基于正交设计的免疫克隆遗传算法

针对遗传算法存在＂早熟＂及局部搜索能力弱等问题,提出一种基于正交设计的免疫克隆遗传算法,将正交实验设计原理、免疫克隆理论以及标准遗传算法有效结合起来,增强算法的收敛速度和搜索精度。对算法进行了验证,表明该算法求解精度高出几个数量级,寻找到全局最优解的次数明显增加。     

基于多目标免疫克隆进化的随机匿名化算法*

近年来提出的随机匿名化方法随机地拆分记录中属性值之间的关系,并通过维持数据间的统计关系来保存知识。在大多数匿名化算法中知识往往是被丢失的,因而造成数据的实用性较低。但隐私性与实用性是两个矛盾的目标,随机匿名化算法很难找寻到较好的结果,因此提出一种基于多目标免疫克隆进化的随机匿名化算法来搜索隐私性和使用性都较高的结果。仿真实验表明,本方法能求得较好的结果。     

基于W型网络的乳腺动态对比度增强磁共振图像合成

动态对比增强核磁共振成像已被广泛应用于乳腺癌等恶性肿瘤的临床诊断,但是对造影剂过敏患者将无法进行该项检查,提出一种融合边界及区域信息的增强图像生成网络用于生成乳腺虚拟动态增强MRI图像。该网络由一条下采样路径和两条对称的上采样路径组成,使用跳跃连接将下采样路径的低维特征图直接传递到上采样路径上,同时在两条上采样路径间也实现边界与区域特征图的传递。实验结果表明,该方法能够安全、高效及低费用地实现乳腺虚拟动态增强MRI图像合成。     

基于变长编码遗传算法的K-匿名化

针对传统遗传编码存在求解效率低且信息失真大的问题,提出一种基于不定长密歇根编码的遗传算法,采用多种启发式策略进行杂交操作,将基于遗传算法的聚类方法应用到K-匿名化问题中。实验结果表明,该方法可以更好地降低信息失真,从而实现K-匿名化问题。     

改进的免疫克隆遗传算法研究及其在函数优化中的应用

针对免疫克隆遗传算法存在着"早熟"和局部搜索能力弱的问题,提出了一种改进方法.该方法用一位修正算子来改进后期局部搜索方面的不足,并对免疫克隆遗传算法的各个算子进行了改进.实验表明,新的改进算法在搜索效率和搜索能力上都有着显著的提高.