向量评估遗传算法论文开题报告文献综述

向量评估遗传算法论文开题报告文献综述

导读:本文包含了向量评估遗传算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献,主要关键词:向量,算法,目标,模型,特征,正交,胎心。

向量评估遗传算法论文文献综述写法

张扬,赵治栋,叶海慧[1](2019)在《基于遗传算法和最小二乘支持向量机的胎儿状态智能评估》一文中研究指出胎心宫缩图是一种临床常用的评估胎儿健康状况的电子监护技术,具有易受主观因素影响导致诊断率较低的缺点。为降低误诊率,辅助医生做出准确的医疗决策,本文提出了一种基于胎心率信号分析胎儿状态的智能评估方法。首先,本文将来自捷克技术大学—布尔诺大学医院公开数据库的信号进行预处理后,对其中的胎心率信号进行多模态特征提取,然后利用设计的基于k—最近邻遗传算法选择最优特征子集,最后采用最小二乘支持向量机法对其分类。实验结果显示,利用本文提出的方法对胎儿状态进行分类,其准确度可达91%,灵敏度为89%,特异度为94%,质量指标为92%,受试者工作特征曲线下面积为92%,具有较好的分类性能,可辅助临床医生对胎儿状态做出有效评估。(本文来源于《生物医学工程学杂志》期刊2019年01期)

王伟,蒋菱,王峥,宋杰,田娜[2](2016)在《基于向量评估遗传算法的智能电网大数据交易模型研究》一文中研究指出以中新天津生态城智能电网建设为背景,研究了电力系统与其他行业之间进行大数据交易的模型。通过分析中新天津生态城中多元能源大数据的来源与特征,提出将大数据交易问题建模成为多属性协商问题,并给出了体现不同属性之间关联度的多属性协商效用函数。研究了电力系统与其他行业之间进行大数据交易的模型。通过分析中新天津生态城中多元能源大数据的来源与特征,提出将大数据交易问题建模成为多属性协商问题,并给出了体现不同属性之间关联度的多属性协商效用函数。用Matlab实现了基于VEGA的多目标优化算法设计,并进行了多组算例分析。实验结果表明,利用交易双方效用函数以及多目标优化算法,可以获得使买卖双方双赢的大数据属性值,从而让双方能够确认数据交易的价格。(本文来源于《电网与清洁能源》期刊2016年10期)

李强[3](2014)在《基于支持遗传算法向量机的电压稳定性的评估和分析(英文)》一文中研究指出提供了一种带遗传算法的向量机(GA-SVM),用于评估电力系统的稳定性。为了计算系统的稳定性,GA-SVM算法使用潮流计算雅克比矩阵的切向量。该算法比BP神经网络和一般的支持向量机具有训练时间短,数据少、效果好的特点。向量机的参数使用遗传算法自动优化其参数,无需人工干预。最后通过在WSCC9母线和IEEE14母线总线系统上的模拟实验,验证了该方法的效果和准确性。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2014年10期)

王婷,冯瑞梅,戴帅,仇丽霞[4](2014)在《向量评估遗传算法优化聚乳酸载药微球工艺》一文中研究指出目的:研究向量评估遗传算法(VEGA)优化聚乳酸载药微球的制备工艺,寻求同时使药物包封率最大及产物平均粒径最小的两目标最佳工艺体系。方法:对均匀设计试验制备聚乳酸载药微球的药物包封率和平均粒径两目标采用VEGA进行优化,影响因素有内水相体积(x1)、二氯甲烷(DCM)的质量浓度(x2)、聚乙烯醇(PVA)的质量浓度(x3)、搅拌速度(x4)及氯化钠的质量分数(x5),通过搜索最优制备工艺,比较VEGA搜索载药微球最优处方结果;利用Matlab 2009a外挂SGALAB工具箱Beta 5008完成遗传算法寻优,利用SPSS 17.0软件进行统计分析;并对其处方优化效果进行评价。结果:VEGA进行两目标优化后,最佳工艺中影响因素有x2、x4、x5,分别为86.68 mg/ml、1 499.48 r/min、0.04%,x1和x3因素影响不显着;目标值药物包封率最大达到95.99%,平均粒径最小达到20.80μm。结论:VEGA搜索的Pareto非劣解是合理的,确定的最优提取工艺的效果较好,均高于均匀设计中的试验方案。(本文来源于《中国药房》期刊2014年01期)

