基因表达式编程

摘要： 天气变化引起土壤含水率变化和变形等,导致气温变化与市政给水管道的破损事件存在相关性.为此,基于北方某城市给水管网破损事件数据和气温记录,分析不同的天气因素量化指标与管道破损事件的相关性.采用误差反向传播神经网络(BPNN)和基因表达式编程(GEP)方法,建立考虑天气因素的给水管道漏损预测模型.根据案例城市过去11年的市政给水管网破损记录数据库、管道地理信息数据库和同期气温记录,分析6个天气因素指标(平均温度、冰冻指标、最大上升值、最大下降值、最大上升率、最大下降率)的内在相关性及其与管道破损事件的相关性;采用BPNN和GEP建立管道破损数(因变量)与4个自变量(代表性天气因素指标、管径、管龄、管长)的隐式和显式函数关系.应用隐式和显式两种模型预测案例城市给水管网未来1年的破损数,未考虑天气因素的模型预测决定系数分别为0.65和0.60,考虑天气因素模型预测结果的决定系数分别为0.78和0.88,预测精度提升率分别为13％和28％.建立考虑天气因素的给水管道漏损预测模型是合理有效的.

摘要： 聚类是将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类(簇)的过程。同一个簇中的对象彼此相似,而不同簇中的对象差异较大。以基因表达式编程算法为基础,结合新设计的广义聚类代数算子和目标优化函数,提出一种基于基因表达式编程的多目标自动聚类算法(MAGEP-Cluster)。该算法不仅可以自动确定最优聚类的数目,还可以同时基于簇内数据紧凑性和簇间数据连通性两个指标实现数据的有效划分。在三个人工数据集和五个UCI数据集上的实验结果表明,与GEP-Cluster、MOCK和VAMOSA等算法相比,MAGEP-Cluster具备更好的聚类性能。

摘要： 作物水分生产函数的确定是农业水资源优化配置的关键。该研究采用农业水文生态系统模型(Agro-Hydrological&Chemical and Crop systems simulator, AHC)与基因表达式编程(Gene Expression Programming, GEP)相结合的方法构建作物水分生产函数。以河套灌区3种主要作物(葵花、玉米、小麦)为研究对象,采用AHC模型模拟作物产量等,构建基于GEP算法的作物水分生产函数,探讨考虑盐分胁迫的作物水分生产函数构建的思路与方法。结果表明:1)作物模拟产量与地下水埋深、地下水矿化度和灌水量等因素有关。2)构建作物水分生产函数的最优输入因子组合为地下水埋深、灌溉量、蒸散发、地下水矿化度、土壤根层盐分对作物胁迫因子、土壤根层含水率。3)应用作物水分生产函数估算不同灌溉定额条件下作物产量(预测产量),并与AHC模型计算的产量(模拟产量)进行比较,玉米、葵花、小麦预测产量与模拟产量具有很好一致性,其决定系数分别是0.96、0.93、0.96,平均相对误差均小于5%,满足计算精度要求。因此,该研究所构建的作物水分生产函数可以较准确地估算盐分胁迫下作物产量,为农业节水与灌溉水高效利用提供科学参考。

摘要： 针对电力系统网络中海量、高维的入侵行为数据,在研究了分布式云计算、粗糙集、基因表达式编程等技术基础上,提出了一种基于混合基因表达式编程和云的分布式入侵检测方法。该方法利用粗糙集约简方法对噪声数据进行查找、剔除或校正,以减少噪声对属性约简的影响。进一步,利用云计算和混合基因表达式编程算法,提高对海量高维网络日志数据的及时、准确响应和处理。在仿真环节,对于KddCup 99、实测数据集、KddCup噪声数据集和NSL-KDD数据集,所提方法的检测准确率(DAR)为93.5%、91.9%、93.5%和89.9%,与基因表达式编程(GEP)、遗传算法(GA)和遗传规划(GP)相比,所提方法的DAR分别提高了1.28倍、1.27倍和1.45倍;虚警率(FAR)最大分别减少了9.74倍、32.99倍和17.06倍。仿真结果进一步验证了所提方法可以大大降低入侵数据集的复杂度,从而提高算法的全局搜索能力。

