生物启发式计算中若干基础理论与方法研究
| 项目名称： | 生物启发式计算中若干基础理论与方法研究 |
| 推荐单位： | 教育部 |
| 项目简介： | 生物启发式计算是基于生物界中的自然现象或过程而提出的启发式计算模式。这种计算模式具有通用、稳健、简单、高效以及便于并行处理等特点，被公认为是对计算理论具有重大影响的关键理论。作为前沿性研究领域，生物启发式计算已成功应用于计算机、控制、先进设计和制造等多种领域，并在解决传统方法难以解决的各类复杂优化问题方面展现出良好的性能和应用前景。生物启发式计算中的模型构建、参数选择、结构与性能分析是其核心问题，该问题一直是吸引数学、信息科学等领域关注的热点与难点。为此，本项目针对该问题进行了系统和深入的研究，主要学术贡献在于： 1) 针对反馈神经网络动态行为分析问题，发展了多种时滞神经网络动力学行为分析方法，阐明了时滞对于系统作用的机理，解决了无界时滞下强非线性分析困难的问题，为时滞神经网络动态行为分析奠定了理论基础；2）针对神经网络的结构和性能优化问题，提出基于1-范数支持向量机的结构选择算法，揭示了1-范数支持向量机求解大规模节点选择问题的原理。指出导致回声状态网络预测器误差积累的原因，进而提出回声状态网络的直接预测方法，并给出一种支持向量回声状态机，解决了递归网络与核方法结合困难的问题；3) 针对DNA计算中编码问题，建立了基于非线性动力学的DNA编码理论，构建了新的DNA编码模型，创建了新的编码距离测度，揭示了自由能与编码集合之间的关系，为DNA编码集合设计提供了理论支撑；4）针对生物序列的图形表示问题，率先提出系统和单元的概念并给出一般性的生物序列图形化表示方法，解决了传统方法信息丢失及不具一般性的问题。首创了RNA二级结构线性表示法，它既揭示了二级结构的特征又便于计算，克服了传统方法不适用于长序列及计算困难的问题；5) 以航天器舱布局优化为应用背景，给出了一种演化算法与启发式算法相结合的方法；提出了人机结合的协同进化方法，实现了人智、计算、先验知识在演化基因层面的知识融合，解决了复杂工程系统优化中存在的计算复杂性、工程复杂性和工程实用性难的三重难度问题。 项目组发表SCI论文155篇，SCI他引939次，总他引4209次。8篇代表作SCI他引261次（其中，64篇次属SCI学科排名前3期刊），总他引588次。3篇论文入选国际权威学术评价机构美国Thomson的ESI工程领域及数学领域Highly Cited Papers（发表于十年内各领域中被引用次数Top 1%的论文），1篇入选Top Paper（近十年被引用最多前1%的论文），2篇入选Elsevier的TOP25 Hottest论文。 成果受到高度评价，如：计算化学权威、国际数学化学学会创始人Randic在著名的Chem.Rev.（SCI影响因子35.957）发表的综述论文中指出将蛋白质二级结构简化为四字母表的方法是项目组首创的；西班牙圣地亚哥联合大学的Gonzalez教授认为项目组在DNA序列表示方面的工作是开创性的；多位IEEE会刊的副主编在他们发表的论文中，以项目组的代表作作为领域代表性论文进行了引用。本项目相关成果获省部级自然科学一等奖4项，并成功应用于工程领域。 |
| 主要完成人： | 魏小鹏 作为项目的总负责人，负责项目研究目标确定、方案设计以及项目组织管理，提出了连续反馈神经网络动力学分析方法，提出了DNA编码序列优化设计思想及其实现的具体方案及其实现步骤，对《重要科学发现》中所列第1、3项发现做出了创造性贡献。在该项目中投入的工作量达60%。 张强 给出了具有时滞的离散神经网络稳定性分析的方法，提出了基于非线性动力学的DNA编码集合设计的方法及新的编码距离测度，对《重要科学发现》中所列第1、3项发现做出了创造性贡献,在该项目中投入的工作量达85%以上。 王天明 给出了RNA二级结构新的图形表示法，给出了刻画RNA二级结构的线性化表示法，对《重要科学发现》中所列第4项发现做出了创造性贡献。投入工作量达80%以上。 韩敏 针对神经网络的结构和性能优化问题，提出了基于1-范数支持向量机的节点预选择算法，提出了回声状态网络的直接预测方法及支持向量回声状态机算法，对《重要科学发现》中所列第2项发现做出了创造性贡献。投入工作量达75%以上。 滕弘飞 提出了人机结合系统进化优化方法，给出了有针对性的协同进化算法的协调机制，构建了有效的进化和群智算法的求解算法，对《重要科学发现》中所列第5项发现做出了创造性贡献。投入工作量达80%以上。 |
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