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人工智能与医生谁更“专”，染色体有话说
人类染色体影像处理机器人 机器人 染色体 互联网 人工智能
2018/5/7
再过一个月，中国最大的生殖与遗传专科医院——中信湘雅生殖与遗传专科医院，就要迎来全球首个“人类染色体影像处理机器人”了。尽管这家伙在不久前的2018互联网岳麓峰会人工智能专场“人机大战”中，“半输半赢”给了10位业内高手。
基于混合遗传算法的染色优化模型与仿真
混合遗传算法 自适应罚函数 自适应交叉率
2009/11/26
为解决染色工艺优化设计问题，以生产成本最小化为优化目标，构造染色工艺优化设计的数学模型。针对模型非线性约束的特点，采用具有自适应惩罚适值函数和交叉率的混合遗传算法，对模型进行优化计算及仿真。实验结果表明，该方法优化后的生产成本节约了8.8%，证明该优化模型及算法的有效性及实用性，对生产成本的预测以及染色工艺参数的制定具有实际意义。
针对程序漏洞，提出利用基于二进制的程序染色和程序分析技术来检测恶意攻击并有效定位程序漏洞，采用数据依赖关系分析和动态染色的方法，记录起传播作用的写指令及目的内存地址，当检测到漏洞攻击时，通过内存地址找到恶意写指令并定位漏洞。实验结果证明，该方法能成功定位常见内存漏洞的位置，并能定位到有漏洞的库函数的调用点。
求解广义旅行商问题的混合染色体遗传算法
遗传算法 混合染色体 广义旅行商
2009/10/10
提出了针对广义旅行商问题（GTSP）的混合染色体遗传算法（HCGA）。目前，广义染色体遗传算法（GCGA）是求解GTSP问题的最好方法，但这种方法在编码设计上存在不足，使得算法全局搜索能力较差。在GCGA算法基础上，设计了二进制和整数混合编码的染色体，并更新了交叉和变异算子设计，得到改进算法HCGA。理论和实验结果都说明：HCGA比GCGA等多种算法具有更强的全局搜索能力。
织物染色计算机配色的数值分析方法
织物染色 计算机配色 数值分析
2009/8/12
讨论将数值分析的方法引入到织物染色的计算机配色过程中，以解决织物染色配色过程中存在的不确定性和非线性问题。建立基于单色小样值和三拼色小样值与其相应浓度的数学模型，通过数据拟合并使用Newton-Krylov算法，实现染料浓度的求解。实验数据证明该方法精确度较高、计算简单并达到了预期的效果。
用变长度染色体遗传算法优化加工路径的方法
遗传算法 旅行商问题 数控加工
2009/7/6
加工路径优化问题属于一类特殊的旅行商问题（TSP），针对此问题将加工路径细分为点、线段、曲线段及闭合曲线等加工要素，并提出一种基于变长度染色体遗传算法的优化方法。该方法将每个点编码为一个二元组用以表示各种加工要素，其交叉和变异操作能对一些线进行分割和合并，使加工路径能得到更大程度的优化。仿真结果表明，该方法具有良好的优化效果，可以显著地缩短辅助运动路径的长度。
有效的染色体分割新方法
图像分割 链码 凹点
2009/7/6
在染色体图像分析与识别中，将粘连或是交叠的染色体分割开的关键技术是找到正确的分割点。通过使用一种边界链码的计算方法来准确定位分割点所属的凹点，即候选分割点；再利用候选分割点间的距离阈值和边界弧长阈值判断并筛选出正确的分割点。同时提出了两条粘连的染色体在其端部粘连或首尾粘连情况下的正确分割方法。
基于量子染色体评估的演化算法
量子染色体评估 旋转角度自适应调整 分组演化
2009/6/26
提出一种基于量子染色体评估的演化算法（Evolutionary Algorithm Based on Evaluating Quantum Chromosomes，简称EQEA）。提出了染色体评估、自适应调整旋转角度和分组调整策略。旋转角度的方向和大小由评估量子染色体得到的二进制个体和组内当前最优个体确定，且随着演化的过程自适应调整。实例验证，EQEA在函数优化和背包问题上都有优异性能。该算法在单...
基于多层染色体基因表达式程序设计的混合遗传进化算法
多层染色体 基因表达式程序设计方法 遗传算法
2009/2/6
提出了一种新的基于多层染色体基因表达式程序设计的混合遗传进化算法:M-GEP-GA。 该算法在基因表达式程序设计的基础上引入了多层染色体，并采用与遗传算法相嵌套的二级演化方法。利用染色体构建的层次调用模型对个体进行表达，用基因表达式程序设计方法优化模型结构,遗传算法优化模型参数。通过对三组数据测试,与用单基因GEP、多基因GEP的结果进行对比,实验表明改进的算法具有更强的寻优能力和更高的稳定性。
染色体异常核型数据库的建立与应用
染色体异常核型 数据库 软件 染色体畸变
2008/9/1
该数据库全面系统地收集了自1956年至1996年公开出版的522种专业杂志及汇编上发表的40016例染色异核型病例资料；采用先进的计算机技术编制建立了中国人染色体异常核型分析数据软件和资料工具书，为遗传学和医学领域以及相关学科的科学研究提供了较全面的基础资料和可贵的数据，对指导中国临床细胞学研究与应用有重要意义。该成果达国内领先水平。
遗传算法中致死染色体的利用
致死染色体 遗传算法
2008/5/14
本文提出了一种基于免疫算子的致死染色体复活与利用方法。根据问题的特征信息，优秀染色体和致死染色体的基因信息提取疫苗，通过接种疫苗和免疫选择，以及在“活岛”和“死岛”进行致死染色体和非致死染色体的迁移，实现致死染色体的复活与利用。0-1背包问题的实验结果表明，该方法可以有效改善求解约束优化问题遗传算法的性能。
M-GEP：基于多层染色体基因表达式编程的遗传进化算法
多层染色体 M-GEP 遗传进化 基因表达式编程
2007/12/24
该文提出了一种新的基于多层染色体基因表达式编程的遗传进化算法M-GEP，新算法引入了多层染色体的概念，利用染色体构建的层次调用模型对个体进行表达，在解决实际函数发现、电路进化等实际问题中取得了良好效果.该文主要贡献包括：(1)提出了基于多染色体的基因表达式编程算法(M-GEP)；(2)建立了不同染色体的层次调用模型及存储结构；(3)提出并实现了基于染色体的重组算子和基因随机重组算子.对多基因GEP...