检索结果-内蒙古大学图书馆

系统工程理论与实践 2012年第3期32卷 568-573页

作者：张大斌张景广彭森华中师范大学信息管理系武汉430079 中国科学院数学与系统科学研究院北京100190

介绍一种利用基因表达式编程的方法来自动生成非线性函数的组合预测模型,并进行误差估计分析,改变过去只依靠各个子方法的简单线性相加,不能很好地反映非线性真实世界的传统组合预测建模方法.通过对我国CPI的真实历史数据验证,验证结果... 详细信息

介绍一种利用基因表达式编程的方法来自动生成非线性函数的组合预测模型,并进行误差估计分析,改变过去只依靠各个子方法的简单线性相加,不能很好地反映非线性真实世界的传统组合预测建模方法.通过对我国CPI的真实历史数据验证,验证结果表明:与传统的ARIMA,灰色GM(1,1),BP神经网络和线性组合预测四种方法对比,基因表达式编程建立的组合预测模型所预测的数据准确度明显提高.

关键词：组合预测基因表达式编程自动建模函数挖掘

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基因表达式编程中动态适应的远缘繁殖策略

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四川大学学报（工程科学版） 2007年第2期39卷 121-126页

作者：姜玥唐常杰郑明秀叶尚玉吴江四川大学计算机学院

传统基因表达式编程采用静态适应度函数,影响了后期进化速度和整体质量。提出了远缘繁殖策略和动态适应度函数策略,远亲繁殖并及时变换评估个体的标准,增加多样性并有利于选择优质个体;实验表明,将远缘繁殖和动态适应度函数策略结合,有... 详细信息

传统基因表达式编程采用静态适应度函数,影响了后期进化速度和整体质量。提出了远缘繁殖策略和动态适应度函数策略,远亲繁殖并及时变换评估个体的标准,增加多样性并有利于选择优质个体;实验表明,将远缘繁殖和动态适应度函数策略结合,有效地改善了传统GEP的性能,进化代数平均下降达10%,平均最高适应度值提高7%~14%,最高适应度提高达7%以上,进化的成功率提高达30%以上。

关键词：基因表达式编程多样性适应度函数强变异

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基因表达式编程种群多样性自适应调控算法

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电子科技大学学报 2010年第2期39卷 279-283页

作者：李太勇唐常杰吴江乔少杰姜玥陈瑜西南财经大学经济信息工程学院成都610074 四川大学计算机学院成都610065 西南交通大学信息科学与技术学院成都610031

为了解决基因表达式编程GEP种群多样性控制问题,提出了一种新的带权种群多样性的自适应调控方法。设计了带权的种群多样性测度方法,详细分析了选择、交叉及变异算子对种群多样性的影响。提出了初始种群的多样化算法DAIP,以保证初始种群... 详细信息

为了解决基因表达式编程GEP种群多样性控制问题,提出了一种新的带权种群多样性的自适应调控方法。设计了带权的种群多样性测度方法,详细分析了选择、交叉及变异算子对种群多样性的影响。提出了初始种群的多样化算法DAIP,以保证初始种群多样性的最大化。设计了自适应的交叉和变异算子,提出了种群多样性自适应调控算法APDTA,使种群在进化过程中维持合适的种群多样性,进而提高进化效率。实验验证了APDTA的有效性。

关键词：自适应遗传算子进化计算遗传算法基因表达式编程多样性

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基因表达式编程ORF过滤算子的设计和实现

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四川大学学报（工程科学版） 2007年第6期39卷 102-106页

作者：段磊唐常杰刘胤田左劼吴江四川大学计算机学院四川成都610065

基因表达式编程(GEP)的个体代表了问题的候选解。在缺乏先验知识的情况下,个体长度的设定是个"两难"问题,过长或过短都会降低GEP的效率。对此,分析了个体长度对GEP求解效率的影响;设计了开放阅读框(ORF)过滤算子根据最优个体... 详细信息

基因表达式编程(GEP)的个体代表了问题的候选解。在缺乏先验知识的情况下,个体长度的设定是个"两难"问题,过长或过短都会降低GEP的效率。对此,分析了个体长度对GEP求解效率的影响;设计了开放阅读框(ORF)过滤算子根据最优个体的进化历程动态调节个体的有效编码区域;验证了ORF过滤算子的有效性,实验结果表明,在同样的进化代数内,引入ORF过滤算子,GEP能进化出更高适应度的最优解且减少平均运行时间17.0%。

关键词：基因表达式编程开放阅读框个体

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基因表达式编程中的精英个体产生策略

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华南理工大学学报（自然科学版） 2009年第1期37卷 102-105页

作者：胡建军彭宏华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510006

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,... 详细信息

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%.

