基于EMD和GEP的软件可靠性预测模型

基于经验模态分解和基因表达式编程算法提出了一种软件可靠性预测模型。通过对软件失效数据序列进行经验模态分解得到不同频段的本征模态分量和剩余分量,消除失效数据中的噪声,运用基因表达式编程算法的灵活表达能力,把分解得到的不同频段的各本征模态分量及剩余分量中所对应的不同失效时间序列作为样本来分别进行预测,重构各本征模态分量和剩余分量中相对应的预测结果,将其作为软件失效的最终预测值。基于两组真实软件失效数据集,将所提出的方法与基于支持向量回归机以及单纯使用基因表达式编程的软件可靠性预测模型进行比较分析。结果表明,该软件可靠性预测模型具有更为显著的模型拟合能力与精确的预测效果。     

基于差分演化的GEP决策树算法

基于均匀常数分布的基因表达式编程决策树算法存在对多属性数据分类效果不佳的问题。为此,提出一种基于差分演化的基因表达式编程决策树算法,该算法通过引入差分演化的方法对其附加阈值进行改进,从而使均匀的常数数组在保持均匀分布的同时仍不失多样性。实验结果表明,该方法在多属性数据的分类问题上能够得到良好的效果。     

基于GEP的web服务器安全防护技术研究

目前网络安全问题13益严重,由于互联网开放性和通信协议的安全缺陷等原因使web服务器面临着越来越多的安全威胁。基因表达式编程（GEP）融合了遗传算法和遗传编程的优点,基于GEP的web服务器安全防护技术开发小组将GEP人工智能技术引入到web服务器,建立了一个多层次的安全防御模型。利用GEP算法的动态学习功能不断地提高安全防御能力,基于GEP的web服务器安全防护技术小组最终目标就是希望把web服务器的安全性提升到一个较为理想的状态。     

基于GEP的非线性系统辨识算法

基因表达式编程(GEP)是一种基于基因组和表现型组的新型遗传算法,本文提出了一种基于GEP的非线性系统辨识算法。针对非线性系统的特点,本文基于GEP建模作了如下工作:在对象的结构和参数未知的情况下,首先进行参数恒定时的系统辨识,然后进行运行期间非线性环节参数发生变化时的辨识。实验结果表明该算法能够更加迅速的得出非线性部分直观近似的数学表达式,比用遗传编程(GP)优越两个数量级以上,是一种有效可行的算法。     

GEP的研究综述

基因表达式编程是一种新的遗传算法,已经在多个领域中表现出优越的性能.文章介绍了基因表达式编程的基本原理、特点和研究现状.     

基于转基因GEP的公式发现

在传统基因表达式编程(GEP)挖掘知识的过程中,用户只能被动等待程序连续进化若干代之后给出的结果,因此难以有效干预进化过程、质量和速度。为解决这一问题,把生物工程转基因思想引入到基于GEP的函数挖掘中,获得了一系列成果。综述了基于转基因技术的GEP研究进展,包括基因注入,转基因过程和进化干预等,通过自然选择与人工选择的融合,在一定程度上引导进化向着人们预期的方向进行。     

基于动态种群的GEP函数挖掘算法研究

对样本数据进行函数挖掘是GEP研究的一个重要内容.传统的GEP算法往往容易陷入局部最优,为了解决这个问题,本文在动态种群生成策略的基础上,提出了基于动态种群的GEP函数挖掘算法(FMGEP-DP).实验表明,无论是在噪声数据不大的情况下,还是对于函数类型未知且复杂的数据,与传统的GEP和GP相比,FMGEP-DP的收敛速度要快,函数挖掘成功率要高.     

基于GEP的多层关联规则挖掘算法及其应用

为了在Web使用挖掘中挖掘网站服务器日志数据库的热点Web页面访问集及发现其关联规则,提出了一种新的基于GEP(gene expression programming,基因表达式编程)的适用于挖掘多层关联规则的算法.将泛化技术应用于GEP作为它的适应性函数度量,引入GEP强大的自搜索功能,进化到较优的种群后,再利用传统的支持度一置信度的方法在子数据库的多个层及层间挖掘频繁项及关联规则.该算法改进了传统多层关联规则挖掘框架,实验结果表明了该算法在大数据库中的有效性和高效性.     

