简介：针对传统BP神经网络存在着容易陷入局部极小点、训练时间太长等缺点,本文采用基于浮点编码的遗传算法,对BP神经网络的初值空间进行了遗传优化。用基于浮点编码的遗传算法来优化BP神经网络的权值,可得到最佳初始权值矩阵,并按误差前向反馈算法,沿负梯度搜索进行网络学习。文中以混凝土重力坝结构作为算例,用结构的模态频率变化作为网络的输入向量,结构的损伤位置作为输出向量,对网络进行了训练。仿真结果表明：遗传BP神经网络的收敛和诊断能力优于传统BP神经网络,可有效地运用到大坝结构的健康诊断与损伤识别中。

简介：

简介：

简介：油藏描述是根据数模参数来描述油藏、以便对其进行动态预测的一种方法。我们介绍了一种采用专用设计的遗传算法来搜索最有可能与油藏的测量结果拟合的油藏描述方法。该遗传算法使用六个染色体来代表不同类型的油藏参数。其中三个染色体具有多维实数结构，而另外三个染色体则为一维二进制数组。创造了专门设计的交换和变异算子与非标准的基因组结构一同使用。该方法在真实、复杂的人造油藏模型上进行了试验，并与模拟退火（SA）算法进行了比较。我们证明，遗传算法能获得比模拟退火算法更好的结果，可与人工计算所能得到的结果相媲美。此外我们还证明，对于算法建立的详细过程而言，遗传算法的性能是稳健的。因为该算法易于进行并行处理，对于被丢失和被破坏的解具有稳健性，且能返回一组良好的解，因此它是自动油藏描述算法中的一种理想方法。

简介：将遗传算法应用于地磁相关匹配导航算法中,分别对船舶低速直线航行和曲线航行进行了仿真实验与分析,结果显示,遗传算法应用在地磁匹配导航中是可行有效的,匹配算法的精度与仿真地磁场要素的变化剧烈程度有关,直线航线匹配最大误差1nm,曲线航线匹配误差在2nm以内。

简介：用垂直凝胶电泳来研究采自中国的（条斑紫菜×坛紫菜）杂交种、坛紫菜、条斑紫菜、少精紫菜、半叶紫菜的同工酶多态性。然后分析最小可能位点数和观察同位基因数、遗传差异性和采用平均连接聚类法。选取23种酶带中的六个酶（MDH，ME，LDH，GDH，IDH和G-6-PDH）进行分析。最小可能等位基因位点数显示五种紫菜在ME等位基因位点都只有一个。LDH和GDH等位基因位点半叶紫菜和少精紫菜和另外的三种紫菜不同，而在分析MDH时半叶紫菜比较独特。在IDH位点分析时少精紫菜和坛紫菜和其他三种不同，而条斑紫菜和坛紫菜和其他三种不同在G-6-PDH位点不一致。总的来看，最小可能等位基因位点数分析半叶紫菜是最分离的。遗传多样性结果分析表明当遗传相似度为0．7550时，五种紫菜中的遗传变异研究受到限制。条斑紫菜和坛紫菜的杂交种非常接近少精紫菜。当遗传相似度达到0．8937时，出乎意料的是条斑紫菜和坛紫菜遗传同一。性很低。条斑紫菜4个株系的平均遗传相似度仅为0．7428，差异比较大。在所有紫菜中半叶紫菜是最分化的分支，它与最小可能等位基因位点数分析一致。

简介：本文通过分析常规计算镭氡平衡系数的误差因素及钻孔中镭氡平衡的动力学过程，建立了求解镭氡平衡系数的数学模型．应用遗传算法来设计、求解相应模型的待定参数，编写相关程序段，进行迭代求解计算出了单矿段及铀矿床总镭氡平衡系数。

简介：将遗传算法用于基坑土钉支护优化设计中,分别用极限平衡法和有限元法进行优化设计,并对原设计、基于极限平衡分析的优化结果和基于有限元分析的优化结果进行比较,得出合理的土钉支护结构设计参考结论。

