基于基因表达式编程的人口预测模型

提出一种基于基因表达式编程算法(GEP)的人口预测新方法,并将该方法应用于东莞市人口预测实例问题研究。实验结果表明:由于基因表达式编程算法采用基因型与表现型相统一的编码方式、高效的遗传算子以及全局搜索的寻优方式,基于GEP算法的人口预测模型能够在样本少的情况下给出相对准确的预测结果。其验证数据的预测绝对值平均误差为0.96%,与灰色系统GM(1,1)预测模型及径向基人工神经网络预测模型相比,预测精度分别提高了18.34%、30.54%。GEP人口预测模型能够更好地挖掘人口发展的复杂非线性模式,有效防止过度拟合现象的发生,提供更为准确、合理的拟合及预测结果。     

一种基于小生境算法的免疫基因表达式编程

针对基因表达式程序设计GEP、免疫基因表达式IGEP改进算法收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,提出把小生境技术用到IGEP中.不管是GEP还是IGEP,当陷入局部最优值时,依靠基本迭代很难跳出该值.为此,使用小生境技术处理局部最优值,并且把找到的局部最优值用来更新免疫记忆库,再用免疫算法选择种群,能避免再次陷入记忆库中的局部最优值.通过仿真实例,结果表明该方法在防止算法早熟上起到良好的作用,并且比一些改进GEP的算法更加优秀.     

基于基因表达式编程的代价敏感分类算法

针对传统分类算法在稀有类上的分类效果不佳,通过引进代价矩阵,改进了基因表达式编程的适应度函数,提出了一种基于基因表达式编程的代价敏感分类 (CSC-GEP：Cost-Sensitive Classification-Gene Expression Programming) 算法,并在UCI数据集上对该算法进行了实验。实验结果表明,CSC-GEP的召回率、精度和F-度量值较C4.5分类器分别提高了7.07%,2.89%,5.12%,证明了CSC-GEP是一种有效的代价敏感分类算法。     

基于多样化进化策略的基因表达式编程算法

针对传统GEP(Gene Expression Programming )算法的未成熟收敛以及陷入局部最优问题,提出一种基于多样化进化策略的基因表达式编程算法(DS-GEP:Gene Expression Programming based on diversified development strategy)。该算法通过基因空间均匀分布策略,自适应地交叉和变异算子以及淘汰算子等方法,对种群给予不同的进化策略,以保持种群的多样性,从而增强算法的寻优能力。通过对函数挖掘的实验证明,多样化进化策略各个部分均对改善挖掘效率发挥了作用,提高了DS-GEP函数挖掘算法的成功率。与传统GEP算法相比较,该算法的平均成功进化代数缩短了11%,成功进化时间缩短了8%,进化成功率提高了20%。     

一种基于基因表达式编程的串行聚类算法并行化研究

为进一步解决基于用户的协作过滤技术的扩展性问题,利用基因表达式编程(GEP)的并行性优势,与已有的串行聚类DBSCAN算法进行融合,使得串行程序并行化,提出了一种GEP-DBSCAN协作过滤聚类算法来寻找最近邻居,改进基于密度的协作过滤方法,实验证明了算法的有效性以及提高了时间效率.     

磨料射流切割井下套管的模拟实验研究

在围压实验架上模拟井下条件进行了围压、射流压力、横移速度、喷距和磨料浓度等参数对磨料射流切割影响规律的实验。结果表明,在0．5－1MPa围压下,切割效率最高;高射流压力、低横移速度、小喷距时切割效率较高;磨料浓度在30％－35％时切割效率最佳。建立了围压条件下的切割模型,从而为磨料射流用于井下套管切割的工业应用奠定了理论基础。     

磨料水射流旋转切割岩石深度计算模型

针对地下洞库结构防护设计,需对洞库围岩实施人工致裂,从而在围岩中构建人工裂隙群以达到抗爆消波的目的,提出利用环形磨料水射流切割围岩施工方法。根据磨料颗粒去除非岩石材料体积模型,推导了磨料粒子对岩石的体积去除量与磨料速度关系模型;基于磨料射流切口形状假设了环形磨料射流切割深度估算模型,并与已有数据进行对比验证了模型的有效性;定义磨料射流在外流场的流量衰减系数,提出了磨料射流岩石极限切割深度计算方法,通过算例分析了特定工况下磨料水射流切割砂岩及花岗岩的理想极限深度,得到磨料水射流对岩石的切割半径满足围岩人工割缝半径目标。研究表明:磨料水射流对花岗岩的制缝深度约为切割砂岩的55.7%;使用磨料水射流进行围岩割缝在工程应用中具备施工可行性。     

