基因表达式程序设计在信息系统建模预测中的应用

基因表达式程序设计(GEP)是一种基于基因组和表现型组的新型遗传算法,该算法具有很好的健壮性和高效性.采用基因表达式的方法进行演化建模,实例测试的结果表明使用基因表达式程序设计的方法得到的模型要优于普通的线性回归方法和传统的遗传程序设计方法得到的模型,提高了拟合和预测精度.     

基于高光谱吸收特征参数的分类研究

在Weka平台上,采用决策树C4.5、朴素贝叶斯、朴素贝叶斯树三种算法进行了带缺失属性值的高光谱分类研究。针对高光谱波段数众多、信息冗余量大的特点,首先对光谱曲线进行光谱特征参数提取,然后再选择合适的吸收峰波段作为输入向量来进行分类。实验表明,由NBTree建立的铀黑-沥青铀矿分类模型的分类误差最小,分类精度最高,其次是Na?觙veBayes和J4.8,但从训练时间来看,NBTree则高于NB和J4.8。最后,对三种分类算法的分类结果进行了分析。     

一种新型的GEP算法及应用研究

提出一种适合于GEP表达式树构造的新方法,以及相应的新解码方法(GPED).通过实验对比,GPED可大大缩短演化时间.提出一种新的算法GPEP,将GPEP应用于碎石桩复合地基承载力预测,结果表明GPEP算法在预测精度和演化效率上均超过遗传神经网络、GP等算法.     

SGA、GP、GEP的研究概述

结合三种典型的遗传算法:SGA、GP、GEP。介绍了遗传算法的研究状况以及目前的研究进展,概述了它的基本算法、主要特点、理论与技术、同时介绍了三种算法的主要应用领域。     

基因表达式程序设计在信息系统建模预测中的应用

基因表达式程序设计(GEP)是一种基于基因组和表现型组的新型遗传算法,该算法具有很好的健壮性和高效性采用基因表达式的方法进行演化建模,实例测试的结果表明使用基因表达式程序设计的方法得到的模型要优于普通的线性回归方法和传统的遗传程序设计方法得到的模型,提高了拟合和预测精度。     

基于BP和GEP算法的高光谱物谱建模研究

本文在分析铀成矿光谱吸收特征的基础上,利用改进的人工神经网络在Matlab仿真实验平台上进行了高光谱物谱建模研究;基于基因表达式编程GEP算法进行了物谱关联模型挖掘探索;并将人工神经网络模型与基因表达式编程模型在测试数据上的预测结果进行了对比.结果表明:尽管后者训练时间要比前者长,但预测精度较高、结果易解释.