简介：摘要近年来，随着灰色理论的不断丰富完善，已广泛应用于测量变形预报等领域。本文针对传统多变量灰色预测模型背景值构造方面的不足，利用遗传算法较好的全局寻优能力以及良好的可扩展性等优点，寻优满足误差平方和最小的权值，通过监测实验表明，基于遗传算法优化的多变量灰色预测模型不仅克服了单点预测模型的不足，充分利用了各监测点之间的关联信息，还弥补了传统模型背景值构造的缺陷，改善了模型的模拟和预测效果。

简介：摘 要: 工序排序是生产管理中经常遇到的问题，多资源平衡工序优化是提高生产效率、降低生产成本的重要手段，至今尚未见十分有效的解法。本文建立了典型的网络计划多资源平衡工序优化的数学模型，以每道工序开工时间作为设计变量，极小化某种关键性资源需求的最大量或波动的幅度，并运用所设计的改进遗传算法对该模型进行了求解，获得了多组最优工序计划。这就使得生产调度安排灵活机动，便于智能调度。

简介：新的钻井工艺或钻井液体系的使用在保证钻井施工顺利进行的同时,也给录井岩屑的岩性识别带来了极大的挑战,其中以膏盐岩地层尤为突出。以塔里木油田大北X井为例,提出了主成分分析（PCA）与径向基函数（RBF）神经网络相结合的膏盐岩地层岩性识别方法,利用主成分分析法去除指标变量间的相关性,将原始指标变量重新线性组合为4项综合变量作为RBF神经网络的输入向量;最后建立适于识别膏盐岩地层岩性的RBF神经网络模型。实际识别结果表明,该PCA-RBF神经网络模型对于膏盐岩地层岩性的识别具有较高的准确性,完全可以满足实际应用的要求,具有进一步推广的价值。

简介：为对DEM进行分析、管理和应用,有必要对DEM匹配技术进行研究。为此,提出一种基于ICP和模拟退火遗传算法的多源DEM无控匹配方法,利用扫描线生成DEM的点云并利用ICP进行粗匹配,并利用模拟退火遗传算法对参数精求解。实验结果表明,算法可以完成多源DEM的无控制匹配,运行效率优于遗传算法,求解精度优于ICP算法。

简介：在分析传统遗传算法和模拟退火算法各自优缺点的基础上，提出把模拟退火算法和传统遗传算法相结合的混和算法．有效避免了两种算法的不足之处，并将该混和模拟退火遗传算法用于非线性的参数估计中。

简介：应用叠加原理建立了变流压条件下不稳定流量响应的数学模型.通过该模型可以建立压裂井产量递减资料的解释方法,该方法采用日常的生产记录产量与时间的资料进行地层参数解释.针对资料解释参数估计方面的困难,应用遗传算法(GA)优化途径,对压裂井产量生产动态资料进行解释,确定地层参数(渗透率、表皮系数、地层平均压力和井筒储存系数等参数)和损害程度.此方法为气田开发监测提供了更经济的途径.

简介：摘要：群众文化在非遗传承保护中具有重要作用。它以群众需求为基础，通过直接的方式传承和弘扬非遗。本文以莫尼山非遗小镇非遗保护工作为例，分析了群众文化在非遗传承保护中的作用，包括传承、传播和保护作用，并探讨了推动非遗文化与群众文化相融合的工作新思路。同时，文章还强调了非遗保护与传承的重要性，以及非物质文化遗产与群众文化活动之间的密切关系。此外，文章指出群众文化在非遗保护与传承中存在缺乏重视度、群众不认同、还原度较弱等问题，并阐述了群众文化在非遗保护与传承中的不可替代性，包括群众文化特征、功能和优势等方面。最后，文章提出了扩大非遗保护范围、发挥基础保护功能等作用，以及以群众文化促进非遗文化保护与传承的策略。

简介：本文根据神经网络的基本原理，利用实测数据建立了用于大断面隧道收敛变形预测的BP神经网络模型。基于神经网络的预测模型具有预测精度高，使用方便灵活，适合于复杂系统的特点，是解决隧道变形预测问题的一种崭新途径。

简介：介绍了人工神经网络原理和卫星云图估计降水的原理.从GMS红外卫星云图资料中抽取12个降水云图特征量,构造了网络结构为12-98-7的降水估计人工神经网络模型,并用1993年的小时地面雨量资料和GMS数字云图资料对神经网络模型进行训练,用1992和1994年资料对该神经网络模型分别进行测试.在日面降水估计试验中,地面雨量计值和卫星估计降水之间的相关系数分别为0.94和0.97,相对误差分别为41%和32%.