摘要： 信息安全保障对于电力信息物理系统安全稳定运行至关重要,其关键在于对电力信息物理系统进行全方位实时监控,并对采集到的海量监测数据进行分析以做出准确的安全风险评估结果.作为用于模式分类的进化算法,基因表达式编程(gene expression programming,GEP)算法由于其可以执行全局搜索而受到广泛关注,但其在高维度数据集下的运算极为耗时.针对上述问题,提出了一种基于小生境提高样本多样性的改进基因表达式编程算法用于电网信息安全风险评估,该算法首先利用粗糙集的思想,通过分辨函数求解最优属性对数据样本进行约简,再利用小生境模型提高约简样本个体的多样性以加快GEP算法运算的收敛速度,进而通过遗传算法实现全局搜索并得到安全风险等级评估结果.仿真实验表明,与传统的安全风险评估算法相比,提出的改进GEP算法具有较高的属性约简率和全局收敛率,可以快速实现海量监测数据下的电网信息安全风险评估.

摘要： 数据安全风险评估对于能源信息物理系统安全稳定运行至关重要.现有的从二次设备、信息等角度来分析数据安全风险已经无法满足能源信息物理系统广泛的能源接入和各能源之间的能量、信息交互需求.首先提出基于粗糙集的数据安全风险要素特征选择算法,对影响能源信息物理系统中数据的安全风险特征集进行特征选择,降低能源信息物理系统数据安全风险要素集的维度;在此基础上,利用基因表达式编程(gene expression programming,GEP)的函数挖掘特性,提出基于混合GEP的能源信息物理系统数据安全风险识别算法,通过设计小生境种群生成策略以及动态自适应变异概率动态调整策略来提高数据安全风险识别的准确率和效率.仿真实验结果表明,所提算法对于复杂高维的能源信息物理系统数据安全风险集的识别和预测具有较高的准确率和较强的实用性,可为下一步制定能源信息物理系统数据安全防护策略提供理论方法支撑.

摘要： 纤维增强复合材料(fiber-reinforced polymer,FRP)已被广泛应用于混凝土加固工程中。FRP与混凝土界面间的粘结性能是影响加固效果的重要因素之一,为准确预测FRP嵌入式加固(near-surface-mounted,NSM)NSM FRP–混凝土的粘结强度,运用基因表达式编程(gene expression programming,GEP)方法,选取混凝土抗压强度、粘结长度、槽深宽比、FRP轴向刚度、FRP抗拉强度及环氧树脂抗拉强度等6个参数作为粘结强度的影响因素,建立了NSM FRP与混凝土粘结强度的预测模型,提出了具体的计算公式。通过比较粘结强度预测值与实验值,发现二者较为接近,说明该模型具有一定的可靠性。对该模型进行敏感性分析,发现其可以反映粘结强度与单因素之间的内在关系,即粘结强度随着粘结长度、混凝土抗压强度、槽深宽比及FRP轴向刚度等因素的增大而增大。将该GEP模型与经验模型及小波神经网络模型进行比较,并选取6个统计指标对模型进行评价。结果表明,GEP模型与小波神经网络模型的精度较高,各项误差指标均较小,决定系数分别为0.793和0.787。总体而言,GEP模型的精度略优于小波神经网络模型,二者的精度均远高于经验模型。