徐彦杰,刘晓红,杨晓文,陈益,仇丽霞[5](2012)在《向量评估遗传算法优化珍珠菜抗肿瘤有效成分的研究》一文中研究指出目的研究向量评估遗传算法(VEGA)在珍珠菜抗肿瘤有效成分提取工艺条件中的应用,并对其效果进行评价。方法对珍珠菜抗肿瘤有效成分提取工艺正交设计试验数据建立以总黄酮含量和总皂苷含量的子目标模型,采用VEGA对其进行多目标优化,搜索最优提取条件。利用课题组成员电子科技大学软件工程师陈益提供的Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法的寻优;利用SPSS13.0软件进行统计分析。结果得到的最优工艺条件为80%乙醇,8倍用量,提取1次,提取时间根据实际情况选择的条件下的搜索总黄酮含量为10.36%、总皂苷含量25.79%。结论 VEGA收索的Pareto非劣解在保证多目标都最优的前提下是比较理想的,为珍珠菜抗肿瘤有效成分的最优条件选择提供了合理的方法,可推广到其他药物的最优条件选择。(本文来源于《中国卫生统计》期刊2012年06期)

周建淞,陈益,张晓丽,韩荣荣,仇丽霞[6](2012)在《基于向量评估遗传算法的多目标优化效果评价及程序测试》一文中研究指出目的评价向量评估遗传算法(VEGA)进行多目标优化的效果,测试其程序运行的可靠性。方法应用两目标简单测试函数、两目标复杂测试函数、叁目标测试函数对VEGA进行模拟测试,利用课题组编写Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法寻优。结果运行VEGA程序得到的两目标简单测试函数Pareto非劣解集的前沿呈一条光滑的曲线分布;两目标复杂测试函数Pareto非劣解前沿呈带状分布;VEGA可得到测试函数的Pareto非劣解集,供决策者合理选择。结论 VEGA多目标优化可以给出合理的Pareto非劣解集,效果理想、程序可靠,可用于实际问题的分析。(本文来源于《中国卫生统计》期刊2012年02期)

郑丽丽[7](2010)在《基于遗传算法和多类支持向量机的信用卡行为评估模型研究》一文中研究指出随着我国经济的快速发展,激发了信贷消费的巨大发展,各种消费贷款迅速升温,信用卡作为一种高收益高风险的金融产品,是消费信贷中发展最快、最富创新活力的金融信用支付工具,已成为国内外商业银行激烈竞争的重要对象。各家商业银行对信用卡业务的管理水平直接影响到信用卡业务的利润,因此,如何建立有效的信用评估模型加强客户关系的管理是目前商业银行热点关注的问题,它不仅具有一定的理论研究意义,更对商业银行的发展、利润的实现等有着重要的意义。本文在国内外研究的基础之上,以信用卡客户的消费行为为研究对象,建立了基于遗传算法和多类支持向量机的信用卡行为评估模型GMBSM,为金融机构实现动态的信用等级调整、信用额度调整及客户关系的管理和维护提供决策依据。主要研究内容包括:第一,在国内外研究的基础上,构建了基于遗传算法和多类支持向量机的信用卡行为评估模型的框架体系。其以申请者资料数据库、信用卡账户的档案数据库、信用卡的交易数据库、信用卡的欺诈数据库集成的数据集市为数据源,以构建的基于信用卡消费行为的信用评估指标体系为基础,以基于遗传算法和多类支持向量机的高性能算法为核心。第二,本文在充分研究国内外信用评估指标体系的基础上,在信用评估指标体系的原则指导下,综合考虑信用风险和客户价值两方面的内容,对持卡人的用卡行为进行分析,考虑各个指标对信用卡行为评估结果的影响,提取关键指标,构建基于信用卡消费行为的信用评估指标体系。第叁,在分析国内信用卡数据特性的基础上,针对信用卡行为数据样本少、维度高、数据更新快等特点,通过研究特征选择算法、遗传算法、多类支持向量机和增量学习技术等关键技术,提出基于遗传算法的特征选择算法有效的剔除冗余属性,构建特征子集,并在此基础上,提出了一种将支持向量机和二叉树的基本思想相结合的以类均值距离作为二叉树生成算法的多类BTMSVM算法和支持增量学习的多分类算法BTMISVM。第四,用国内某商业银行的信用卡数据对本文中的算法和模型进行实验与分析,结果表明基于遗传算法和多类支持向量机的行为评估模型是有效的,且具有较高的分类准确率,为发卡机构进行客户关系管理、调整客户信用等级和信用额度提供重要的决策依据。(本文来源于《浙江工商大学》期刊2010-01-01)

