针对现有无线局域网MAC层协作通信的不足,提出一种根据即时信道信息选择最优中继的策略,引入固定退避时隙和改进的随机退避时隙解决中继碰撞问题,增加CTC(Compete to Clear,取消竞争)控制帧来协调源-中继-目的节点三者之间的关系。本文以吞吐量和服务延迟为性能指标对新算法和现有MAC算法进行仿真和比较,结果表明新算法能够带来网络性能的显著提升。
预测含伪结的RNA分子二级结构是生物信息学的一个研究难点。利用多分类支持向量机结合贝叶斯神经网络针对含伪结的RNA分子二级结构进行预测。利用多分类支持向量机进行预测,输出端得到相应碱基的平面伪结结构的E-NSSEL(Ex-tend New Secondary Structure Element Label)类别标签。使用碱基已预测的结果通过贝叶斯神经网络进行修正,并恢复RNA分子二级结构。使用该方法能有效地改善含伪结的RNA分子二级结构的预测效果。