摘要： 纤维增强复合材料(fiber-reinforced polymer,FRP)已被广泛应用于混凝土加固工程中.FRP与混凝土界面间的粘结性能是影响加固效果的重要因素之一,为准确预测FRP嵌入式加固(near-surface-mounted,NSM)NSM FRP-混凝土的粘结强度,运用基因表达式编程(gene expression programming,GEP)方法,选取混凝土抗压强度、粘结长度、槽深宽比、FRP轴向刚度、FRP抗拉强度及环氧树脂抗拉强度等6个参数作为粘结强度的影响因素,建立了NSM FRP与混凝土粘结强度的预测模型,提出了具体的计算公式.通过比较粘结强度预测值与实验值,发现二者较为接近,说明该模型具有一定的可靠性.对该模型进行敏感性分析,发现其可以反映粘结强度与单因素之间的内在关系,即粘结强度随着粘结长度、混凝土抗压强度、槽深宽比及FRP轴向刚度等因素的增大而增大.将该GEP模型与经验模型及小波神经网络模型进行比较,并选取6个统计指标对模型进行评价.结果表明,GEP模型与小波神经网络模型的精度较高,各项误差指标均较小,决定系数分别为0.793和0.787.总体而言,GEP模型的精度略优于小波神经网络模型,二者的精度均远高于经验模型.

摘要： 准确预测波浪透射对于维护港内水域平稳、保障港内船舶稳定具有重要意义。基于567组透浪试验数据,采用基因表达式编程(gene expression programming,简称GEP)算法预测波浪透射。主要研究内容包括:确定GEP算法的最优输入变量组合;建立透浪系数与最优组合变量的定量关系;探究GEP算法的预测精度随训练组数变化的规律;并对输入变量进行了敏感性分析。研究结果表明,GEP算法的最优输入变量组合为深水波陡、相对堤宽和相对水深;训练组数较少时,GEP算法的预测精度不高,当训练组数提高至300组,预测的精度已经达到较高水平,且精度随着训练组数的继续增加提高不大;GEP算法的预测精度远远高于前人的经验公式;相较于相对堤宽和相对水深,深水波陡对波浪透射影响更为显著。本研究表明,GEP算法可作为一种新的方法研究波浪透射,为后续研究与应用提供参照。

摘要： 为设计出具有高性能的卷积神经网络(CNN),且不需要在CNN和应用问题领域拥有广泛的专业知识和实践经验进行较优的CNN设计变量设置,提出一种基于模糊控制多细胞基因表达式编程算法来自动优化CNN的方法.通过设计一种有效的可变长度基因编码策略来表示CNN的设计变量,描述不同的构建块和不可预测的最优深度,将该算法应用于MNIST、CIFAR10和大肠癌症医学图像3个数据集进行验证.与其它已有先进算法进行实验比较,其结果表明,所提算法在分类准确度中可获得更好的效果,算法鲁棒性更强,且整个过程全自动完成.

摘要： 针对目前存在图像压缩率不高、全局搜索或遗传算法寻找最优分形图像压缩编码速度慢的不足，将基因表达式编程应用于分形图像压缩编码，提高求解分形图像压缩编码速度和压缩比。首先从理论上对二值图像压缩编码的求解过程和基因表达式编程在压缩编码中的作用机理进行分析；然后，研究分形图像压缩编码的基因和染色体的表示方法，适应度函数设计以及选择、变异、插串、基因变换、基因重组等基因遗传进化操作过程。提出基因表达式编程的分形图像压缩算法。求解分形图像压缩编码的最优解。实验结果表明，基因表达武编程应用于分形图像压缩编码，具有较强的全局寻优能力，搜索最优解的速度比遗传算法快约2倍，图像压缩率高。

摘要： 针对大规模数据流需要巨量存储空间，以及串行处理速度瓶颈，着力于解决处理后的精确度及数据压缩。在并行平台下，利用阈值滑动窗口技术将数据流分段送入各处理器，并使用基因表达式编程(Gene Expression Pro-gramming，GEP)的函数发现算法实现对数据模型的函数挖掘，提出了基于基因表达式编程的多数据流压缩并行函数替代算法PFR—GEP(Parallel Function Replace-GEP)。在PC机群上的实验结果表明：该算法有效提高了压缩比例与运算速度，且具有线性加速比。

摘要： 演化算法的编码形态是其特征的重要体现,对算法性能有着根本性的影响.该文系统介绍了基因表达式编程在编码形态上的研究进展,比较了各种编码的特点,并提出了一种新的编码方式,最后归纳了编码形态发展的基本准则,对未来编码形态的发展提出了展望.