磨料射流切割井下套管的模拟实验研究

在围压实验架上模拟井下条件进行了围压、射流压力、横移速度、喷距和磨料浓度等参数对磨料射流切割影响规律的实验。结果表明 ,在 0 .5～ 1MPa围压下 ,切割效率最高 ;高射流压力、低横移速度、小喷距时切割效率较高 ;磨料浓度在 3 0 %～ 3 5 %时切割效率最佳。建立了围压条件下的切割模型 ,从而为磨料射流用于井下套管切割的工业应用奠定了理论基础     

CC-GEP:基于聚类竞争的基因表达式编程新算法

基因表达式编程(GEP)融合了遗传算法和遗传编程的优点,进化速度提高了2～4个数量级,但在解决复杂问题时仍存在早熟现象. 为解决这个问题,做了下列工作:(1)定义了种群多样性度量和选择压力,分析了传统GEP算法选择操作的不足;(2) 把聚类思想引入选择操作中,提出了基于聚类竞争GEP算法CC-GEP(GEP based on Cluster Competition),证明了CC-GEP能自适应地根据种群多样性调节选择压力;(3) 实验表明CC-GEP比传统GEP成功率高36%,模型精度R-square提高8%,多次运行的最优适应度平均值提高了8%,说明CC-GEP算法更加稳定,较好地克服了GEP的早熟问题.     

磨料射流旋转切割套管试验及工程计算模型

针对海洋废弃井口切除的工程需求,在淹没条件下进行射流压力、喷嘴直径、喷嘴个数、切割头转速、切割持续时间、喷距、磨料质量分数、磨料种类等因素对切割影响规律的试验研究,并建立淹没条件下套管切深与时间关系的工程计算模型.结果表明:高射流压力、大直径喷嘴、较多的喷嘴个数、长作业时间、小喷距时切割深度较大;切割头最优转速为7.8 r/min;磨料质量分数在26.1%时切割效率最高;铁砂的切割效果最好;工程计算模型可为套管切割深度的预测和套管切断时机的判断提供理论依据.     

基于GEP的多数据流预测算法

针对传统的基于线性回归预测建模方法只能适应简单的预测建模和只能预测未来窗口平均值的不足,提出了基于基因表达式编程(gene expression programming,GEP)的多数据流预测方法。在多数据流环境中使用滑动窗口对多数据流的划分方法,给出了多数据流环境中的数据流名称的定义,揭示了这些数据流之间存在的映射关系;进而提出了对多数据流进行预处理的方法,并建立了基于GEP的多数据流的自适应预测模型。使用真实数据进行实验,验证了算法的有效性。     

基于BP人工神经网络的磨料水射流切割深度模型

在已知的磨料水射流切割混凝土实验数据的基础上,应用BP人工神经网络理论,并且借助MATLAB神经网络工具箱,建立磨料水射流切割深度模型.模型中包括的射流参数有射流压力、靶距、磨料粒径、磨料流量、磨料喷嘴直径、磨料喷嘴长度及横移速度.通过模型预测结果与实验结果的比较,表明模型具有一定的精度.     

GEP的网络入侵检测规则约束及演化策略

针对基于演化计算的网络入侵检测存在演化过程时间和空间开销大、误警率高等问题,采用基因表达式编程(GEP)模式表示入侵检测规则,提出针对GEP入侵检测规则的约束文法,并通过增加规则约束判断及处理过程改进GEP基本演化流程,生成满足约束的入侵检测规则.最后使用KDD CUP′99 DATA对该策略进行评估,所生成规则只需2个网络属性,在测试集中检测率为89.79%,误警率为0.41%.实验结果表明:在较小种群和低演化代数内,GEP规则约束和演化策略获得的规则有效而简洁,可检测到未知入侵,在保持较高检测率的同时可获得低误警率.     

