一种基于遗传禁忌和贝叶斯网络的上位性位点挖掘方法

    公开(公告)号:CN109448794A

    公开(公告)日:2019-03-08

    申请号:CN201811287261.0

    申请日:2018-10-31

    Abstract: 本发明公开了一种基于遗传禁忌和贝叶斯网络的上位性位点挖掘方法,包括:1、将基因型数据转换为二进制表示的布尔型数据;2、利用逻辑与操作快速地计算任意SNP位点对与表型间条件互信息,取出top-N节点对,构建包含SNP位点的初始网络图;3、基于初始网络个体,通过随机增加边、删除边、逆转边生成新的个体,直到网络个体数量达到种群大小规模;4、通过遗传算法的三种操作与贝叶斯网络的打分机制,对贝叶斯网络结构进行演化,找到网络结构的最优解,快速准确的获取到影响表型性状的上位性基因位点。本发明可以帮助生物学研究者得到影响特定表型性状的上位性基因位点,进而辅助基因功能挖掘,以及为不同物种的复杂数量性状的遗传基础解析提供借鉴。

    基于Gcode的可持续加工操作执行顺序及刀具路径优化方法

    公开(公告)号:CN105278455B

    公开(公告)日:2017-11-24

    申请号:CN201510811433.X

    申请日:2015-11-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于Gcode的可持续加工操作执行顺序及刀具路径优化方法,该方法包括:步骤1,导入加工工件所需的Gcode文件,并根据原加工操作执行顺序对导入的Gcode文件进行编号;步骤2,读取步骤1中导入的Gcode文件中的刀具名称以及走刀过程中的刀位点坐标;步骤3,采用优化算法对Gcode文件执行顺序进行优化;步骤4,按照步骤3所得的优化执行顺序,对所有Gcode文件进行加工单元划分;步骤5,采用优化算法对各加工单元间的走刀路线进行优化;步骤6,按照步骤3优化所得的执行顺序生成新的Gcode文件,将步骤5优化所得的走刀路线写入到新的Gcode文件中,获得优化后的Gcode文件。本发明对Gcode文件进行了进一步的面向制造能耗的优化,兼顾了制造能耗与制造效率。

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