地外生命和外星人探测

五、细胞的演化细胞膜美国科学家S·奥特曼和T·凯奇发现,RNA高分子有自我催化功能,即能把自己一分为二,并再次结合起来。这样不断地自我复制,不断进化,进而能合成蛋白质和脂类。蛋白质反过来又可帮助     

面向产品生命周期的质量数据模型

在对产品生命周期和产品进化链质量保证过程分析的基础上,提出了一种面向产品生命周期和产品进化链的多层次质量数据模型.该模型以融合产品结构模型和产品进化模型的广义物料清单作为单一数据辐射源,通过产品进化模型完整表达产品的改进过程,实现了产品进化生命周期内的质量数据的集成.在产品生命周期内将广义物料清单的多视图按产品生命周期质量管理过程实例化,并以此作为质量数据载体.围绕质量数据载体阶段性的质量管理过程组织产品实现过程中质量业务活动,以质量业务活动为基础,完成具体的质量数据对象的操作与关联,通过"载体—过程—活动—业务对象—物理数据"的关联实现了产品生命周期质量数据的集成.      

新型进化神经网络模型

目前的进化神经网络模型大多采用遗传算法进行网络进化设计.而研究表明,这种进化神经网络存在遗传编码、遗传操作及网络结构限制等很多问题;而采用进化规划是一种很好的途径.鉴于此,为了克服传统进化规划算法的不足,结合作者提出的快速免疫进化规划提出了一种网络连接权值及其拓扑结构同时进化优化的新型进化神经网络模型.最后,通过典型的异或分类问题(XOR)比较了该模型同BP神经网络及传统进化神经网络的计算性能,发现它不但计算精度好,而且计算效率高.      

外星人模样来源新解

俄罗斯生物学家弗拉基米尔·维塔利耶夫认为人类胚胎的照片就跟外星人的形象一模一样。他是所谓逆向进化理论的鼓吹者，认为人不是由动物进化而来，而是恰恰相反，动物是由人进化而来，这样才能对人的肚子里发生的怪异现象做出解释。这种怪异现象就是指人的胚胎在成长过程中先变成软体动物，后变成蝌蚪、有鳃的鱼、蜥蜴、有鳍的海豚，变成有拱嘴和卷尾巴的小猪，变成全身长毛的猴子。维塔利耶夫甚至认为宇宙深处存在这种条件：那里婴儿的坐胎期为地球的9个～10个星期。婴儿出生后．发育成小矮个、大光头、大眼睛的类人动物。这就是说，外星人实际上是不足月出生的人。 不过，本刊特约作者陈跃先生对此则有自己的看法。     

在非洲密林深处

正研究尼安德特人和丹尼索瓦人的基因,可以帮助我们复原欧洲和亚洲的人类演变过程。但是,在地球的另一处,被誉为"人类的家园"的非洲曾经发生过什么事呢?这里的人科是如何进化的呢?俾格米人2011年9月,亚利桑那大学的遗传研究小组组长马依克·哈姆米尔宣称:"我们已经找到今天人类的祖先在非洲杂交的遗迹。"其研究成果发表在《美国国家科学院院刊》上。     

进化策略在火箭发动机静态特性研究中的应用

建立了全流量补燃循环发动机的静态特性的数学模型.描述静态特性的数学模型是由一组非线性方程组成的.采用基于进化策略的进化算法求解全流量补燃循环发动机的静态特性方程,将该模型的非线性方程组求解问题转化为求带有约束的极小值的优化问题,建立了进化策略计算模型.讨论了进化策略算法在进化计算过程中使用的变异算子、重组算子和选择算子的设计,以及对约束条件的处理方法.数值计算的结果表明,利用基于进化策略的算法可以在较大范围内进行全流量循环液体火箭发动机的静态特性研究.     

地外生命和外星人探测

九、人类是否还在进化?基因库和人类进化基因库是指在某个时间点上,物种所有存活个体含有的基因总和。根据基因库,科学家对人类是否还在进化,大致有两点看法:第一点,在道德和智力的提高方面,人类肯定还在进化     

基于合作进化算法的月面返回再入轨迹优化设计

在考虑热流、过载、动压以及开伞点参数等多种约束条件下,针对低升阻比返回舱月面返回再入轨迹优化设计问题,基于分段线性倾侧角参数化策略,提出了采用合作进化算法进行参数优化的策略来实现再入轨迹的快速高精度优化设计.首先采用以能量为自变量的分段线性倾侧角控制参数化策略,将连续最优控制问题转化为有限维参数寻优问题,然后基于逃逸粒子群算法和自适应差分进化算法的合作进化算法求解该问题.数值仿真验证了倾侧角参数化策略的正确性,对比试验分析表明合作进化算法较传统进化算法有更快的收敛速度和更高的优化精度的综合性能,更加适合月面返回再入轨迹优化设计问题的求解.      

星际殖民，微生物的壮举

在1907年，瑞典化学家斯凡特·阿列纽斯提出了一个奇妙的想法：把地球上的微生物用特殊的方式，比如恒星光压（即辐射压，电磁辐射对所有暴露其下的物体表面所施加的压力。）推动抛到遥远的太空里，如果它们遇到了合适的环境，说不准就能在那里存活下来，并进化出高智慧生命。一些科学家推测，地球上的生命就是40亿年前由彗星带来的微生物孢子进化而来的。     

清风拂面来——与道金斯一席谈

在2005年4月30日，理查德·道金斯公开表明了自己无神论者的身份。他是全世界最著名的活着的无神论者，也是全世界最具争议的进化生物学家。道金斯于1976年出版的《自私的基因》一书，把他作为科学还原论的一个英俊、易怒的人性代表，推到了聚光灯下。这本书认为自然选择仅仅通过基因——而不是通过物种或者个体——发挥它的力量．     

达尔文的错误还要继续多久

达尔文在100余年前提出的进化理论,仅仅是一种局部适用生物演变的进化理论,而不是一种完整的进化理论,因为它存在着许多重大的理论缺陷和逻辑悖论.例如,它把自然选择与人工选择割裂开来,它拒绝讨论智力起源问题,它完全排除智力因素在生物进化过程中的作用,它过度强调生存竞争而严重忽视生存合作.     