关键词：遗传算法基因表达式编程进化效率精英函数挖掘初始种群

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基因表达式编程优化的色调保持低照度图像增强

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激光与光电子学进展 2019年第9期56卷 187-193页

作者：贾新宇李婷婷江朝晖刘海秋饶元安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036 农业部农业物联网技术集成与应用重点实验室安徽合肥230036

提出了一种基因表达式编程寻优的色调对比度增强算法。选用多幅低照度图像作为参考图像,将该方法与自适应直方图均衡化、同态滤波、多尺度Retinex和带颜色恢复的多尺度Retinex等方法的实验结果进行了比较。所提算法的峰值信噪比、结构... 详细信息

提出了一种基因表达式编程寻优的色调对比度增强算法。选用多幅低照度图像作为参考图像,将该方法与自适应直方图均衡化、同态滤波、多尺度Retinex和带颜色恢复的多尺度Retinex等方法的实验结果进行了比较。所提算法的峰值信噪比、结构相似度和基于局部方差质量指数的平均值分别为25.93、0.75和0.87,均优于其他算法,在主观上亮度和对比度都更自然,更符合人眼视觉特性。该算法可广泛适用于低照度环境下的机器视觉领域。

关键词：机器视觉图像增强基因表达式编程低照度

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基因表达式编程在心脏病诊断中的应用

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生物医学工程学杂志 2009年第1期26卷 38-41页

作者：代文彬张运陶高兴玉西华师范大学应用化学研究所南充637002 川北医学院附属医院南充637000

将具有良好函数挖掘能力的基因表达式编程(GEP)算法用于处理一组有关心脏病诊断的数据,建立心脏病诊断预测模型。从13个变量中筛选出Sex,Chest pain,Blood pressure,Angina,Peak,Slope,Colored vessels,Thal等8个变量建立分类函数式,对... 详细信息

将具有良好函数挖掘能力的基因表达式编程(GEP)算法用于处理一组有关心脏病诊断的数据,建立心脏病诊断预测模型。从13个变量中筛选出Sex,Chest pain,Blood pressure,Angina,Peak,Slope,Colored vessels,Thal等8个变量建立分类函数式,对100例预测数据集的预测准确率达87%。本文还采用支持向量机(SVM)等算法对该组数据进行预测分类,研究表明以GEP算法预测准确率为最高。

关键词：基因表达式编程支持向量机分类心脏病

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基因表达式编程初始种群的多样化策略

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计算机学报 2007年第2期30卷 305-310页

作者：胡建军唐常杰段磊左劼彭京元昌安四川大学计算机学院

基因表达式编程(GeneExpressionProgramming,GEP)算法是遗传家族的新成员,被广泛用于知识发现,其初始种群的质量对进化效率和进化结果至关重要.为了产生优势初始种群,提出了基因空间均匀分布策略(GeneSpaceBalanceStrategy,GSBS),证明... 详细信息

基因表达式编程(GeneExpressionProgramming,GEP)算法是遗传家族的新成员,被广泛用于知识发现,其初始种群的质量对进化效率和进化结果至关重要.为了产生优势初始种群,提出了基因空间均匀分布策略(GeneSpaceBalanceStrategy,GSBS),证明了描述编码空间量化性质的GEP编码空间定理.实验表明,GSBS提高进化效率超过20%.GSBS算法的思想还可以应用于其它进化计算中.

关键词：遗传编程遗传算法基因表达式编程函数挖掘

来源：评论

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基因表达式编程在环氧酶抑制剂定量构效关系中的应用

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计算机与应用化学 2009年第10期26卷 1267-1269页

作者：张小亚申琦郑州大学化学系河南郑州450052

基因表达编程方法(GEP)是1种较新的进化计算算法,是1种较好的数据挖掘和建模工具。因其出色的数据挖掘能力并能以数学模型表达数据关系而广受关注,但在化学领域的应用还较少。本文应用GEP方法研究环氧酶抑制剂活性和选择性的构效关系(QS... 详细信息

基因表达编程方法(GEP)是1种较新的进化计算算法,是1种较好的数据挖掘和建模工具。因其出色的数据挖掘能力并能以数学模型表达数据关系而广受关注,但在化学领域的应用还较少。本文应用GEP方法研究环氧酶抑制剂活性和选择性的构效关系(QSAR),选择变量和建立模型,同时与BP人工神经网络(BP-ANN)和遗传算法-多元线性回归(GA-MLR)方法比较。结果发现,GEP方法的预测较好,且模型稳定。研究显示GEP在定量构效关系研究中,具有广阔的应用前景。

关键词：基因表达式编程定量构效关系变量选择

来源：评论

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基因表达式编程在CO_2转化率软测量建模中的应用

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计算机与应用化学 2007年第10期24卷 1371-1374页

作者：代文彬张运陶西华师范大学应用化学研究所四川南充637002

选择合成塔温度(中部)、NH3/CO2、H2O/CO2、出口液CO2、Ur组分百分含量共5个变量作为模型辅助变量,将基因表达式编程(GEP)算法用于某氮肥厂中压联尿装置CO2转化率的软测量建模,GEP挖掘获得的最佳公式经F检验表明其高度显著(F=23800>&... 详细信息

选择合成塔温度(中部)、NH3/CO2、H2O/CO2、出口液CO2、Ur组分百分含量共5个变量作为模型辅助变量,将基因表达式编程(GEP)算法用于某氮肥厂中压联尿装置CO2转化率的软测量建模,GEP挖掘获得的最佳公式经F检验表明其高度显著(F=23800>>Fα=3.08,α=0.01)。用该公式对98组验证集预测,均方误差MSE=0.0038,绝对误差的最大值MAXAE为0.3753;对110组预测集预测,MSE=0.0025,MAxAE仅为0.1549,表明用GEP建立的软测量模型具有良好的预测准确性。

关键词：基因表达式编程尿素生产 CO2转化率公式挖掘

来源：评论

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