHISL洫ITED，AILD吐LEROBOTICFISH、耐UWORKIILCOMPLEXUNDERWATERENVIROIⅢLENTINTHE矗MLRE，SOTHECOOPERATIONCONTROLSYSTEMFORMLLLTIPLEBIOMIMETICROBOTICFISHWILLBEANIMPORTANTRESEARCHDIRECTION．ALLTHESEF．ACTORS、7L，ERETAKENINTOACCOUMIN也ESUBJECTOFCOOPERATIONCON协D1SYSTEMRESEARCHANDDEVELOPMEMB嬲EDONTHEREQ试REMENTSOFWATERPOLOG锄E．BASEDON也EBACKGROUNDOFMDTI．ROBOTSYSTEM，THES蜘LCTUREAILDMOVEMEMPRINCIPLEABOUTT11EBIO瑚LIILLETICROBOTICFISHA11DTHESORWAREANDHARD、ⅣARESTNLCTILREABOUTCOLLABORATIVECON廿01PLATFONNAREMAINLYELABORATED．TLLEPLATFOM谢MA衔朋MYIN_TIERFKEANDSN．0NGSCALABILI够HASMANY劬CTIONSSUCH嬲妇AGEPROCESSING，ONLINEDISPLAY，RECORDPLAYBACK，ENV的IMENTSETTINGSA11DSOON．ONTHEBASISOFSUCHAPLAT】BM，V撕OUSALLGORMMLS趾D姚TEGIESCANBETESTED锄DVERIFIED．ASANOVELSYSTEMFORMMPLEROBOTICFISHC00PERATION，TBISPLATFOMCAILBEAPPLIEDTODI虢RENTT，PESOFCOⅡLPLEXTASKS．IILADDITION，CONSIDERING也ECHARACTERISTICSOFⅡ1EROBOTICFISHA11DMEENV拍NMEM，ASITUA廿ONBASEDONACTIONSSELE嘶ONAPPROACHISADOPTEDT0ACHIEVEME111ISSIONOFDISKP1曲INGBYMULTIPLEROBOTICFISHES．FIILALLY、ⅣEPROPOSEANOVELPROBLEMFORCO叩ERATIONOF硼【DER胁ROBOTSR0BOFISHW．ATERP010G锄E，T、Ⅳ0TEAMSOFROBOTICFISHCOMPETEBYPUSLLINGAPOLO．SILLCEUNDERWATI。RENVIROMENTISMORECOMPLEX也AN擎0UNDEN、RIROILINCNT，WATERPOLOCOMP面TIONISEXPECTEDTOBEMORECHALLENGINGTHANROBOTSOCCER砒1DCANBEUTILIZEDASA嗽MIDARDPLATFOMT0TESTANDVERI匆COOPERATIONALGORI也MSFORUIIDERWATERROBOTS．KEYWORDSBIOMIINETICROBOTICFISH，COOPE枷VECO蛐∞L，F．O彻觚ONCO曲∞L，BEHAVIORBASED，ROBOFISHW{LTERPOLO

简介：分类号学号M201371796学校代码10487密级硕士学位论文基于基于SPARK的RELION分布式实现分布式实现学位申请人学位申请人赵先阳赵先阳学科专业学科专业信息信息与通信工程与通信工程指导教师指导教师夏天夏天答辩日期答辩日期20162016年5月2020日独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已标明引用的内容外，本论文不包含任何其他人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名日期年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在______年解密后适用本授权书。本论文属于不保密□。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名指导教师签名日期年月日日期年月日

简介：硕士学位论文MASTERDISSERTATION论文题目RNA二级结构比对动态时间规整算法研究作者姓名张璐学科专业计算机科学与技术指导教师王常武教授2016年5月中图分类号TP391学校代码10216UDC004密级公开工学硕士学位论文工学硕士学位论文RNA二级结构比对动态时间规整算法研究硕士研究生张璐导师王常武教授申请学位工学硕士学科专业计算机科学与技术所在单位信息科学与工程学院答辩日期2016年5月授予学位单位燕山大学

简介：IIII11㈣11111111／1111111IIY3246812歹Z峦级硕士学位论文⑧论文题目基壬泊捡壶过理的煎堡型亟墨丛堕匡然泣益经焦曼苤系建撞作者姓名韭丕指导敦师殛塑盘量三堕耋堇』煎堡学科专业生蔓也型堂皇董查斫茌学院过蔓扭型兰量蕉盎独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得逝姿盘堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名五P翥、签字目期乙T7年弓月必日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解逝鎏盘堂有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权逝姿态堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。保密的学位论文在解密后适用本授权书’L7，』，学位论文作者签名础弋K、导师签名签字目期乙1年3月K日签字日期79’学位论文作者毕业后去向了≮工作单位通讯地址电话邮编日

