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中国博士后科学基金(20060400845)

作品数:4 被引量:8H指数:2
相关作者:李肯立许进姚凤娟刘杰杨磊更多>>
相关机构:湖南大学华中科技大学温州大学更多>>
发文基金:中国博士后科学基金国家自然科学基金浙江省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...

主题

  • 3篇计算机
  • 3篇计算机算法
  • 3篇NP完全
  • 3篇NP完全问题
  • 3篇DNA计算
  • 3篇DNA计算机
  • 3篇DNA计算机...
  • 3篇N
  • 2篇分治法
  • 2篇O
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇着色问题
  • 1篇模糊神经
  • 1篇模糊神经网络
  • 1篇基于神经网络
  • 1篇剪枝
  • 1篇剪枝策略
  • 1篇访问控制
  • 1篇风险评估

机构

  • 4篇湖南大学
  • 2篇华中科技大学
  • 1篇温州大学

作者

  • 4篇李肯立
  • 2篇许进
  • 1篇刘文斌
  • 1篇唐卓
  • 1篇杨柳
  • 1篇周旭
  • 1篇李仁发
  • 1篇杨磊
  • 1篇沙行勉
  • 1篇刘杰
  • 1篇姚凤娟
  • 1篇康强

传媒

  • 1篇计算机研究与...
  • 1篇电子学报
  • 1篇计算机学报
  • 1篇计算机科学

年份

  • 1篇2011
  • 2篇2008
  • 1篇2007
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
子集和问题的O(1.414^n)链数DNA计算机算法被引量:3
2007年
随着DNA计算机研究的不断深入,如何克服DNA生物计算中穷举法的极限已成为DNA计算研究的重要内容之一.为设计可扩展的子集和问题DNA计算机算法,文中将Aldeman-Lipton模型的操作与粘贴模型的解空间结合,引入荧光标记和凝胶电泳技术,通过设计DNA并行搜索器,提出一种求解子集和问题的DNA计算机模型和算法.与已有文献结论的对比分析表明:文中算法在保持多项式生物操作复杂性的条件下,将穷举算法中的DNA分子链数从O(2n)减少至O(1.414n),其中n为子集和问题的维数.因此,文中算法理论上在试管级生化反应条件下能将可破解子集和公钥的维数从60提高到120.
李肯立姚凤娟许进李仁发
关键词:DNA计算分治法并行处理NP完全问题
图3-着色问题的O(2^n)链数DNA计算机算法被引量:2
2008年
随着DNA计算的不断发展,如何克服穷举算法带来的指数爆炸问题已成为DNA计算领域的重要研究目标之一.为减少图3-着色问题DNA计算机算法中的DNA链数,本文将Adleman-Lipton模型生物操作与粘贴模型解空间相结合的DNA计算模型进行扩展,通过设计顶点着色器、稀疏图/稠密图搜索器,提出一种用于求解图3-着色问题的DNA计算模型与算法.将本算法与同类算法对比分析表明:本算法在保持多项式操作时间的条件下,将求解n个顶点的图3-着色问题所需DNA分子链数从O(3n)减少至O(2n),改进了3-着色问题同类文献的研究结果.
李肯立周旭许进
关键词:剪枝策略NP完全问题
精确覆盖问题的O(1.414^n)链数DNA计算机算法被引量:3
2008年
DNA计算机的可扩展性问题是近年来生物计算领域的重要研究重点之一.根据精确覆盖问题DNA计算求解过程中的并行计算需求,将Aldeman-Lipton模型的操作与粘贴模型的解空间结合,引入荧光标记和凝胶电泳技术,提出了一种求解精确覆盖问题的DNA计算模型和基于分治方法的DNA计算机算法.算法由初始解空间生成算法Init()、冗余解删除算法IllegalRemove()和并行搜索器ParallelSeacher()共3个子算法组成.与同类算法的性能比较分析表明:本算法在保持多项式生物操作复杂性的条件下,将求解n维精确覆盖问题的DNA链数从O(2n)减少至O(1.414n),从而将DNA计算机在试管内可求解的精确覆盖问题集合的基数从60提高到120,改进了相关文献的研究结果.
李肯立刘杰杨磊刘文斌
关键词:DNA计算机NP完全问题分治法
基于神经网络的访问控制策略优化模型
2011年
访问控制是网络安全防范和保护的主要核心策略,其主要任务是保证网络资源不被非法使用和访问。将风险概念引入访问控制,分析了基于风险的权限委托以及权限再分配的基本性质;基于MUS集合的计算方法,给出了一种基于神经网络的风险评估方法。针对神经网络适合定量数据,而风险因素的指标值具有很大的不易确定性等问题,采用模糊评价法量化信息安全的风险因素指标,对神经网络的输入进行模糊预处理。仿真结果表明,模糊神经网络经过训练,可以实时地估算风险因素的级别。
李肯立康强唐卓沙行勉杨柳
关键词:访问控制风险评估神经网络模糊神经网络
共1页<1>
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