寇林元
- 作品数：7 被引量：186H指数：4
- 供职机构：山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山西高校科技研究开发项目山西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术化学工程更多>>
- 基于小生境遗传算法的多目标药物提取条件优化分析应用被引量：5
- 2010年
- 目的研究小生境遗传算法在均匀试验设计多目标药物提取条件优化中的应用。方法对微萃取五味子的均匀试验数据建立以浸膏得率、五味子醇甲、五味子总木脂素的子目标模型,采用遗传算法分别对其进行单目标优化,NPGA对其进行多目标优化,搜索最优提取条件,比较搜索结果;利用课题组成员英国Glasgow大学软件工程师陈益编写的Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法寻优。结果单目标遗传算法优化可以得到各目标最大时的最优提取条件,NPGA进行三目标优化时,对各子目标进行了折衷处理使各子目标尽可能获得最大的解,在主要目标上达到了单目标最大函数值的76%以上,确定的最优提取条件的效果高于均匀试验中的任何一个方案。结论 NPGA搜索的Pareto非劣解是合理的,达到了较好的效果,为均匀试验设计最优条件选择提供了合理的方法,可推广到正交试验设计、析因试验设计的最优条件选择。
- 李飞莹陈益师先锋凌建春寇林元仇丽霞
- 关键词：小生境遗传算法多目标优化
- 正交试验与均匀试验优化效果比较被引量：12
- 2009年
- 目的比较正交试验和均匀试验确定最优试验条件的效果。方法利用载药率与影响因素的多重线性回归模型,采用SAS伪随机函数产生随机误差,分别在正交试验设计和均匀试验设计给定的条件下,产生载药率的模拟试验数据,并筛选出最优试验条件,比较两种方法优化的效果。结果评价指标和因素间满足多重线性回归关系时,正交试验设计和均匀试验设计确定的最优试验条件基本一致,本试验资料的最优条件为卡铂溶液量1.6ml、二氯甲烷2.5ml、水油体积比5:1、搅拌速度1300rpm。结论在因素和水平数都较多的试验中,均匀设计更具可行性,既可节省人力和物力,又可达到正交试验确定的最优条件的效果。
- 寇林元凌建春赵丽彦马韬仇丽霞
- 关键词：正交设计均匀设计
- 小生境遗传算法效果评价及程序测试被引量：1
- 2011年
- 目的评价小生境遗传算法(niched pareto genetic algorithm,NPGA)进行多目标优化的效果,测试其程序的可靠性。方法应用两目标简单测试函数、复杂测试函数、三目标测试函数对NPGA进行模拟测试,利用课题组成员英国Glasgow大学软件工程师陈益编写的Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法寻优。结果 NPGA得到的两目标简单测试函数Pareto非劣解集的95%可信区间包含交叉点值,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;三目标测试函数的Pareto非劣解前沿呈非线性、非对称的曲面分布。NPGA可得到测试函数的Pareto非劣解集,供决策者合理选择。结论 NPGA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,可用于在实际问题的分析。
- 师先锋陈益李飞莹凌建春寇林元仇丽霞
- 关键词：多目标优化小生境遗传算法
- 遗传算法在均匀试验设计最优条件选择中的应用被引量：1
- 2009年
- 目的探讨遗传算法在均匀试验设计最优条件选择中的应用。方法利用甘草苷提取工艺均匀试验设计结果,以中心化二次回归模型为目标函数,用遗传算法搜索最优试验条件。结果甘草苷中心化二次回归模型有统计学意义,遗传算法确定的最优试验条件:52%的甲醇溶液冷浸11 h,超声提取77 min,甘草苷提取量预测值达到了29.65 mg/g,比2号试验最高提取量增加了2.67 mg/g,提高了10%。结论以二次回归模型为目标函数,利用遗传算法确定的均匀试验最优条件客观性强、精度高,为均匀试验设计优化分析提供了合理的新方法。
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- 关键词：遗传算法
- 均匀试验设计效果评价及优化分析方法研究
- 目的：研究均匀试验设计的思想、方法原理、均匀设计的特点及正确使用均匀设计表安排试验。在多因素、多水平试验中采用正交试验设计法和均匀试验设计法探讨最优试验条件，在因素和水平数较多的情况下，与正交试验设计比较并进行效果评价，...
- 寇林元
- 关键词：医学统计正交试验
- 文献传递
- GA-BP神经网络与BP神经网络性能比较被引量：150
- 2013年
- 目的在MATLAB软件上拟合BP与GA-BP神经网络数据,比较传统BP与GA-BP神经网络拟合数据的效果,并确定网络模型。方法利用计生、卫生部门联合开展VCT服务影响因素分析结果的资料,研究采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,并通过"试错法"确定隐含层神经元数,比较传统BP神经网络与GA-BP神经网络拟合数据的效果。结果 GA-BP神经网络相对于BP神经网络拟合数据迭代步数更少、能更快地达到预设目标;在R2和调整R2无统计学差异的前提下,当隐含层神经元为15时,BP神经网络和GA-BP神经网络均比较稳定,GA-BP拟合效果更好。结论 GA-BP神经网络建模稳定性高,GA-BP神经网络较BP神经网络能达到预设目标的次数更多,能达到全局最优,表明遗传算法优化BP神经网络具有可行性。
- 刘春艳凌建春寇林元仇丽霞武俊青
- 关键词：BP神经网络GA-BP神经网络
- 正交试验设计最优条件选择的三种优化分析方法比较被引量：16
- 2008年
- 目的探讨遗传算法作为正交试验设计优化分析方法的效果。方法利用木豆叶总黄酮提取的正交试验结果,比较直接法、最速上升法、遗传算法进行最优条件选择的优化分析效果。结果遗传算法确定的最优试验条件下,预计总黄酮的提取量达到1.0713mg/g,比最速上升法增加了0.1753mg/g,提高了20%;直接法只能在试验设计的各因素水平上确定最优试验条件,不能预测总黄酮的提取量。结论遗传算法是一种精度更高的优化方法,是正交试验设计优化分析的必要补充。
- 仇丽霞凌建春寇林元
- 关键词：正交试验设计遗传算法