简介：上海交通大学硕士学位论文蛋白质芯片数据库构建研究硕士研究生许钊葳学号1134159012导师王靖方副教授，陶生策研究员申请学位理学硕士学科生物学所在单位系统生物医学研究院答辩日期2016年2月授予学位单位上海交通大学

简介：NLLLLLILLILLLLLRLLLFIJIJLLL1LLLIJIIJILLFL1LLY3261191单位代码10602学号201401J563分类号TP391密级公开国屋出吁锐农謦＼／石UANGXINO韶N1ALUNIVE殳SLTY硕士学位论文二倍体单体型重建问题研究RESEARCHONDIPLOIDHAPLOTYPERECONSTRUCTIONPROBLEM学院专业研究方向年级研究生指导教师完成日期计算机科学与信息工程学院计算机科学与技术生物信息学2014级邬慧敏吴璨莉教授2017年4月广西师范大学硕“J研究生学位论文二倍体单体型重建问题研究研究生姓名邬慧敏指导老师姓名吴臻莉教授学科专业计算机科学与技术研究方向生物信息学年级2014级中文摘要在生物科技发展迅速的二十一世纪，遗传变异研究在人类基因组测序计划项目完成后成为了最为关注的热门研究之一。而单核苷酸多态性SINGLENUCLEOTIDEPOLYMORPHISMS，SNP在各类遗传变异中是最为突出常见的一种形式，针对SNP的研究可以探索生物进化历程，解决很多遗传性疾病的诊疗问题、了解易感机制，以及对药物研制等方面发挥重要作用。在一些相关研究中得知，单体型所携带的遗传信息相比单个SNP位点要更丰富。然而，使用生物学的传统方法进行个体单体型测序会受到实验条件和昂贵开销的限制，个体单体型重建这个计算问题应运而生，即根据个体DNA测序片段，利用计算技术完成单体型的重建。本文针对二倍体个体单体型重建问题展开研究。HAPCOMPASS算法是求解最少带权边删除模型THEMINIMUMWEIGHTEDEDGEREMOVAL，MWER的有效启发式算法，该算法采用删除权值绝对值最小的边的方式消除冲突环基，当同时存在多条权值绝对值最小的边时，HAPCOMPASS随机选择删除边，导致求解方案的不确定性，降低重建效果。针对此问题，本研究提出算法IHAPCOMPASS，该算法改进去边规则，利用UU和YJ分型的片段支持差异数与总片段数之间的比值来确定删除边，对随机取值问题做出有效限定。此外，IHAPCOMPASS以单体型中0／1取值的概率为图中孤立点赋值，明确孤立点取值。采用HAPMAP发布的CEPH样本中的单体型数据，由CELSIM和METASIM两种测序片段模拟生成器生成片段数据，在片段覆盖率、错误率、单片段长度和单体型长度等参数的不同设置下，比较分析算法IHAPCOMPASS、HAPCOMPASS、DGS和FASTHARE的重建率和运行时间。实验结果显示，IHAPCOMPASS算法在不同的参数设置下，均能获得最高的单体型重建率，具有较高的执行效率。最少错误更正模型MEC试图更正最少的测序错误来确定单体型唯一分型，本文针对该模型提出一种有效启发式算法HIEF。通过分析真实测序数据NAL2878的数据特征，发现存在于真实DNA测序片段数据中的规律，即测序片段的非空位点数越多，则携带的信息越可靠。基于这个思路，算法HIEF首先选取测序片段中非空位点最多的一条片段作为基准，然后基于MEC模型将剩下的片段划分为两个不相容的集合，划分过程中不断地对非空位点数最多的测序片段做扩展，最终扩展完成重建得出二倍体单体型。采用CELSIM生成的模拟数据和NAL2878的真实测序片段数据对算法性能进行测试和分析，实验结果显示，算法在多个评价指标中均能获得较EXACT、FASTHARE和DGS三个算法更好的性能。综上所述，本文对二倍体单体型重建问题进行算法研究，大量实验下的多个评价指标

