一种适用于不均衡数据集分类的KNN算法

传统的K-最邻近(K Nearest Neighbor,KNN)分类算法在处理不均衡样本数据时,其分类器预测倾向于多数类,少数类分类误差大。针对此问题从数据层的角度改进了传统的KNN算法。先通过K-means聚类算法将少数类样本聚类分组,将每个聚类内的样本作为遗传算法的初始种群;再使用遗传交叉和变异操作获取新样本,并进行有效性验证。最终获取到各类别样本数量基本均衡的训练样本集合。实验结果表明此方法有效改善了KNN算法对少数类分类效果。此法同时适用于其他关注少数类分类精度的不均衡数据集分类问题。     

代理辅助遗传规划调度规则中的特征选择

针对以最小化平均流程时间为调度目标的动态车间调度问题,提出了一种基于简化模型的代理辅助遗传规划进行特征选择的方法来智能设计生成调度规则．利用代理模型降低适应度评估的复杂性来减少遗传规划训练过程的时间,提高特征选择算法的效率,实验结果证明了该算法的有效性和高效性．此外,还分析了不同车间场景对特征选择结果的影响,结果表明针对特定调度问题环境,基于超启发式遗传规划的特征选择算法是可行且有效的．     

儿童精神障碍的遗传机制研究进展

 儿童精神障碍是一类在儿童和少年期发病的异常行为和精神障碍,具有较高的发病率,是遍及世界各国的重要问题之一。综述了几种常见儿童精神障碍的主要遗传学研究类型、相关的主要结果,总结了遗传位点鉴定后的功能研究方法及结果,提出了目前儿童精神障碍遗传学研究的挑战和未来的研究方向。     

基于双层进化的产品客户化设计

介绍了基于双层进化的产品客户化设计方法,并把进化技术拓展到产品的客户化设计中.在产品平台的基础上,利用进化技术产生更多的变型产品.通过适应度函数的评价,进化后的满意产品将满足客户的定制需求.最后通过实例验证了该方法是有效的.     

新疆3个地方品种绵羊微卫星遗传分析

利用10个微卫星标记对新疆北疆地区3个品种绵羊品种遗传多样性进行了检测。统计了各品种的等位基因组成、平均有效等位基因数(E)和平均基因纯合率(Ph),利用等位基因频率计算出各品种的平均遗传杂合度(h)、多态信息含量(PIC)和品种间的遗传距离。结果表明：10个微卫星位点在3个绵羊品种中的多态信息含量除BM1824、MAF65、OarAE101、OarFCB48为低、中度多态外,其余6个微卫星均为高度多态,可作为有效的遗传标记用于绵羊品种之间遗传多样性和系统发生关系的分析;各品种绵羊总的平均PIC、h和E均低于、Rh高于国外其他品种的绵羊,其基因多态性和遗传多样性相对贫乏;各品种的分子系统发生关系与其来源、育成史、分化及地理分布基本一致。     

基于SSR的广西同色兜兰和带叶兜兰遗传多样性分析

评估四季开花型同色兜兰（Paphiopedilum concolor）和春季开花型带叶兜兰（P.hirsutissimum）的遗传多样性和种群结构,探究不同开花习性兜兰属物种间的遗传分化,为兜兰的可持续利用和野生资源保护提供理论依据。本研究利用10个多态性EST-SSR位点对12个同色兜兰和带叶兜兰种群的231个个体分型,开展遗传多样性、瓶颈效应、系统发育、遗传结构、遗传分化、距离隔离和环境隔离分析。结果表明,同色兜兰种群的大多数遗传多样性指标都显著（P<0.05）低于带叶兜兰;分子方差分析（AMOVA）结果显示,两者来自种群间的变异都较少,且带叶兜兰来自个体内的遗传变异高于同色兜兰。在同色兜兰的两个种群中检测到显著（P<0.05）瓶颈效应,而在带叶兜兰全部种群中均未检测到。群体水平的非加权平均（UPGMA）树和个体水平的邻接（NJ）树均显示同色兜兰和带叶兜兰间系统发育关系相对较近,并各自聚为一支。主坐标分析（PCoA）和Structure分析结果均支持系统发育分析结果。此外,遗传分化系数（F_ST）证实两个物种间的种群分化已达到较高水平。狭窄的自然分布和过去的种群瓶颈可能导致了同色兜兰的部分遗传多样性丧失。地理隔离是驱动同色兜兰和带叶兜兰种群遗传分化的主要因素,而环境隔离的作用较小。     

基于自适应遗传-粒子群优化算法的风电场微观选址优化

为了减小尾流效应对风电场发电量的影响,提高风能利用率,提出了一种自适应权重的遗传-粒子群优化算法(genetic-particle swarm optimization algorithm, GA-PSO)。首先,以风电场单位发电成本为目标函数,风机坐标为优化变量,通过在优化变量的速度更新中加入惯性权重,以改变算法的寻优速度;其次,在WASP软件选址的基础上,对风电机组进行布局优化;进而,将计算结果与遗传算法(genetic algorithm, GA)、萤火虫算法(firefly algorithm, FA)和粒子群(particle swarm algorithm, PSO)优化算法进行对比。结果表明：运用PGOA算法优化后的风电场单位发电成本为2 016元/GWh,减少了232元/GWh,年发电量为82.633 GWh,比优化前提高了8.538 GWh,同时尾流损失减小了1.12%。可见研究结论对未来的风电场微观选址具有一定指导意义。     

基于数据处理分组法(GMDH)的遗传选择算法与数据挖掘克隆技术

数据处理分组法(GMDH)的多层算法(MIA)是通过利用遗传算法的选择程序来实现的,该算法包含了为获取更少误差而生成的最优神经元的克隆操作.选择程序根据适应度以及网络输入的某种概率从已有的神经元中为新神经元寻找父代.克隆实质是对最优神经元的克隆体参数进行稍微调整.从机器学习库选出实验结果表明,通过克隆操作进行基因改造后的GMDH网络表现得比其它方法优越.     

随机故障下单机鲁棒调度算法的遗传编程方法

研究了随机故障环境下具有预测能力的单机鲁棒调度方法.通过插入空闲时段的方法吸收随机故障的扰动,进而对带空闲时段的鲁棒调度启发式,采用基于双子树结构编码的遗传编程体系加以学习.实验表明 所进化的启发式算法的拖期性能明显优于现有启发式,并通过适量插入空闲时段保持了较好的预测性能.这些算法由自适应的组合排序规则和空闲时段计算程序有机构成,并可较好地移植到其他不确定环境中.因此,所提出的遗传编程方法是不确定调度环境下相当有效的机器学习方法.     

图中的几例组合Hopf代数

介绍了图中的3例分次连通的Hopf代数,将其赋予特征后构成组合Hopf代数,讨论了它们在组合Hopf代数范畴中与终对象（Qfym,ζQ）之间的组合Hopf代数同态,并计算了它们的Hilbert级数.