霍红卫
- 作品数：47 被引量：317H指数：10
- 供职机构：西安电子科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西省自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学经济管理生物学更多>>
- 一种属性图的压缩索引及查询方法
- 本发明公开了一种属性图的压缩索引及查询方法，应用于属性图数据库系统，属性图数据库系统维护的属性图包括由多个顶点、边以及它们对应的属性，方法包括：根据属性图构建每个顶点的邻接表；根据每个顶点的邻接表构建图结构的压缩结构；根...
- 霍红卫何宗涛王利彭延国崔江涛
- 网格计算机上的映射方法研究
- 1999年
- 本文提出了将分治计算映射到支持虫蛀和存储转发模式的网格连接计算机上的反射映射方法。这一方法不仅利用二项树通信步中的规则性，而且利用了二项树拓扑结构的规则性。本文还引入了并行计算时所出现的通信开销评价标准。分析表明，此方法对支持虫蛀模式是最优的。
- 霍红卫
- 关键词：数据结构映射网格计算机
- 分组遗传算法用于图的着色被引量：10
- 2000年
- 图的着色算法是一种典型的NP 完全问题 在系统地讨论了图的正常顶点着色、边着色以及全着色的有关理论的基础上 ,提出了基于分组遗传算法和启发式搜索的图的正常 k 点着色 ,正常k 边着色以及正常k 全着色的新型混合算法 ,提出了评价算法性能的标准 实验仿真结果表明 ,新型混合算法可以获得问题高质量的解 。
- 霍红卫许进保铮
- 关键词：分组遗传算法着色NP完全问题
- 块带状线性方程组的分布式并行算法
- 1999年
- 本文首先根据分而治之的思想提出一种新的求解块三对角线性方程组的分布式并行算法，然后将该算法推广到块五对角线性方程组和块七对角线性方程组的并行求解，并对算法进行了性能分析。在ＳＧＩ工作站机群和５８６微机机群上试算表明，加速比呈线性增加。
- 迟利华李晓梅王正华霍红卫
- 关键词：线性方程组
- OBS通用仿真模型的设计与实现被引量：2
- 2005年
- 仿真是通信网络技术研究中一种非常有效的分析手段,但对于光突发交换(OBS)这种新型的光交换技术,目前还缺乏一种通用的仿真模型。该文在总结现有光突发交换技术的基础上,以OPNETModeler为工具建立了一种通用的OBS仿真模型。提出了一种在不损失精度的条件下对OBS网络体系结构进行简化设计的方案,并根据仿真需要对OBS关键设备边缘节点和核心节点的逻辑结构进行了重新设计,同时为增加模型的灵活性,增设了数据源节点和初始化节点。目的是要建立一种灵活、易用、可扩展性强的通用OBS仿真模型。
- 黄伯虎文爱军霍红卫
- 关键词：光突发交换仿真模型
- 结合最大团求精的随机投影模体发现算法
- 2013年
- 模体发现是生物信息学和计算机科学中最具挑战性的问题之一,对未经比对的DNA序列中定位转录因子结合位点起着重要的作用。将模体发现问题转化为无向图中求解最大团的问题,并提出了一种结合最大团求精的随机投影模体发现算法(MCR2PA)。与原有的投影算法相比,对于大多数模体发现问题,MCR2PA的识别准确率都有所提高。多组真实生物数据上的实验结果验证了所提算法的实用性。特别地,对于酿酒酵母数据,预测准确率能够达到80%以上。
- 霍红卫于强牛伟
- 关键词：转录因子结合位点最大团
- 自适应蚁群算法在序列比对中的应用被引量：27
- 2005年
- 序列比对是生物信息学的重要研究工具。蚁群算法是一种新型的模拟进化算法 ,并被成功地应用于旅行商问题 (TSP)等组合优化问题中。该文将蚁群算法应用于序列比对 ,并提出基于自适应调整信息素的改进算法。仿真结果表明这种新的比对算法是有效的 。
- 梁栋霍红卫
- 关键词：蚁群算法信息素
- 一种可扩展标记语言模式匹配方法
- 本发明公开一种可扩展标记语言模式匹配方法，用于解决现有技术在模式表示形式、发现复杂匹配、匹配效率等方面的问题，其步骤为：输入可扩展标记语言模式；构建模式树；构造序列结构；对所有元素进行名称、数据类型和基数约束匹配，得出所...
- 霍红卫郭海涛高培张懿璞于强孙春晓郭鸿志
- 文献传递
- 大数质因子分解的量子算法被引量：4
- 2003年
- 量子质因子分解算法是一种利用波的特性在量子环境下进行整数质因子分解的新方法。本文首先介绍了量子质因子分解的基本思想及其相关概念,然后分析并给出了大数质因子分解的量子算法,最后对量子算法的发展前景进行了展望。
- 霍红卫潘征
- 关键词：量子算法离散傅立叶变换计算机
- HGA-COFFEE:多序列比对问题的混合遗传算法求解被引量：3
- 2005年
- 针对生物序列分析中的多序列比对问题,设计了一个求解多序列比对问题的混合遗传算法(与之相应的软件称为HGA COFFEE),该算法采用COFFEE函数作为个体的适应度函数,构造了5种新的遗传算子,包括1种选择算子,2种交叉算子和2种变异算子,其中一种变异算子基于COFFEE的一致性信息设计,以改善算法的整体搜索能力;另一种变异算子基于动态规划方法设计,以增强其局部搜索能力。最后,通过对BAliBASE中144个测试例的测试,证明该算法是有效的,与已有的算法相比,该算法对处于朦胧区和具有N/C末端延伸的序列比对问题有更强的问题求解能力。
- 刘立芳霍红卫王宝树
- 关键词：多序列比对混合遗传算法