基于SOPC实现曲线拟合

工程上常常需要在无数学模型的情况下选取适当的函数,来解决控制中的一些常见问题。在这方面以最小均方误差（LMS）算法为基础的代数多项式曲线拟合方法被广泛利用。本文从曲线拟合的基本原理出发,介绍利用SOPC技术实现基于最小均方误差算法的曲线拟合方法。     

基于IP和GEP算法的股票预测

采用免疫算法和基于基因表达式编程的混合算法建立了股票指数预测模型。实验结果显示,该模型能够以相当高的精度预测股票指数。     

基于GEP的高速公路通行费预测方法研究

高速公路通行费未来收入状况的预测对于高速公路运营管理、建设规划有着重要的指导意义。然而,通行费收入水平的变化受到多方面因素的影响,具有较强的非线性和复杂性,传统预测模型无法准确表达通行费收入的发展规律。本文针对复杂的高速公路通行费预测问题,建立了基于基因表达式编程算法(GEP)的高速公路通行费预测模型。该模型利用GEP算法建立通行费当前收入与历史数据之间复杂的函数关系,准确地刻画通行费收入随时间的发展规律。此外,针对节假日期间通行费减免政策的影响,提出了有效的修正模型。最后,本文采集了浙江沪杭甬高速公路股份有限公司等12家公司通行费收入的历史数据进行仿真实验,对比传统的ARIMA以及神经网络预测模型,结果充分验证了本文算法的有效性和准确性。     

一种基于GEP的演化硬件复杂电路优化算法

演化硬件是近年来新兴的研究热点,它是演化算法和可编程逻辑器件相结合而形成的硬件设计新方法。在演化硬件中门电路的优化设计是一个重要的研究领域。提出一种新的基于基因表达式程序设计（GEP）的算法来进行复杂优化电路的设计,通过仿真实验表明,该算法不仅收敛速度快,而且还能利用该算法优化大规模的门电路,克服了传统优化方法的求解速度慢甚至不收敛等缺点。该算法较传统的电路优化方法更简单、更高效。     

基于GEP的双目视觉摄像机标定方法研究

摄像机标定是精密视觉测量的基础,传统的标定方法具有很多的缺陷。提出了一种新的双目视觉摄像机标定方法,通过引入基因表达式程序设计算法,挖掘其中潜在的坐标函数关系。将GEP标定方法与同类方案进行了比较,实验结果表明：新算法有效地提高了标定精度,加快了运算时间,具有较高的实用价值。     

基于GEP的路径覆盖测试用例生成方法

提出一种基于基因表达式编程(GEP)算法、编译器技术、虚拟机技术的路径覆盖测试用例生成方法。该方法使用编译器技术获得程序的静态控制流路径集合,针对集合中的每一条静态控制流路径,使用GEP算法生成覆盖特定路径的测试用例,采用虚拟机完成结果计算,其中有效的结果即所需的测试用例。实验结果证明,该方法能高效、准确地得到覆盖特定控制流路径的测试用例。     

基于GEP的遥感数字图像模糊聚类研究

针对遥感信息的不确定性和混合像元问题,分析FCM算法。为了避免FCM初值选取不当而陷入局部最优,提出基于基因表达式编程的遥感数字图像模糊聚类算法。该算法可以利用外层GEP算法的全局寻优能力,确定最佳初始聚类中心,再利用内层FCM算法的模糊聚类和局部快速收敛的特性获得遥感数字图像的最优聚类。     

一种新型GEP解码方法

基因表达式编程（Gene Expression Programming）是进化算法的最新成果。它继承了遗传算法（GA）编码简单与遗传程序设计（GP）有巨大空间搜索能力的优点。提出一种新的GEP解码方法：GEP的非物理树解码算法。其在不影响原算法其他性质的情况下极大地提高了传统解码算法的运行速度,在一定程度上解决了GEP进化过程中表达式树（Expression Tree,ET）建立和释放消耗巨大时空资源的瓶颈。     

基于混合差异度控制的基因表达式编程

基因表达式编程(GEP)是一种进化算法,存在局部极小问题,解决此问题的一般方法是保持进化过程中种群的差异度。为了保证进化过程中种群的差异度,文中提出一种融合种群空间和样本空间的种群差异度度量方法。并基于此融合种群差异度度量方法,提出差异控制的GEP进化算法。同时在初始种群生成时,针对GEP结构的特殊性,将敌手理论应用于GEP种群初始化。实验结果表明文中算法能较有效避免过早陷入局部极小。     

一种改进的GEP方法及其在演化建模预测中的应用

为了提高预测的准确性,结合基于突变算子的基因表达式和一种基于群体搜索技术的演化算法,提出了改进的GEP方法,并用其对数据进行演化建模。实例测试的结果表明,使用改进的GEP方法得到的模型要优于GP和单纯的GEP方法得到的模型,本方法具有良好的拟合度和预测精度。     

基于AHP和GEP的纯净水分类及模式发现

食品安全监督检测部门无科学依据的随机抽样检测和数据挖掘很难求得分类的数学模型。针对该问题,通过层次分析法构建饮用纯净水质量风险的数学模型,对其进行分类挖掘。应用基因表达式编程对各风险类别的模式进行发现挖掘,验证基因表达式在数据分类模式发现中的效能。数据处理结果表明,该方法可为食品检测部门提供科学量化的管理和控制风险决策模型。