基因评估基因表达式程序设计方法

基因表达式程序设计(Gene Expression Programming,简称GEP)与遗传程序设计(Genetic Programming,简称GP)相比,具有更强的搜索能力、更简单的编码表示方法和产生更高复杂性函数的能力.但是它也存在一些缺点,例如缺乏学习机制,搜索过于盲目.针对这一缺点,本文提出了一种新的自动程序设计方法:基因评估基因表达式程序设计(Gene Estimated Gene Expression Programming,简称GEGEP).与GEP相比,GEGEP主要具有如下特点:(1)改变了GEP的基因表达式结构,将原来的“头 尾”结构改成了“头 身 尾”结构,以利于其引进学习机制;(2)同源基因也采用“头 身 尾”结构,以利于增强其搜索能力;(3)引入了分布评估算法(Estimation of Distribution Algorithm,简称EDA)的思想,以利于增加其学习能力并且加快其收敛速度.实验结果表明,与GEP和GP相比,GEGEP具有更高的拟合和预测精度、更快的收敛速度.     

常微分方程组的演化建模

利用演化算法的自适应,自组织,自学习的特性,设计了遗传程序设计与遗传算法和相嵌套的常微分方程组混合演化建模算法,以遗传程序设计优化模型结构,以遗传算法优化模型参数,首次实现了常微分方程组建模过程自动化并可进行有效的预测。     

一种评估近似Pareto前沿多样性的方法

提出了一种评估近似Pareto前沿多样性的方法.它用精确Pareto前沿相对于其近似集合的"暴露程度"来评估多样性,其计算基于精确Pareto前沿,不像其他多样性评估技术基于近似集合进行计算.对于多于两个目标(分量)的近似集合,其他技术不能或者不能很好地评估,计算结果表明,该技术能够很好地评估.并且,在理论上对该方法进行了严格的论证.     

构建“基因库”求解TSP问题的混合遗传算法

该文设计了求解平面TSP的一种新算法,该算法首先构建一个“基因库”,在单亲演化中使用“基因库”中的基因,并将单亲演化所产生的最好解,作为群体演化中的一个个体,再进行群体演化。在求解TSPChina144问题实验中,不仅找到迄今最好的解,而且该算法具有高效的特点。     

TREATMENT OF EXTINCTION PROBLEMS IN THE AUTOMATIC CALCULATION OF FUNDAMENTAL DATA OF RECIPROCAL LATTICE PLANES

在编写供电子衍射物相分析用的倒易点阵平面基本数据计算程序中,提出了处理晶体结构中系统消光的新方法,并用于计算金刚石、尖晶石和六角密堆结构的倒易点阵平面基本数据,得到了满意的结果。     

电子商务安全中的时间认证体系研究

电子商务安全认证系统在认证身份、保证数据的完整性、真实性的基础上,必须进一步确认“发端人”发出、“收件人”接收的时间,以防止时间性抵赖。文章提出一种加入时间量的安全认证体系,讨论了新出现的问题,并提出了解决的方法。     

人工免疫系统中免疫细胞的分离演化策略

免疫细胞是人工免疫系统最关键的组件,它在整个生命周期的演变过程将直接决定免疫系统的性能。文章针对免疫细胞的浓度和系统识别效率这两个相互制约的约束条件,分析了免疫细胞在不同阶段的差异,提出了一个免疫细胞的进化策略。论文采用不同的适应方法,控制细胞群体的演化方向。并充分考虑单个细胞的覆盖能力和免疫细胞群体对资源的占用问题,采用多目标优化策略,使免疫系统的有效性得到明显改善。     

降质图象恢复问题中局部频率下的正则小波解

对于付里叶变换只能表达图象的全局频率特性，因此，这里考虑利用小波变换的优良性质特别是时－频局部化属性，在小波域空不变模型中设计出局部频率下的小波变换泛函，通过求泛函报道，构造正则化逆算子，并求出局部频率下的正则小波解；为在图象恢复问题中利用正则化方法和小波变换提供理论指导。     

基于遥感数据的空间目标融合预测模型

提出了一种融合预测模型，把基于全局数据的径向基函数、人工神经网络与基于区域数据的空间采样插值相结合，并通过优化权重组合和修正误差，使得预测误差最小化。利用了多角度成像光谱辐射仪MISR，采集了从2002年—2003年美国大陆26个局部区域的辐射数据，对模型进行了2组气溶胶光学厚度的预测实验。地表特征因为反射能力的不同，导致了预测模型的不同复杂度。结果显示，融合模型能显著地减少陆地上的预测均方差。     

降质图象恢复问题中局部频率下的正则小波解

由于付里叶变换只能表达图象的全局频率特性，因此，这里考虑利用小波变换的优良性质特别是时－频局部化属性，在小波域空不变模型中设计出局部频率下的小波变换泛函，通过求泛函极值，构造正则化逆算子，并求出局部频率下的正则小波解；为在图象恢复问题中利用正则化方法和小波变换提供理论指导。