基因表达式编程及其在医学中的应用

基因表达式编程是根据遗传算法与遗传程序设计发展而来的一种新的遗传算法,也是一种新的数据挖掘方法,现在已经广泛用于人工智能、模式识别、图像处理以及生产调度等领域,本论述主要介绍其在医学领域的应用及展望。     

基因表达式编程中的遗传算子分析

基因表达式编程是一种用线性编码解决复杂问题的遗传算法,已经在多个领域中表现出优越的性能。本文介绍基因表达式编程的基本框架、并分析基因表达式编程中不同遗传算子对算法成功率和群体多样性的影响。     

时间序列预测及在汇率市场中的应用

遗传编程(GP)和基因表达式编程(GEP)是在遗传算法的基础上发展而来的遗传算法的新分支,它在个体的表示、个体的处理和结果的形式等方面与传统遗传算法有着显著的区别和优势.本文针对汇率市场对象的特点,分别研究了用遗传算法,遗传编程,基因表达式编程进行预测,取得了满意的效果.     

改进基因表达式编程算法及其应用研究

基因表达式编程是一种新型的自适应演化算法,它是在继承和发展遗传算法和遗传编程优点的基础上发展起来的知识发现新技术．笔者介绍了GEP的发展现状与关键技术,设计了逆淘汰策略和无树解码方式的改进方案,旨在维持种群多样性和提高算法效率,最后将改进方法应用与一元和多元函数挖掘的实验,得到准确度和拟合度良好的函数模型,收到了满意的效果．     

基因表达式编程中的精英个体产生策略

为提高基因表达式编程(GEP)算法的进化效率,提出了一种用于产生GEP初始种群的精英个体产生策略.该策略通过逐步扩大染色体到目标值的距离,采用随机方式在较短时间内产生具有较高个体适应度的染色体,从而在初始种群中快速产生精英个体,使种群可以从一个较高的基础上开始进化,缩短了GEP算法的进化距离,从而提高了种群的进化效率.实验结果表明,在GEP算法挖掘函数的过程中,采用文中提出的策略,可以使GEP算法的进化效率提高17%.     

基因表达式程序设计方法在采煤工作面瓦斯涌出量预测中的应用

基因表达式程序设计是一种基于基因组和表现型组的新型遗传算法，该算法在运行时具有很高的效率，实验表明在求解很多问题的时候比遗传规划优越两个数量级以上．预测采煤工作面瓦斯涌出量是进行通风设计和制定矿井安全技术措施的重要依据，而影响采煤工作面瓦斯涌出量的各因素之间关系不明确．基因表达式程序设计比较适合于求解这一类复杂的非线性问题．本采用基因表达式程序设计，建立了采煤工作面瓦斯涌出量的预测模型．结果表明，预测结果比遗传规划得到的结果具有更高的预测精度和很好的稳定性．章最后指出了该方法具有广泛的应用前景．     

基因表达式编程中性突变机理分析

针对基因表达式编程(GEP)的进化模型,其基因组存在不被表达的中性区,研究了GEP中性区在进化中的作用,指出GEP基因存在中性区域,进化进程中必存在中性突变,分析了GEP的基因表示的中性区域存在的特点;通过控制基因长度和基因数量技术,调控中性区的大小和数量,讨论了GEP的中性区域对进化的作用.实验表明,GEP中性区域保持50%～80%,能保证较高的挖掘成功率.     

多重分形在日韩汇率市场中的应用

汇率是国际贸易中非常重要的调节杠杆,是反映一国经济稳定程度的指标.在经济全球化的今天,汇率的波动直接影响着一系列金融市场的重大问题,探讨汇率的波动性及相关性对生产生活实际有重要作用.在对多重分形理论及多重分形方法改进和完善的基础上,对国际汇率进行了实证研究,主要内容如下:1)利用多重分形消除趋势交叉波动分析(Multifractal Detrended Cross-Correlation Analysis,简称MF-DCCA)方法对汇率的互相关性进行定量描述,求出多重分形广义的Hurst指数h(q),我们发现h(q)随q的变化而变化,也就是说汇率的相关性是非线性的,呈现多重分形的特性;2)基于滑动窗的方法分别计算单个序列和两个序列之间的普通Hurst指数随时间变化对应值,观察普通Hurst指数随着时间的演化特点,发现JPY/USD与KRW/USD时间序列各自的Hurst指数在0.5附近游走,而JPY/USD-KRW/USD的Hurst指数更多时候大于0.5,这说明两条汇率时间序列的波动具有很强的相关性.     

