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膜计算旨在从生物细胞中抽象计算模型，具有良好的分布式结构和强大的并行性。本书是基于生物学中的细胞进化机制，以形式语言与自动机理论为基础，重点研究建立 加符合生物实际的新模型， 终实现建立容错性能 好的计算系统。主要内容包括，膜计算基础、基于促进剂的时间活性膜P系统、膜上带蛋白的时间膜系统、基于通讯规则的类组织时间膜系统、内稳态组织膜系统以及基于活性膜P系统的CNSMO算法。本书可供计算机科学、控制工程等专业高年级本科生、硕士研究生和博士研究生，以及相关学科领域的科技工作者阅读参考。

第l章 绪论

1.1 概述

1.2 研究进展

1.2.1 膜计算简介

1.2.2 膜计算模型介绍

1.3 膜计算中的相关定义及概念

1.3.1 形式语言与注册机

1.3.2 时间无关模式

1.3.3 时间无关模式下求解NP难问题

1.4 计算复杂性

1.5 膜算法

参考文献

第2章 基于促进剂的时间活性膜P系统

2.1 基于促进剂的时间活性膜P系统构建

2.2 基于促进剂的时间活性膜P系统求解SAT问题半统一解

2.3 基于促进剂的时间活性膜P系统求解SAT问题统一解

2.4 系统计算效率分析

2.4.1 半统一方法

2.4.2 统一万法

2.5 基于促进剂的时间活性膜P系统通用性证明

参考文献

第3章 膜上带蛋白的时间膜系统

3.1 膜上带蛋白的时间膜系统模型

3.2 膜上带蛋白的时间膜系统求解SAT问题

3.3 触发型膜上带蛋白的时间膜系统求解SAT问题

参考文献

第4章 基于细胞分裂的类组织时间膜系统计算效率

4.1 具有细胞分裂的类组织时间膜系统

4.2 具有细胞分裂的类组织时间膜系统求解SAT问题

4.3 计算效率分析

参考文献

第5章 内稳态类组织膜系统

5.1 内稳态类组织膜系统构建

5.2 HTP—OEP的计算能力以及计算效率

5.2.1 HTP—OEP的通用性证明

5.2.2 基于HTP—OEP系统求解SAT问题

5.3 HTP—OE的计算能力以及计算效率

5.3.1 HTP—OE的通用性证明

5.3.2 基于HTP—OE系统求解三着色问题和SAT问题

5.4 HTP—ES／A的计算能力以及计算效率

5.4.1 HTP—ES／A的通用性证明

5.4.2 基于HTP—ES／A系统求解SAT问题

参考文献

第6章 基于活性膜P系统的CNSMo算法

6.1 基于分类噪声检测的序列 小优化算法

6.1.1 SVM基本模型

6.1.2 基于分类噪声检测的CNSMO

6.2 基于活性膜P系统的CNSMO算法设计

6.2.1 活性膜P系统基本框架以及进化规则设计

6.2.2 基于活性膜P系统的CNSMO算法设计

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书籍介绍

膜计算旨在从生物细胞中抽象计算模型，具有良好的分布式结构和强大的并行性。本书是基于生物学中的细胞进化机制，以形式语言与自动机理论为基础，重点研究建立更加符合生物实际的新模型，最终实现建立容错性能更好的鲁棒计算系统。主要内容包括基于促进剂的时间活性膜P系统、膜上带蛋白的时间膜系统、基于细胞分裂的类组织时间膜系统、内稳态类组织膜系统以及基于活性膜P系统的CNSMO算法。本书可供计算机科学、控制工程等专业高年级本科生、硕士研究生和博士研究生以及相关学科领域的科技工作者阅读参考。