遗传算法在立体图象匹配中的应用

基于传统立体图象匹配技术,提出了一种新的使用遗传算法的特征匹配方法．实验中,采用了两种特征提取算法,以适应不同图象要求．实验用图包括自然景物图和人工合成图．此外,用ＢｒａｎｃｈＡｎｄＢｏｕｎｄ算法得出比较结果．实验结果表明,遗传算法有好的匹配正确率和收敛速度,具有鲁棒性,适合立体图象匹配．     

藏产红景天混合提取物对BALB／c小鼠免疫功能的影响

选择淋巴器官脏器系数,迟发型变态反应,脾脏抗体生成细胞数,巨噬细胞蚕噬指数等免疫免疫学指标观察藏产多种红景天对ＢＡＬＢ／ｃ小鼠免疫功能的影响。结果表明,在５００－２０００ｍｇ／ｋｇ剂量范围内能增加ＢＡＬＢ／ｃ小鼠胸腺的相对重量,足跖厚度及脾脏抗体生成细胞的数量。     

一种高效稳态型遗传算法结构

提出了一种高效率的稳态型遗传算法结构,使每代种群中需处理的码链数不超过种群规模的１／３,而且优良码链的选择与劣质码链的淘汰同时完成,提高了计算工作效率．该算法结构已用于一个数字集成电路高层综合系统中,作为优化操作调度和功能单元分配的工具．经用不同规模的实例运行,证实本文算法结构是正确而有效的．     

σ^70因子抗体能特异性地识别其他转录因子

通过免疫印迹法研究了抗大肠杆菌ＲＮＡ聚合酶σ因子的抗体对产气杆菌、金黄色葡萄球菌和不同生长阶段的无蓝色链霉菌细胞内蛋白质的免疫识别作用。结果表明,抗大肠杆菌ＲＮＡ聚合酶σ因子抗体能特异性地识别上述微生物细胞内的一些蛋白质。在数量和种类上几乎完全与大肠杆菌相同。     

基于神经网络的股市预测

本文研究了基于神经网络的股票预测方法．针对目前存在的问题,提出了联合Davidon最小二乘算法及遗传算法来综合训练网络结构和权值的新方法．经对上证指数的模拟预测表明,通过合理地选取参数,可获得满意的预测效果．     

用遗传算法求解一个系统可靠性优化问题

在造价、体积和重量约束条件下,多级串并联系统的可靠性优化问题是一个具有多局部极值的、非线性的、同时具有整数和实数变量的混合优化问题。把遗传算法和共轭梯度法结合起来,对该问题搜索到了其它算法未能得到的最优解。在遗传算法的应用中,设定了有效的线性定标技术和混合交叉操作,改善了遗传算法的收敛性能。并基于模式理论从数值上表明该问题是符合积水块假设的。最后还从数值上表明遗传算法对该问题是多项式收敛的。     

改进遗传算法及其在谷氨酸发酵过程建模中的应用

针对谷氨酸发酵过程建模中变量取值范围扩大时,二进制遗传算法存在收敛速度和精度的矛盾,研究了改进的浮点遗传算法．仿真结果表明：该改进算法能克服二进制遗传算法的缺点,不仅在收敛精度和速度上都有明显的改进,且效率很高．具有工程实际应用前景．     

基于遗传算法的RBF神经网络设计

采用了遗传算法自动构造ＲＢＦ网络,把网络结构的形式作为一个子集选择问题来解决,并提出了新的遗传操作算子来改进遗传算法,加快了收敛速度,提出了算法的实用性,文中介绍了遗传算法的结构与优化原理,并给出了ＲＢＦ网络结构的生成方法,用仿真结果证明了本算法的可行性。     

遗传算法在系统辨识中的应用

基于遗传算法,采用改进的遗传算子,提出了一种辨识系统参数的方法,该方法能有效地克服有色噪声的干扰,获得系统参数的无偏估计。仿真结果说明了该方法的有效性。