病毒为非细胞结构型微生物，体积微小，无完整细胞结构，仅有一种核酸（RNA或DNA）；严格细胞内寄生，只能在一定种类的活细胞中增殖,对抗生素不敏感，但对干扰素敏感。 第一节 病毒的大小与形态 第二节 病毒的结构和化学组成 第三节 病毒的增殖 第四节 病毒的遗传与变异 第五节 理化因素对病毒的影响 第六节 病毒的分类

1. 逆转录病毒的种类及主要特性 2. HIV的形态结构特点及抗原变异 3. HIV的细胞受体及复制过程 4. HIV的传染源、传播途径及致病机制 5. HIV感染的微生物学检查 6. HIV感染的药物治疗原则 第一节 人类免疫缺陷病毒 （ Human immunodeficiency virus , HIV ） 第二节 人类嗜T细胞病毒 （human T lymphotropic viruses，HTLV）

主要内容：（1）变异指标；（2）全距和四分位差；（3）平均差、标准差和标准分；（4）绝对离势和相对离势；（5）偏度（及峰度）所谓离中趋势，是指数列中各变量值之间的差距和离散程度。离势小，平均数的代表性高；离势大，平均数代表性低

提出了一种新的模糊认知图分类器模型构造方法,它包括构建流程、激活函数、推理规则和学习方法等核心构件.模型利用提出的动态交叉变异算子自适应遗传进化过程,实现种群间自动调节和自动适应.仿真实验表明:本文提出的模型增强了局部随机搜索能力,加强了算法的全局收敛能力,与其他经典分类方法相比,不但性能较好,而且具有较强的抗噪能力,从而具有更强的鲁棒性

为了解决无人机在部分未知敌对环境中的低空突防航迹规划问题,提出了一种改进的差分进化算法.该算法的进化模型采用冯.诺伊曼拓扑结构,并对其进行拓展,使种群在进化初期保持多样性,避免进化早期陷入局部最优,而进化后期加快收敛速度.该算法改进了差分进化算子中的变异操作,从而加快算法的收敛速度,快速找到多目标优化问题的最优解;同时,采用将绝对笛卡儿坐标和相对极坐标相结合的编码方式以提高搜索效率.将该算法用于无人机在线航迹规划仿真实验,并和未改进的算法结果作比较,验证了该算法的有效性

基于遗传算法的基本原理,提出一种改进的遗传算法,将模糊控制思想与小生境技术引入到其中,从而保护种群的多样性,同时使每代最优解得以保存．遗传算法加入小生境技术后虽可保持种群群体的多样性,但是不可避免的会产生部分个体的早熟以及陷入局部最优,于是加入模糊控制思想,对种群的交叉概率Pc和变异概率Pm进行模糊控制,以此为基础,形成了一种新型的模糊控制小生境遗传算法．最后通过对三个典型函数的数值分析证明了该方法的有效性和可行性．

将模糊控制思想引人到遗传算法中,进行交叉概率Pc和变异概率Pm的整定工作,并在此基础上提出了一种基于模糊控制的遗传算法——模糊遗传算法.仿真结果表明:该算法不仅能提高解的质量,而且能加速解的收敛速度

针对非平衡数据集分类中\少数类样本精度难以提高\这一瓶颈问题,提出了一种基于协同进化机制的欠采样方法.此方法将少数类样本与多数类样本划分为两类种群,采用种群协同进化原理,利用提出的动态交叉变异算子自适应协同进化过程,实现种群间自动调节和自动适应.仿真试验结果表明,此采样方法增强了局部随机搜索能力,改善了种群的分布特性,加强了算法的全局收敛能力,在不降低多数类样本分类性能的基础上有效提高了少数类样本的精度.与其他经典重采样方法相比,本文办法抗噪能力好,具有更强的鲁棒性

呼吸道病毒的定义：指侵犯呼吸道，引起呼吸系统和/或呼吸系统外组织器官病变的病毒； 流行特征 呼吸道病毒的种类及引起疾病 流感病毒的生物学特性 流感病毒变异与流行关系

上海交通大学：《生物技术与人类》通识课程教学资源（学生阅读理解）从早期的遗传交互作用网络的随机变异预测突变的结果