摘要： 自基因表达式编程(GEP)算法提出以来，其广泛的用于数据挖掘和模式识别中。本文以内蒙古哈达门沟为例，利用该区岩系的地球化学数据，根据地质概念模型合理的挑选地质变量，成功的将GEP用于岩性识别中并取得了良好的识别效果。GEP方法可以从多个变量中选择出能有效识别不同岩性的主要变量，可以有效的推广到遥感中对于不同的地物予以识别。

摘要： 为在海量数据挖掘任务中提升GEP(基因表达式编程)算法运行效率,提出了一种将部分计算任务从CPU转移至GPU加速的方法。根据GPU硬件结构,设计了将原始数据映射至图形子系统的新数据结构,借助操作并行性加速GEP算法。实验表明新方法在高计算强度下性能优良:数据规模急剧增长时,基于GPU加速的GEP算法较纯粹CPU实现速度提升达3个数量级.

摘要： 本文选择合成塔温度(中部)、NH3/CO2、H2O/CO2、出口液CO2、Ur组分百分含量共5个变量作为模型辅助变量,将基因表达式编程(GEP)算法用于某氮肥厂中压联尿装置CO2转化率的软测量建模,GEP挖掘获得的最佳公式经F检验表明其高度显著(F=23800>Fα=3.08,α=0.01)。用该公式对98组验证集预测,均方误差MSE=0.0038,绝对误差的最大值MAXAE为0.3753；对110组预测集预测,MSE=0.0025,MAXAE仅为0.1549,表明用GEP建立的软测量模型具有良好的预测准确性。

摘要： 应用基因表达式编程研究太湖水质自动聚类及其数学模型发现,解决了传统聚类算法需预先设定类别数目及不能对聚类建立数学模型的问题。与实际数据比较,表明聚类结果正确；所发现的营养盐对水质影响的数学模型,对监控、优化太湖水质具有建设性意义。

摘要： 大坝水平位移分析在大坝安全监控中有着重要的地位。影响大坝水平位移的因数众多，而且存在较高的相关性。传统的回归方法对于相关性较高数据的处理难于获得令人满意的精度。基因表达式编程，吸取了基因编程和遗传算法的优点，在相关性问题的处理和函数挖掘方面具有较强的能力。通过基因表达式编程在大坝水平位移分析中的应用说明，与常规的模型相比基因表达式编程有更高的精度。

摘要： 基因表达式编程(GEP)是一种用固定长度的线性染色体表示不同大小和形状的非线性实体(表达式树)的新遗传算法。本文提出了表达式树的一种新构造方法，以及相应的新解码方法(GPED)，该方法在评价个体适应度时不必构造和遍历表达式树而直接得到后缀表达式，从而可大大减少演化时间。文中对 GPED 有关的定义和性质作了详细地阐述，并通过实验对 GPED和基本 GEP 解码方法进行了对比研究。最后，基于GPED，并从初始群体生成、选择策略、遗传算子等方面对 GEP 作了改进，提出了一种新的算法 GPEP，并将其应用于碎石桩复合地基承载力预测。结果表明 GPEP算法在预测精度和演化效率上都超过遗传神经网络、GP 等方法。

摘要： 专家系统是化工过程故障诊断最常用的技术之一。专家系统的基础是专家知识，而知识获取一直是专家系统的瓶颈 问题，所以知识提炼是开发化工过程故障诊断专家系统的关键技术。本文提出了一种基于GEP 的化工过程故障诊断知识的 提取技术。该技术与领域专家结合能有效提取故障诊断知识，可以作为化工过程故障诊断专家系统的知识获取手段。

