EGFAFS: A Novel Feature Selection Algorithm Based on Explosion Gravitation Field Algorithm

Feature selection (FS) is a vital step in data mining and machine learning, especially for analyzing the data in high-dimensional feature space. Gene expression data usually consist of a few samples characterized by high-dimensional feature space. As a result, they are not suitable to be processed by simple methods, such as the filter-based method. In this study, we propose a novel feature selection algorithm based on the Explosion Gravitation Field Algorithm, called EGFAFS. To reduce the dimensions of the feature space to acceptable dimensions, we constructed a recommended feature pool by a series of Random Forests based on the Gini index. Furthermore, by paying more attention to the features in the recommended feature pool, we can find the best subset more efficiently. To verify the performance of EGFAFS for FS, we tested EGFAFS on eight gene expression datasets compared with four heuristic-based FS methods (GA, PSO, SA, and DE) and four other FS methods (Boruta, HSICLasso, DNN-FS, and EGSG). The results show that EGFAFS has better performance for FS on gene expression data in terms of evaluation metrics, having more than the other eight FS algorithms. The genes selected by EGFAGS play an essential role in the differential co-expression network and some biological functions further demonstrate the success of EGFAFS for solving FS problems on gene expression data.     

掺镱双包层光纤放大器分布泵浦方式下的优化算法

 利用平均反转率迭代算法计算掺镱双包层光纤放大器分布泵浦方式下的稳态速率方程组,并采用遗传算法对分布泵浦功率的大小和每段光纤长度同时进行优化。评估函数中引入了每段光纤中最高温度的标准方差,以确保每段光纤中的最高工作温度是相同的。通过优化,7段泵浦的最高温度和标准方差分别为126.34 ℃和1.95 ℃ ,8段泵浦条件下的最高温度和标准方差分别为119.76 ℃和2.12 ℃。而未经优化的7段泵浦的最高温度和标准方差分别为147.12 ℃和21.37 ℃,8段泵浦条件下的最高温度和标准方差分别为139.95 ℃和20.83 ℃。计算结果表明：泵浦方式的优化降低了最高温度和标准方差,实现了光纤中温度分布的均匀性,并且通过增加泵浦段数可以进一步降低最高温度和平坦温度分布。     

基于光谱曲线形态的高光谱影像检索方法研究

随着传感器技术、数据通讯技术的飞速发展,利用各种机载和星载传感器,己经获取到各种不同的海量遥感影像数据。巨大的数据量带来了数据存储和管理的问题,如何实现从海量影像数据中检索出我们所需要的信息显得十分迫切。影像检索最早由Chang于1980年提出,是对传统信息检索的扩展。针对海量遥感影像高效检索的需求和高光谱遥感影像波段数目多的特点,分析了影像检索中的影像距离函数和相似性度量问题,基于经典的曲线简化Douglas-Peucke算法(简称DP算法)提取光谱曲线的形态特征,利用“提取特征”的思想,提出了基于DP算法的光谱曲线和影像检索(简称DPSR)方法,将光谱形态特征应用于影像检索当中。DPSR利用光谱曲线上的特征点,减小了计算量,实现了有效地匹配和检索,适合高光谱遥感影像的光谱检索。文章选择了OMISI高光谱数据的四种易混分地类进行了相似性度量的对比实验。通过与常规的分析方法光谱角匹配(SAM)、光谱信息散度(SID)的对比可以看到,DPSR在较少计算量的情况下能保持较高的计算精度,提供了一种新的影像光谱高效检索方法。此外,文章还提出了尚待进一步研究的问题。     

一种求解混合整数非线性规划问题的演化算法--搜索空间自动收缩法

提出一种求解混合整数非线性规划问题的新的演化算法 -搜索空间自动收缩法 (ACSSOS) .在这种算法中 ,演化算法既用来定位最优解区域 ,实现搜索空间自动向全局最优解收缩 ,又用来最终求得最优解 .由于在遗传算子中引用了舍入操作 ,它不仅可用来求解混合非线性整数规划问题 ,也可求解纯整型或纯实型变量非线性函数优化问题 .数值试验结果表明本文的算法在解的质量、稳定性和收敛速度等方面优于一般的演化算法 .     