美国航天服的进化

据美国航宇局网站报道，随着科学技术的不断发展，航天服也经历了一次又一次“进化”，不断以新的形象和功能出现在世人面前。通过本文的图片和文字介绍，读者可以一览美国航宇局航天服的演变史，透视它们的过去、现在和将来。     

解码40万年前的人类DNA

英国《自然》杂志2014年1月16日发表文章称，德国马克斯一普朗克进化人类学研究所的科学家在位于西班牙的“骨坑”（Sima De Los Huesos）遗址中，解读出距今约40万年的古人类线粒体DNA序列。这项研究对于揭示人类进化历史和进化谱系具有重要意义。     

复合材料格栅结构优化设计中的计算智能技术

针对复合材料格栅结构优化设计多变量、多约束、连续和离散混合变量、高度非线性的难点,提出了用进化神经网络来实现结构设计参数(输入)与结构响应参数(输出)的全局非线性映射关系,以此来代替优化过程中的有限元计算,以提高优化效率.以遗传算法为优化求解器,神经网络屈曲稳定性响应面为主要约束,对复合材料格栅加筋结构进行优化.结果表明,在相同样本数的情况下,进化神经网络可获得比BP网络更高精度的映射模型,具有很强的泛化能力.该方法可以为解决大型复合材料结构优化问题提供一条高效途径.      

我们身边的外星生命

正列昂尼德·莫罗兹花了20年时间来阐释一个令人惊奇的观点:虽然科学家开始在其他星球上寻找外星生命,但地球上或许已经存在生物特性和大脑与我们差异极大的外星生命了。在过去的数千年当中,它们潜形匿迹,没有被我们觉察。它们能够向我们揭示许多有关进化本质的知识,以及应该对其他星球上的生命拥有怎样的期     

“数字生物”正在进化

说到生命和进化，我们想到的一定是动物、植物，或细菌、病毒。但有谁能想到，枯燥的数字也一样具有生命，也能复制、进化呢？数字进化的发现者、美国加州大学计算机系教授克吉斯·阿加米说，数字是没有DNA的生命，是动物、植物和微生物之外的第四种生命体，别看它们是些无声又无形的家伙，可在复制进化过程中表现出来的神奇本领，实在令人瞠目结舌。     

我们向何处去？

从亚里士多德开始,西方的哲学家、科学家就普遍认为生物界存在着一个从低级到高级的阶梯。当拉马克构建第一个成系统的进化假说时,他对这个自然界阶梯的观念全盘接收,只不过把它改造成了动态的。生物进化被视为一个从低级到高级的方向性过程,人类就位于这个过程的巅峰。这种进化观念影响深远,直到现在,中文仍然习惯使用“进化”一词,而不用更为恰当的“演化”,     

组合卫星导航系统的快速选星方法

分析了选星数目与几何精度因子(GDOP, Geometry Dilution of Precision)及导航运算量的关系,基于遗传算法提出了一种以满足用户定位精度需求为条件的快速选星方法——快速遗传选星法.根据用户需求确定选星数目初值、选星数目最大值和GDOP阈值,构造选星方案的初始种群,在进化代数上限为1的条件下对种群进行选择、交叉和变异运算,获得初始选星解,根据初始解的GDOP与阈值的关系确定是否依据GDOP最小原则对初始解进行优化,直至满足算法终止条件,输出选星解.仿真结果表明,该算法可以在一次进化之内以不低于92.45%的概率满足GDOP阈值在2.5~6的要求,同时可有效降低54.75%以上的导航运算量.      

可以帮助人类缩短必要睡眠时间的洞穴鱼

正人类和动物都需要睡眠,睡眠几乎是所有动物共有的行为,如果破坏睡眠就会引起一系列的生理和行为方面的缺陷。尽管可能有很多因素导致睡眠缺失,但是我们对睡眠和感官处理间相互作用的神经基础还知之甚少。佛罗里达大西洋大学的神经系统科学家一直在研究墨西哥洞穴鱼,以期弄清其调节睡眠缺失的进化原理。他们在研究睡眠是如何进化的,实验以墨西哥洞穴鱼为     

改进免疫算法在函数优化中的应用

在对已有克隆选择算法的抗体行为特征分析的基础上,提出了一种新的偏心动态免疫克隆算法(EDICA,Eccentric Dynamic Immune Clone Algorithm).利用进化过程中子代抗体比父代抗体更靠近最优解的启发性信息,提出偏心变异策略,使抗体更快地靠近最优解域.引入控制因子,通过动态调整变异搜索半径的方法,在进化初期加大步长以加快搜索速度,而在后期减小搜索粒度以提高优化精度.采用超球体混沌变异策略以克服各向异性的不利影响并提高全局搜索能力.实验结果表明:EDICA不仅能够准确地找到静态函数的多个最优点,而且还能以较高的精度锁定和跟踪动态函数的最优点.