摘要： 本发明提出了基于混合基因表达式编程的地理大数据安全风险评估方法，首先基于分治法思想对地理大数据从时间和空间两个层面进行划分，分析影响地理大数据传输的安全风险要素，构建风险要素集；接着基于关联分析方法对风险要素频繁项集挖掘，识别地理大数据的时空特性与风险要素集的动态关系；最后基于粗糙集和改进基因表达式编程算法挖掘地理时空大数据传输安全风险与风险等级之间的函数关系模型，定量计算地理时空大数据传输的安全风险等级。

摘要： 本发明公开了一种基于遗传‑随机常数的基因表达式编程的酸性天然气水合物生成条件预测方法。包括以下步骤：获取酸性天然气水合物生成的组分、压力、温度数据；计算摩尔质量、酸性因子贡献率；将原始数据划分为训练集和测试集；基于结合随机常数的基因表达式编程建立酸性天然气水合物生成温度和影响因素的动态公式预测模型；引入修正参数到公式模型中；基于遗传算法优化修正参数。本发明的有益效果在于基于遗传‑随机常数的基因表达式编程算法的新方法解决了传统遗传规划算法求解速度慢、单一树状结构限制的预测精度稍差的缺点。可以精准预测得动态预测15MPa、300K以下不同酸性天然气水合物的生成条件，保证含酸气田集输系统有序生产。

摘要： 本发明公开了一种基于基因表达式编程的硬岩TBM滚刀磨损实时评估方法，该方法构造表征每把滚刀磨损的健康因子，利用基因表达式编程算法建立关键的影响滚刀磨损的现场参数与健康因子之间的映射关系，得到评估滚刀磨损的显式表达式模型；对于待评估的某滚刀，构造特征集输入到训练好的模型中，评估各开挖区间的健康因子并累加得到其健康状态值，如果该值接近1，表明需要更换滚刀。本发明方法能建立高精度的滚刀磨损实时评估显式表达式模型，无需地质信息而仅需要监测若干现场参数便能获取每把滚刀的磨损信息，因而能很方便地部署于实际施工中，保证滚刀在临近磨损极限时被及时更换，减少滚刀检测时间，提高刀具利用率。

摘要： 本发明公开一种基于遗传算法及基因表达式编程的复合地基智能设计方法，涉及复合地基设计技术领域。包括：建立样本数据集；确定出关键设计参数；基于基因表达式编程算法确定出关键设计参数与设计控制参数之间关系的函数关系模型；在设定的取值范围内随机确定该n‑a个可优化参数的值，根据函数关系模型计算剩余的a个可优化参数的值；判断该值是否在设定取值范围内，以建立每个个体满足设定的设计控制参数要求的初代种群；基于遗传算法模型得到同时满足设计控制参数要求以及造价优化的待建设复合地基设计参数。解决了传统复合地基设计方案设计参数误差大、优化调参效率低等问题，且能同时满足复合地基承载力、沉降量及工程造价的要求。

摘要： 本发明提供一种基于相空间重构和基因表达式编程的日用水量预测方法，包括如下步骤：采集供水管网的历史用水量数据，形成训练集；针对所述训练集中任意点，基于相空间重构方法计算互信息和虚假临近点获取最佳的延迟时间和嵌入维数，对训练集进行重构；用基因表达式编程模型对重构后的训练集进行训练，构建基于角度的收敛函数，训练直至收敛，最终得到用水量预测的函数式，利用所述函数式进行日用水量的预测。本发明提供的基于相空间重构和基因表达式编程的日用水量预测方法利用相空间重构方法有利于指导相关技术人员加强对供水系统的认知，同时可以快速的收敛到一个最优目标。