孙瑾,许青松,陈燕燕[8](2008)在《基于遗传算法和支持向量机的银行个人信用评估》一文中研究指出文章提出将重要属性变量提取和模型参数选择两方面的工作同步进行,引入遗传算法作为筛选属性变量和调节参数的优化算法,建立基于遗传算法和支持向量机的个人信用评估模型,并选取现实数据对模型做了实证分析,并将其与不筛选属性变量只优化参数的情况进行比较,实验结果表明,该模型只需要少量重要的属性变量就能具有很好的预测效果。(本文来源于《统计与决策》期刊2008年12期)

林武星,吴泽[9](2008)在《基于自适应向量评估遗传算法的水资源优化配置模型及应用》一文中研究指出为更好进行水资源配置,数学模型越来越复杂,其求解显得很重要。通过建立一个多目标水资源优化配置模型,把经改进的自适应遗传算法综合应用到多目标模型求解中,且给出了遗传算法实现自适应功能的计算公式,并将模型和求解方法应用在某市水资源配置实践。(本文来源于《南水北调与水利科技》期刊2008年03期)

向量评估遗传算法论文开题报告范文

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

以中新天津生态城智能电网建设为背景,研究了电力系统与其他行业之间进行大数据交易的模型。通过分析中新天津生态城中多元能源大数据的来源与特征,提出将大数据交易问题建模成为多属性协商问题,并给出了体现不同属性之间关联度的多属性协商效用函数。研究了电力系统与其他行业之间进行大数据交易的模型。通过分析中新天津生态城中多元能源大数据的来源与特征,提出将大数据交易问题建模成为多属性协商问题,并给出了体现不同属性之间关联度的多属性协商效用函数。用Matlab实现了基于VEGA的多目标优化算法设计,并进行了多组算例分析。实验结果表明,利用交易双方效用函数以及多目标优化算法,可以获得使买卖双方双赢的大数据属性值,从而让双方能够确认数据交易的价格。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

向量评估遗传算法论文参考文献

[1].张扬,赵治栋,叶海慧.基于遗传算法和最小二乘支持向量机的胎儿状态智能评估[J].生物医学工程学杂志.2019

[2].王伟,蒋菱,王峥,宋杰,田娜.基于向量评估遗传算法的智能电网大数据交易模型研究[J].电网与清洁能源.2016

[3].李强.基于支持遗传算法向量机的电压稳定性的评估和分析(英文)[J].系统仿真学报.2014

[4].王婷,冯瑞梅,戴帅,仇丽霞.向量评估遗传算法优化聚乳酸载药微球工艺[J].中国药房.2014

[5].徐彦杰,刘晓红,杨晓文,陈益,仇丽霞.向量评估遗传算法优化珍珠菜抗肿瘤有效成分的研究[J].中国卫生统计.2012

[6].周建淞,陈益,张晓丽,韩荣荣,仇丽霞.基于向量评估遗传算法的多目标优化效果评价及程序测试[J].中国卫生统计.2012

[7].郑丽丽.基于遗传算法和多类支持向量机的信用卡行为评估模型研究[D].浙江工商大学.2010

[8].孙瑾,许青松,陈燕燕.基于遗传算法和支持向量机的银行个人信用评估[J].统计与决策.2008

[9].林武星,吴泽.基于自适应向量评估遗传算法的水资源优化配置模型及应用[J].南水北调与水利科技.2008

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