简介：体力活动不足和静坐少动的生活方式成为当今慢性疾病发生的第一独立危险因素.为了进一步认识运动、体力活动对慢性非传染性疾病的作用,对近年的相关文献进行综述与分析.结果表明,适当的体力活动和运动不仅能有效地预防慢性非传染性疾病,并且在延缓疾病进程、治疗疾病、减少疾病并发症和降低疾病死亡率方面也有重要作用.美国、英国、加拿大、中国等多个国家推出了“体力活动指南”,近10年来中国体育科研中加强了运动与慢性疾病的相关研究,有效地促进了科学健身发展.每周150-300分钟中等至较大强度的有氧运动,2-3次力量练习及适当的柔韧性练习是预防慢性非传染性疾病的有效运动量.

简介：春季天气忽冷忽热、温度变化大、空气干燥，加上刮风天气多、风大，花粉、飞絮的扩散量也大．容易诱发哮喘、皮炎、结膜炎及鼻炎等。另外，因为食物和药物导致过敏的也有很多。常见过敏性疾病及预防：博《浒多原因都可以导致哮喘发作。儿童寒冷季节容易受凉而导致呼吸道感染，可激发支气管哮喘发作。主要表现为喘息、气促、胸闷、咳嗽，在夜间、运动或与刺激性物质及过敏源接触时加重。

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简介：设计了一种基于遗传算法的关联规则算法,该算法将遗传算法和关联规则相结合.对遗传算法的编码方法、适应度函数的构造、交叉算子和变异算子进行了分析,给出了所设计方法的具体步骤,并进行了试验.试验表明,改进后的算法的执行效率高于Apriori算法.

简介：作为生命科学学科的基础性课程，遗传学一直以来都是高校教学的重点学科，但教学内容、教学环境和教学形式的转变，都对传统的教学过程、方法提出了挑战，遗传学的教学改革已是势在必行。本文首先分析了遗传学教学改革的背景，然后阐释了传统遗传学教学中存在的诸多问题，最后就其教学改革途径进行了探索。

简介：提出一种多精英协同进化遗传算法（Multi-elitecoevolutionarygeneticalgorithm,简称MCGA）.多精英协同进化遗传算法借鉴精英策略和协同进化的思想,从种群中选择多个精英个体组成子种群,选择多个不同的而且适应度高的个体作为进化操作的核心.通过不同的选择策略进化子种群,多个子种群采用不同的进化方式.实验数据表明算法性能与传统遗传算法相比提高了收敛速度和寻找最优解的能力.

简介：遗传学内容历来是高考的重要考点，而对于遗传规律的考查，则属于重点中的重点．为了提高对学生各种能力的考查，近年来，高考的考查重点逐渐转向了基因互作在实践中的应用．这类试题难度相对较大，但是具有很好的区分度，能够多方面考查考生分析问题、解决问题的能力．解答这类遗传学试题，

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简介：在基本遗传算法的基础上,针对智能组卷的特点,对算法作了小生境遗传算子和操作概率的自适应调整相结合的改进。实验结果表明,改进算法具有较好的克服早熟的能力,能够满足实际组卷需求。

简介：提出了一种新颖的基于实例的本体映射方法,即通过遗传算法确定最优实例间的映射集合,并通过相似度扩散算法获取高准确率的本体映射结果.文章描述了实例相似度度量技术和upPropagation算法,给出了本体映射问题的单目标优化模型,论述了使用遗传算法求解该问题的3个关键步骤,最后通过实验验证.实验表明,采用遗传算法实现基于实例的本体映射方法,可以获取高准确率的本体映射结果.

简介：教务管理系统中排课是基本模块，在约束条件很多的情况下，要排出合理的、满意度高的课表是很不容易的．通过对算法分析，使用遗传算法对课表进行初始化，利用遗传算法对排课问题建立数学模型，设计了适应度函数，通过选择、交叉和变异等过程，进化得到最优解．实验结果表明，本算法能够有效地解决高校的教务智能排课问题，在实际运行中有一定的实用价值．

简介：遗传算法的成功之处在于其交叉、变异等进化机理,交叉算子性能对算法的整体性能有决定性的影响,因而成为了设计大规模问题遗传算法的关键因素.首先简要介绍VLSI标准单元布局问题定义及其染色体编码,给出4种主要交叉算子的基本思想及其算法步骤,并对其中循环交叉算子进行改进.而后使用标准测试例子对这4种交叉算子的性能进行深入的实验比较,分析交叉算子特征与性能的关联性,总结了高性能交叉算子的设计思想.改进型限定长度循环交叉算子的性能实验结果验证了该设计思想的有效性.

简介：“探究基因位置”的实验设计，比较常用的实验方法是利用正反交和“隐性雌性×显性雄性”，再依据子代表现型及杂交后代性状分离比作出判断。一般的方法步骤：如果某对性状只在雄性中出现，则在Y染色体上→其他情况，据题意确定杂交亲本组合→作出假设，草稿上书写简要图解。

简介：网格任务调度的目的是快速找到全局最优解。将多个任务合理地分配给有限的资源,使得整个任务的完成时间较短。文中提出了一种基于实数编码遗传算法的网格任务调度算法。通过仿真实验证明了该算法有较好的收敛速度。

简介：Web语义搜索结果排序一直是搜索引擎的主要研究课题之一。但是目前通用的算法例如OntoKhoj排序算法和AKTiveRank排序算法的排序结果并不理想,主要原因是排序思路比较片面,公式中的系数很难确定。针对这一问题,我们结合了OntoKhoj算法和AKTiveRank的优势,提出了O＆A算法,并使用遗传算法对O＆A中的系数进行了优化。实验表明,O＆A算法的排序结果要明显优于OntoKhoj排序算法和AKTiveRank排序算法。

简介：一、题例分析例1下列关于肺炎双球菌的说法，错误的是（）．A．R型肺炎双球菌的菌体表面粗糙B．S型肺炎双球菌能引起肺炎或败血症

简介：在配电网中装设有源滤波装置是抑制谐波有效的方法。文章运用改进型的遗传算法对有源滤波装置在配电网中的配置进行优化,提出最优个体保留与最大遗传代数相结合的终止进化准则,即必须经过一定的迭代次数,最优解经过后面的多次迭代后仍为最优。最后通过一经典算例验证,改进型遗传算法既满足了抑制谐波的要求,又将投资费用控制在尽量小,应用于配电网有源装置优化配置具有可行性。