高阶常微分方程的动态演化建模

提出了采用高阶常微分方程模型代替传统时序分析中所用的ARMA模型来实现一维时间序列的建模和预报．设计的将遗传程序设计与遗传算法相嵌套的动态演化建模算法,用遗传程序设计优化模型结构,以遗传算法优化模型参数,边收集数据边建模边预报,首次成功地实现了时间序列实时预报的程序自动化．两个时间序列的应用实例表明采用此算法可获得较好的实时预报效果．     

一种改进的指针安全分析算法

指针的安全性是C语言程序中的常见问题,它严重影响到系统的安全性.针对指针静态分析中的精度问题,比较分析了目前常见的5种指针分析算法的优缺点,提出了一种基于流不敏感的改进指针静态分析算法.该算法是在Steensgaard算法的基础上,对程序的控制流图进行改进,通过该算法可以得到比常见的数据流不敏感算法更为精确的指针分析结果.在实验室开发的国内首款商用编译器中实现了该算法,实验结果表明该算法可以提高指针分析的精度.     

基于无约束非线性优化算法的光强自相关函数拟合

在光子相关光谱(PCS)颗粒测量技术中非线性累积反演方法是一种重要的算法。采用无约束非线性优化算法对反演过程中相关曲线的拟合问题进行了分析和研究, 实现了从任意初始值开始获取最优非线性拟合解, 并给出了算法的实现步骤。采用此方法对50 nm, 100 nm, 200 nm和500 nm的标准聚苯乙烯乳胶颗粒的实测光强自相关函数数据进行了拟合, 并反演了颗粒粒径, 与其他曲线拟合算法相比, 本算法不但对初始值的依赖性小, 而且得到的颗粒粒径更接近乳胶颗粒的标称直径, 测量误差更小。     

A primitive-variable Riemann method for solution of the shallow water equations with wetting and drying

A Riemann flux that uses primitive variables rather than conserved variables is developed for the shallow water equations with nonuniform bathymetry. This primitive-variable flux is both conservative and well behaved at zero depth. The unstructured finite-volume discretization used is suitable for highly nonuniform grids that provide resolution of complex geometries and localized flow structures. A source-term discretization is derived for nonuniform bottom that balances the discrete flux integral both for still water and in dry regions. This primitive-variable formulation is uniformly valid in wet and dry regions with embedded wetting and drying fronts. A fully nonlinear implicit scheme and both nonlinear and time-linearized explicit schemes are developed for the time integration. The implicit scheme is solved by a parallel Newton-iterative algorithm with numerically computed flux Jacobians. A concise treatment of characteristic-variable boundary conditions with source terms is also given. Computed results obtained for the one-dimensional dam break on wet and dry beds and for normal-mode oscillations in a circular parabolic basin are in very close agreement with the analytical solutions. Other results for a forced breaking wave with friction interacting with a sloped bottom demonstrate a complex wave motion with wetting, drying and multiple interacting wave fronts. Finally, a highly nonuniform, coastline-conforming unstructured grid is used to demonstrate an unsteady simulation that models an artificial coastal flooding due to a forced wave entering the Gulf of Mexico.     

混合物质高压状态方程的计算

 介绍了在温度相同的条件下,混合物中各组元通过密度-压强迭代法,达到温度和压强平衡,再结合叠加原理,编程计算出混合物质状态方程。为验证该程序,对氘氚与氩按不同比例混合时的状态参量进行了分析。当氘氚中含少量氩时,计算得到的状态方程与纯氘氚符合较好;同样地,氩中含少量氘氚时的状态方程也与纯氩的很接近。这说明该程序是可行的。     

基于遗传算法的混沌系统二自由度比例-积分-微分控制研究

二自由度比例-积分-微分(PID)控制算法简单、实用，但将其应用于复杂非线性系统控制时参数整定困难.运用改进的遗传算法进行二自由度PID控制器参数优化，参数优化的收敛速度快、准确，将其应用于Chen氏混沌系统和同步电动机混沌系统的控制中，仿真研究收到良好的控制效果. 关键词： 混沌系统 遗传算法 比例-积分-微分控制