摘要： 本发明公开了一种基于基因表达式编程的智能工厂动态调度方法和装置，包括如下步骤：S1、种群随机初始化；S2、计算种群个体的适应度值，判断是否满足终止条件；S3、利用带精英保留的轮盘赌进行选择操作；S4、对选择的个体进行重组，移位概率进行遗传操作；S5、构造不同的邻域结构；S6、判断种群当前最优解未改进的迭代次数是否达到预先设定值；S7、重复步骤2至步骤6，直到满足终止条件为止；本发明主要通过评价模块可根据生产特点建立近似的仿真模型，通过仿真模型生成的随机实例，用于评价不同动态调度规则的优劣，为实际在线调度提供候选的规则策略，一定程度上提高在线调度的实时性。

摘要： 本发明公开了一种基于基因表达式编程算法的软件缺陷预测方法，包括如下步骤：S1:设置运行参数并随机生成字符串染色体初始化种群；S2:将软件缺陷历史数据集分成训练集和测试集；S3:通过树状结构将种群中的字符串染色体转换成表达式树；S4:将表达式树进行解码，转换成对应的程序模型；S5:根据适应度函数，计算适应度值；S6:用轮盘赌选择机制对种群进行选择；S7:用基于领域变异的基因表达式编程算法对种群进行演化；S8:重复S3步至S5；S9:检查是否达到结束条件，如没有则返回S6，结束后得到的最优染色体即为对软件缺陷预测的模型；S10:通过测试集对得到的模型进行测试，最终得到软件缺陷预测的模型；S11:将实况的软件缺陷数据输入到模型中，得到预测结果。本发明简单高效，可用于缺陷预测技术领域中软件缺陷的预测。

摘要： 本发明公开了基于分层邻域结构的基因表达式编程智能排产方法，包括如下步骤：S1、设置算法约束条件，结合制造企业现有排产情况，设置约束条件作为排产的基础信息，约束条件包括：产线数量约束、产品和产线对应关系、产线产能、工艺路线约束、产线日历是否上班及上班时长约束；S2、代理的设置；S3、任务目标的设置；S4、排产前准备；S5、智能排产计算，对于各任务目标，每个任务按照其目标不同采用不同的排产基准确定策略，进行资源申请，且策略是由智能排产算法进行计算得出；本发明主要是通过智能排产算法一定程度上增加排产和生产调度的稳定性，且增强了企业分散的制造资源和技术提高交互能力。

摘要： 本发明公开了一种基于基因表达式编程的主动降噪方法，由公式推导和录制不同音频A、B得到的数据来计算得到主动降噪IIR滤波器参数的目标函数，将其作为基因表达式编程算法的适应度函数，函数的变量分区域设计成染色体，对种群初始化，计算种群个体的适应度值，利用带精英保留的锦标赛算法进行选择操作，优秀的个体会淘汰较差的个体被保存下来，按照设定的变异概率对其余个体进行随机突变、外部交换、内部交换、倒串、IS插串等变异，对经过一系列遗传操作形成的新种群进行评价，计算每个个体的适应度值，直至满足条件。本发明提出一种基于生物基因结构和功能的新型自适应演化算法去计算主动降噪IIR数字滤波器的参数，从而达到主动降噪的目的。

摘要： 本发明公开了一种基于基因表达式编程的区块链交易验证方法及系统、设备、存储介质，所述交易验证方法，通过高适配性编码和零知识验证方式替代现有区块链技术中使用的哈希算法与默克尔树的编码与验证方式，解决数据编码的过程中产生的冗余计算、效率低下的问题，实现传统区块链技术中数据编码和验证方式的创新，提高了数据编码过程的逻辑性与表达方式的合理性，增强数据在区块链技术中的流通性与流通效率，增强整体网络的数据流动性和数据透明度，降低了区块链部署的成本与区块链应用的门槛，提高区块链网络的运行效率，拓宽区块链业务应用领域，有助于实现区块链应用的落地与区块链行业的发展。