GA在软件测试中的应用

提出了一种利用GA帮助测试人员在较短时间内完成软件模块的黑盒测试,并给出测试结果和好的测试用例的方法。     

Fuzzy—GA及其在H^∞及其在H^∞控制系统设计中的应用

针对遗传算法的误导性及参数控制等问题,提出一种基于模糊优化设计思想的模糊遗传算法。将该方法结合分层的染色体结构构成混合智能优化设计方法,并将它应用ＭＩＭＯ的典型Ｈ＾∞控制系统的设计。仿真试验结果表明,该混合智能优化设计方法有效。     

上升有序加权欧氏平均算子及其在决策中的应用

提出了一种上升有序加权欧氏平均 (AOWEA)算子 ,详细研究了它的一些优良性质 ,如 :单调性、置换不变性等 .给出了一种基于AOWEA算子的多属性决策方法 .最后通过实例说明了该方法的可行性和有效性 .     

基因表达式演化建模

为了有效地建立动态系统的演化模型,将常微分方程的解的模型按基因表达式编码,给出了动态系统建模在遗传算法求解中的编码规则.算法采用精英选择,在主要遗传算子中,结合四阶龙格—库塔迭代公式对个体进行评估,按基因表达式程序设计进行演化,算法在求解过程中不需要过多地依赖于问题本身的知识,从而极大地降低了问题的复杂性.数值实验表明,算法具有很强的普适性.     

基因表达式编程用于有机化合物的毒性预测

基因表达式编程方法(GEP)是一种新型的数据挖掘和建模工具,应用GEP方法对110个有机化合物的毒性进行了构效关系研究,并与人工神经网络(BP-ANN)和偏最小二乘(PLS)方法比较.结果发现,GEP方法的预测较好,且模型稳定.     

改进的单亲遗传算法在TSP问题中的应用

本文提出了求解旅行商问题(TSP)的一个改进的单亲遗传算法。首先,定义了距离系数的概念,并据此设计了一种新的贪心基因段交换算子;同时结合一个模拟退火和2OPT局部搜索技术来改进该算子;然后,在此基础上提出了一个求解旅行商问题的一个新的单亲遗传算法。计算机仿真结果表明,该算法是有效的。     

改进差分进化算法及其在发酵优化中的应用

针对发酵过程的补料优化问题,提出一种改进的差分进化算法.为了克服基本差分进化算法在全局最优点附近搜索速度较慢、精度较低的缺点,引入单纯形加速算子以提高算法收敛速度,而针对算法易过早收敛的缺点引入混沌迁移算子,以提高算法种群多样度,增强算法跳出局部最优解的能力.对于有约束优化问题,利用3个准则进行选择操作,使求得的最优解满足约束条件.将改进的算法用于某一类补料分批发酵过程,提高了发酵最终产物产量,表明了该算法的有效性.     

RNAi及其在生命科学研究中的应用

RNAi即RNA干扰(RNA interfering),是近几年才发现的一种由双链RNA引起的基因沉默的现象,是目前分子生物学领域研究的热点。介绍RNAi的发现,并对RNAi在生命科学研究领域的最新应用进行综述。     

第2代小波变换及其在机电设备状态监测中的应用

为了解决最佳小波基函数选择的问题，采用第2代小波变换的方法构造小波，从振动信号中提取机电设备故障信息。第2代小波变换与经典小波变换不同，它不依赖Fourier变换，所有的运算在时域上进行，通过设计预测算子和提升算子可以构造具有某种特性的小波。针对机电设备的状态监测和故障诊断，阐述了一种离线设计预测算子和提升算子的方法，通过求解线性方程组确定预测系数和提升系数，并在此基础上构造基于插值细分方法的第2代小波变换算法。在某炼油厂机组的状态监测和故障诊断中，采用该算法有效地提取了轴系不对中的故障信息。