简介：LLFFRLLLLLJLLLFFRLLLJLJIMJJIFRLLLJLTLY3261141单位代码10602学号2014011673分类弓TP391密级公开硕士学位论文基于同层多尺度核卷积神经网络的单细胞图像分类研究RESEARCHOFSINGLECELLIMAGECLASSIFICATIONBASEDONSAMELAYERMULTISCALEKERNELCONVOLUTIONNEURALNETWORK学院专业研宄方向年级研究生指导教师完成日期电子工程学院电子科学与技术数字图像处理2014级郝占龙罗晓曙教授；2017年4月广两师范大学硕士学位论文基于同层多尺度核卷积神经网络的单细胞图像分类研究研究生郝占龙导师罗晓曙教授专业电子科学与技术研究方向数字图像处理年级2014级摘要使用机器学习方法进行图像的分类是当下热门的研究方向之一，GOOGLE的ALPHAGO与人类的围棋大战，更是促进了机器学习的进一步发展，卷积神经网络是应用广泛的机器学习算法，当下在金融风险预警，企业决策，字符识别等领域都有较多的应用。医疗影像技术随着科技的进步在临床上得到广泛应用，使得很多疾病可以更早发现、更早治疗，医学图像分类主要依靠人眼观察，耗时、耗力、且容易受到医生主观因素影响，医学细胞图像的计算机分类也成为研究的热点和难点。本文研究对机器学习算法一一卷积神经网络模型进行改进并应用于单细胞图像分类，完成的主要研究工作如下1、阐述了卷积神经网络的基本理论，介绍了从感知机模型演变到卷积神经网络的过程，以及SOMAX分类器等理论知识，为模型的建立和改进提供理论基础。2、针对公开的HEP2细胞图像库和宫颈细胞图像库中图像数量较少，且大小尺寸不一，无法直接训练卷积神经网络模型；本文研究使用缝裁剪法、高阶插值法对图像进行缩放，使得单细胞图像具有相同的尺寸，同时使用裁剪、对比度、亮度变换、旋转、规范化等方式对于小数据集进行数据提升，扩大了训练集合。3、针对经典的卷积神经网络模型不能有效的进行单细胞图像分类的问题，设计了一种改进的卷积神经网络模型，通过批技术、局部响应归一化，SOFTMAX等六个方面改进了卷积神经网络模型。4、为了进一步提高卷积神经网络模型对单细胞图像的分类识别能力，考虑到人类视觉过程中感受野并非固定不变，设计了一种改进的卷积神经网络模型一一同层多尺度核卷积神经网络，通过增加多尺度感受野、使用RELUS、变更核函数数量等方式对卷积神经网络模型进行了改进。5、使用GOOGLE的TENSORFLOW框架编写改进的卷积神经网络模型，并通过ICPR2012HEP一2数据集和宫颈细胞集对改进模型进行分类仿真测试。仿真结果表明本文设计的两个模型具有较好的鲁棒性和抗扰性，对于图像残缺、对比度亮度不同以及旋转等都仍然能够很好的完成HEP一2单细胞图像的六分类和宫颈细胞图

简介：学校代码104599学号或申请号0密级0硕士学位论文氮掺杂石墨烯量子点的微波法合成及荧光传感分析应用作者姓名普艳平导师姓名屈凌波教授杨冉副教授学科门类理学专业名称药物分析学培养院系化学与分子工程学院完成时间2017年5月学位论文原创性声明学位论文原创性声明本人郑重声明所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者日期年月日学位论文使用授权声明学位论文使用授权声明本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属郑州大学。根据郑州大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权郑州大学可以将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该学位论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为郑州大学。保密论文在解密后应遵守此规定。学位论文作者日期年月日