一种采用灰色马尔科夫组合模型的采煤机记忆截割算法

针对传统采煤机记忆截割策略需要频繁人工调整摇臂高度导致效率和精度低等不足,提出利用灰色马尔科夫组合模型的采煤机自适应记忆截割策略。当采煤机截割岩石时,首先根据截割高度先验数据,利用灰色模型得到截割高度预测数据,在此基础上,对该预测数据进行残差计算和状态划分,确定马尔科夫链状态概率矩阵。通过马尔科夫链状态概率矩阵对灰色模型进行反馈修正,得到采煤机截割高度自适应调整值。通过模拟采煤机工作面调整高度,对2种采煤机记忆截割策略进行仿真分析。研究结果表明:传统记忆截割模型可信度为96.26%,但需要5次人工调整,而灰色马尔科夫记忆截割模型的可信度在无人干预下高达99.20%;基于灰色马尔科夫组合模型的采煤机记忆截割策略不仅具有更高的控制精度,而且大大提高了采煤机的自动化水平。     

基于基因表达谱预测肿瘤浸润免疫细胞类型及比例的解卷积算法

肿瘤浸润免疫细胞通过发挥促肿瘤和抗肿瘤的作用,可以深刻地影响肿瘤的进展以及抗癌治疗的成功.因此,对于肿瘤浸润免疫细胞的量化有望揭示免疫系统在人类癌症中的多方面作用及其参与肿瘤逃逸机制和对治疗的反应.解卷积的目的就是试图在复杂组织里存在的免疫细胞中寻找新的免疫疗法,其核心思想是利用算法和免疫细胞的表达特征,从细胞混合物的表达数据中量化免疫细胞比例信息,以准确刻画肿瘤样本测序数据的免疫浸润情况.为此,提出了一个新的基于逐步回归策略的解卷积算法模型,并使用真实的肿瘤样本微阵列数据和RNA-Seq测序数据来测试该算法的准确性.与CIBERSORT和dtangle相比较,具有良好的解卷积性能.     

基于目标规划的单应急系统选址改进模型及算法研究

针对当前有关应急系统选址问题的研究中所构建的模型均以时间和距离因素约束为基础,没有考虑诸如费用、事故发生频率等因素约束的现状,本文在考虑时间和距离因素的基础上,加入这些因素,依据其重要程度赋予合适的优先因子,进而采用目标规划等方法构建相应的改进模型,制定相应的改进算法,并将其应用于天津理工大学本部校区,与原有算法的计算结果进行分析对比.结果表明,改进的模型和算法更符合实际,能够更全面体现现实中各因素的约束.该研究成果将能够在某种程度上避免决策者制定决策的盲目性,也能够有力的支持国家层次的战略设计研究.     

基于广义线性模型的基因表达水平预测

组蛋白修饰是生物体中普遍存在的一种现象,能够以不同的调控方式影响基因表达,且随着高通量测序技术的飞速发展,大量的测序数据使得探究组蛋白修饰信号与基因表达水平之间的内在联系成为可能.由于基因表达数据存在零膨胀现象,提出了一种基于广义线性模型框架的主从模型,能够以较高精度从组蛋白修饰信号预测基因表达水平.首先通过人类全基因组注释文件中的基因位点信息,筛选出包含完整基因位点信息的表达数据;其次,根据基因位点信息,定位并提取出组蛋白修饰数据中基因特定位点的特征信息,构建设计矩阵;最后结合响应变量数据零膨胀的特点,构建主从模型,以GM12878细胞系为例,与现有的多种回归算法进行对比,验证了所提模型的有效性.     

课程建设目标规划模型及其算法

课程建设目标管理中的一个重要问题是合理的课程建设目标的确定。对此，我们设计实现了课程建设目标规划辅助决策支持系统。本文给出该系统的课程建设目标规划模型及其反射Ｐ空间算法。     

基于遗传算法与支持向量机的水质预测模型

水质预测是众多水务相关问题的重要内容之一,通过水质预测,可以发现水质恶化的预兆,方便决策者提前采取措施.依据常见的水质数据,使用基于遗传算法与支持向量机的水质预测模型在实际应用环境下自行适配污染物权重,提高预测准确率.本模型首先使用遗传算法,训练当前数据的特征权重向量,使得权重适配当前预测问题,然后使用该特征权重向量应用于SVM模型训练.在以重庆某污水处理厂数据为对象进行实验后,验证了该模型在实际应用中的可行性,为水质预测提供了一种新思路.