Design and analysis of a decision intelligent system based on enzymatic numerical technology
Design and analysis of a decision intelligent system based on enzymatic numerical technology
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基于酶数值技术的决策智能系统设计与分析
DOI：
10.1016/j.ins.2020.07.033
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发表时间：
2021-02
影响因子：
8.1
通讯作者：
Neal N. Xiong
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Shanchen Pang;Tong Ding;Xiaobing Mao;Neal N. Xiong
AP系统是一个有限的、离散的、分布式的、并行的、分层的、网状的模型。酶的numericalP系统（ENPS）具有酶样变量，允许每个膜主机一个以上的生产功能，它已被广泛应用于经济学和控制器的自主移动的机器人。虽然ENPS在数值计算方面表现出了强大的能力，但作为一种决策过程，它还不能表达其演化机制，现有的P系统在处理不同演化过程中的指定单元时能力有限。此外，目前的决策模型处理大规模决策任务的能力有限。为了建立决策P系统理论，使现有的ENPS更灵活，我们提出了一种限制性内切酶来建立条件酶促P系统。在这个系统中，我们提出了一系列的决策酶和重建细胞的结构，以实现决策机制。最后，通过仿真实验验证了模型的有效性.据我们所知，我们首次提出了一个决策P系统，结果表明，这个系统是非常合理的，有效地处理大规模的决策任务。事实上，条件酶数值P系统可以更快地实现先验结果的188.28倍，基于DENPS的决策树比一般序列框架快119.85倍。
APsystem is a finite, discrete and distributed model with a parallel-layered and net structure. The enzymatic numericalPsystem (ENPS) has enzyme-like variables that allow each membrane to host more than one production function, and it has been widely used in economics and controllers for autonomous mobile robots. Although the ENPS has shown powerful abilities in numerical calculation, as a decisional process, it had not been able to express its mechanism of evolution, and the existingPsystem has a limited ability to process the assigned cells in different evolutions. Furthermore, the present decision models have a limited ability to process large-scale decisional tasks. To set up the decisionalPsystem theory and render the existing ENPS more flexible, we present a restriction enzyme to found a conditional enzymatic numericalPsystem. In this system, we present a series of decisional enzymes and rebuild the structures of cells to achieve a decisional mechanism. Finally, we verify the validation and efficiency of our model by simulating experiments. To the best of our knowledge, we are proposing a decisionalPsystem for the first time, and the results show that this system is very logical and efficiently processes large-scale decisional tasks. Indeed, the conditional enzymatic numericalPsystem could achieve prior results more quikly by a factor of 188.28, and a decision tree based on DENPS is the 119.85 times faster than the general serial framework.
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DOI：
--
发表时间：
2006-04
期刊：
Fundam. Informaticae
影响因子：
--
作者：
G. Paun;Radu A. Paun
通讯作者：
G. Paun;Radu A. Paun
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影响因子：
6
作者：
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6
作者：
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通讯作者：
Tao Song;Xun Wang;Zhujin Zhang;Zhihua Chen
影响因子：
3
作者：
Giacomantonio, Chris
通讯作者：
Giacomantonio, Chris
DOI：
10.1007/s11432-017-9103-5
发表时间：
2017-11
期刊：
Science China Information Sciences
影响因子：
--
作者：
Zhiqiang Zhang;Tingfang Wu;A. Paun;L. Pan
通讯作者：
Zhiqiang Zhang;Tingfang Wu;A. Paun;L. Pan