简介：目前轮式和履带机器人在技术上已经非常成熟并得到广泛应用，但它们只能在相对平坦的地面环境移动，而超过一半的陆地表面为崎岖不平的山地、丛林和冰雪地面。自然界中的很多动物，尤其是四足哺乳动物，不仅可以在这些复杂地形环境下快速行走，而且具有较大的负重能力。因此，人类一直在努力研制各式各样的四足仿生机器人。近年来，具有高动态性、大负载能力的液压驱动四足仿生机器人更是受到越来越多人的重视。虽然已经出现种类繁多的四足仿生机器人，但在仿生机构设计、动力驱动系统、动力学建模、运动控制方法等各方面还没有形成成熟的理论体系，仍处于探索阶段。本论文在液压驱动四足机器人的仿生机构设计、足端轨迹规划、运动学分析、动力学仿真、机载液压动力系统的设计与实现、实验样机集成与实验验证等几方面做了深入研究，主要内容如下1通过对典型四足哺乳动物的骨骼结构和运动规律的分析研究，设计了具有前后对称运动和全向运动能力、适于快速步行的12主动自由度的液压驱动四足机器人仿生机构。建立了其ADAMS和MATLAB的联合仿真模型，通过仿真获得了各关节运动范围、运动速度和关节驱动力等重要参数，完成了对机器人仿生机构的优化和完善，并以此为依据设计出了高动态、高度集成的一体化液压伺服驱动单元。2提出了基于躯干固定坐标系的复合足端轨迹规划方法，大大减小了摆动足落地冲击，实现了四足机器人平稳运动。采用基于DH运动学模型的方法对SCALF四足机器人进行运动学数值分析，给出了单腿两个俯仰关节的关节角度、关节角速度、关节角加速度、油缸位移、油缸速度和油缸加速度变化曲线。采用基于迭代计算的计算机辅助分析方法再次对SCALF四足机器人进行了运动学数值分析，取得的结果与基于模型的结果完全一致，且具有较高的计算实时性。3基于离线规划和样条驱动的方法、在线规划和联合仿真的方法分别对SCALF四足机器人进行了运动学和动力学仿真，获取了机器人足地面碰撞力、各关节液压伺服油缸驱动力、躯干质心的速度和加速度波动等重要参数。4基于正压闭式液压回路设计方法，将变容积微型正压油箱、高转速微型柱塞变量泵和12个非对称液压伺服油缸组成正压闭式回路，设计完成了SCALF四足机器人的高功率密度、抗震的机载液压动力系统，解决了四足机器人野外行走的动力问题。5优化并集成了具有12个主动自由度和4被动自由度的液压驱动四足机器人实验样机，进行了负重、复杂地形、抗侧向冲击、最大速度、上下坡、续航等诸多实验，实验结果证明所设计的液压驱动四足机器人具有很好的动态性和大负载能力，技术指标达到了国际先进水平。本论文研发的液压驱动四足机器人已于2013年1月16日通过了国家高技术发展管理中心组织的现场测评，验收结论是“出色地完成了研究任务”。

简介：如何快速从大规模基因表达数据中挖掘相关基因信息，实现高通量基因表达数据的精准分析，成为基因表达数据分析的关键问题。基因表达数据的双聚类分析能有效弥补传统聚类分析在搜索并确认基因局部表达模式的不足。本文以基因表达数据的双聚类分析为切入点，以提高双聚类体积、覆盖率、均方残差等质量评价指标和生物意义为主要目标，基于布谷鸟搜索算法，从单目标优化、多目标优化和集成学习等方面开展双聚类分析研究，解决现有双聚类分析方法存在的双聚类的质量差、多样性不足和生物意义不明显等问题。论文的主要工作包括1提出基于布谷鸟搜索双聚类分析算法CUCKOOSEARCHBICLUSTERINGCSB。针对现有双聚类分析的低覆盖率和高均方残差等问题，该算法提出初始双聚类优化选取的策略提高解多样性，同时在搜索过程中采用服从莱维飞行的随机搜索策略解决解早熟。CSB算法可有效提高搜索范围和速度，并能稳定跳出局部最优解，同时可找到包含不同基因的双聚类，避免基因过于集中问题。与CC、FLOC、ISA、BICAI、SEBI、SAB和SSB等算法比较，实验表明CSB算法的双聚类质量和生物意义更优。2提出基于遗传算法和布谷鸟搜索的混合双聚类分析算法GEICALGITHMCUCKOOSEARCHHYBRIDBICLUSTERINGGACSB。通过引入遗传算法的锦标赛选择和精英保留等策略，GACSB算法可在计算代价不大幅增加的条件下拓展搜索范围和深度从而提高双聚类的多样性。与CC、FLOC、ISA、SEBI、SSB和CSB等算法的对比实验表明GACSB算法在双聚类的多样性和生物意义上有大幅提高。通过ACV、MSR和VE等指标对比分析，说明GACSB算法可搜索到不同类型的双聚类，具有较强可扩展性。3提出基于多目标布谷鸟搜索的双聚类分析算法MULTIOBJECTIVECUCKOOSEARCHBICLUSTERINGMOCSB。通过将双聚类分析转化为多目标优化问题，该算法把多目标布谷鸟搜索算法引入双聚类分析来同时优化双聚类的均方残差和体积等质量评价指标。MOCSB算法把搜索占优解集操作与布谷鸟巢搜索和宿主弃巢操作结合，可根据实际需要灵活使用各种双聚类评价指标。与CC、SEBI、SMOB和CSB等算法比较表明MOCSB算法能提高双聚类的质量和生物意义。4提出基于谱聚类的集成双聚类分析算法SPECTRALENSEMBLEBICLUSTERINGSEB。针对双聚类集成问题中双聚类的质量不高且多样性不足，一致函数计算复杂度高和双聚类结果的生物意义不明显等问题，SEB算法使用不同双聚类质量评价指标获得多个基双聚类，然后基于谱聚类的一致函数进行集成获得一致双聚类。与VC、BGPC、MMMC和COAC等算法对比分析表明SEB算法在计算效率、双聚类的质量评价指标和生物意义等方面获得提高。

简介：本文把生物象鼻和并联机构结合起来，在国家自然科学基金的资助下，对超冗余仿生象鼻机器人进行结构设计、位置逆解、虚拟样机仿真分析和物理样机搭建。论文取得了如下成果以超冗余仿生象鼻机器人为对象，建立其运动学模型。采用脊线模态法，把机器人中各单元体相互连接的中间支链用空间曲线来代替，把各单元体的末端动平台的中心点拟合到脊线上，从而得到各单元体的末端动平台的中心点的位置和姿态。再对单元体进行位置逆解，求出超冗余仿生象鼻机器人的所有驱动关节的位置变量。通过分析生物体象鼻外部形状和运动特征，以并联机构为单元体模块，设计一种超冗余仿生象鼻机器人。设计过程中，首先对超冗余仿生象鼻机器人提出设计方案，考虑工程实际确定机器人的驱动部件，分析单元体的结构布局以及各单元体之间的连接方式，对机器人结构进行细节设计，包括动静、平台和支链安装块的设计，对关节运动副进行选型，最终构建出超冗余仿生象鼻机器人的最终设计方案。运用虚拟样机技术，把在SOLIDWKS软件中创建的超冗余仿生象鼻机器人的三维模型导入到ADAMS软件中，添加各种关节约束和质量属性，对单元体和整体机器人进行运动学和动力学分析，验证机器人中驱动部件的选型正确性。再把三维模型导入到ANSYS有限元分析软件中，分析机器人的静刚度，包括应力、应变和变形量，保证机器人的设计能够满足要求，为机器人真实样机的搭建提供有力的证据。对超冗余仿生象鼻机器人进行选材与加工，首先对各电动缸进行调试和联合运行，再单独安装每个单元体并调试。结合生物象鼻的外观，设计支撑架把超冗余仿生象鼻机器人由上至下吊挂安装，最终使机器人按照给定轨迹运行，实现生物象鼻的运动特性。

简介：全日制专业型研究生毕业论文全日制专业型研究生毕业论文（申请硕士学位）（申请硕士学位）论文题论文题目基于稀疏表示和字典学习的低剂量CT图像恢复研究学位申请学位申请人吕牡丹专业领专业领域计算机技术研究方研究方向图像处理与模式识别指导教指导教师何月顺教授2017年6月15日独创性声明独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果，尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含本人为获得其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示感谢。作者签名日期年月日关于论文使用授权的说明关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解东华理工大学有关保留、使用学位论文的规定东华理工大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文，并且本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。作者签名导师签名日期年月日论文答辩日期论文答辩日期2017年6月2日

简介：硕士学位论文硕士学位论文生物序列比对算法的并行优化设计与实现PARALLELOPTIMIZATIONDESIGNANDIMPLEMENTATIONOFBIOLOGICALSEQUENCEALIGNMENTALGORITHM李研李研哈尔滨工业大学哈尔滨工业大学2015年6月CLASSIFIEDINDEXTP3028UDC6213DISSERTATIONFORTHEMASTERDEGREEINENGINEERINGPARALLELOPTIMIZATIONDESIGNANDIMPLEMENTATIONOFBIOLOGICALSEQUENCEALIGNMENTALGORITHMCANDIDATELIYANSUPERVISORPROFJIZHENZHOUACADEMICDEGREEAPPLIEDFORMASTEROFENGINEERINGSPECIALITYCOMPUTERSCIENCEANDTECHNOLOGYAFFILIATIONSCHOOLOFCOMPUTERSCIENCEANDTECHNOLOGYDATEOFDEFENCEJUNE,2015DEGREECONFERRINGINSTITUTIONHARBININSTITUTEOFTECHNOLOGY