简介：　　【摘 要】 目的：分析超声诊断应用在甲状腺占位性病变检查中的影像学表现。方法：选择本院在 2018 年收治的 90 例甲状腺占位性病变病人为对象，对其先行常规检查，之后再选择超声诊断，分析常规检查和超声诊断的效果。结果：常规检查方法甲状腺占位性病变的检出率是 80.00% （ 72/90 ），超声检查方法的检出率是 94.44% （ 85/90 ），两者相比有统计学差异（ P<0.05 ）。结论：对甲状腺占位性病变的临床检查中采取超声诊断方法，可显著提高检出率，应用价值高，值得推荐。  　　【关键词】 超声诊断 ; 甲状腺占位性病 ; 影像学表现  　　甲状腺占位性病变在临床上是一种比较常见的多发病，分为良性病变和恶性病变，根据其特点，良性病变早期没有明显的症状表现，症状观察方式往往难以得到确诊，在病变体积增大的进程中，可能会伴随呼吸、吞咽困难及声音嘶哑等，进而形成恶性病变，引发恶性肿瘤等，而恶性病变若未进行及时有效治疗，将会对病人生命安全带来极大威胁 [1] 。因此，对甲状腺占位性病变性质进行早期诊断具有重要意义。为了进一步分析超声诊断应用在甲状腺占位性病变的诊断中所具有的临床价值，现对本院 2018 年收治的 90 例患者进行研究，如下：  　　 1 对象与方法  　　 1.1 研究对象  　　研究对象选择 2018 年全年间收治的 90 例经病理学证实为甲状腺占位性病变病人，其中，男性有 31 例，女性有 59 例 ; 年龄介于 29 岁至 70 岁之间，平均年龄是（ 46.31±2.58 ）岁 ; 甲状腺病史介于 1 年至 26 年之间，平均是（ 15.22±4.34 ）年。所有病人对于本组研究均知情并且同意，自愿签署知情同意书。  　　 1.2 方法  　　首先对所有病人实施常规的诊断方法，即观察患者的症状表现，分析其基本临床症状。接着对所有病人实施超声检查，具体方法如下：选择美国通用电气公司所生产的 GE 730 与日本西门子公司生产的 SIEMENS3000 两种型号超声设备对病人进行检查。所有病人在接受超声检查过程中，去枕平卧取仰卧位，将颈部充分保留，并嘱咐病人尽可能保持自然的呼吸状态，使颈部和胸部肌肉充分放松，检查时不可吞咽和深呼吸。接着把探头频率调至 11MHz 左右，先从整体上观察病人的甲状腺，包括活动程度、内部回声、所处位置、峡部厚度、上下径、前后径及左右径等。最后重点观察病人甲状腺占位性病变情况，记录好病变所处的位置、波及的范围、病变的大小、形态、数量、内部回声、钙化情况以及边缘规整、边界清晰程度等，同时观察周围情况，得出结果。  　　 1.3 诊断标准  　　对本组研究所选择的所有病人经过检查后评价其甲状腺良性、恶性病变情况，其中，良性病变的表现为：甲状腺病灶存在多发性特点，且病灶的周围晕环比较完整，形态比较规则，边缘比较清晰，甲状腺内部回声较均匀，且钙化影像显示粗大，血流并不丰富。恶性病变的表现为：大多数表现为单发性病灶，甲状腺外部形态规则性差，边缘不清，内部回声不均，钙化影像中表现为砂砾样，血流较丰富。  　　 1.4 统计学处理  　　将本组研究的结果数据用 SPSS23.0 软件进行统计，对比差异以 P<0.05 表有统计学意义。  　　 2 结果  　　 2.1 对比两种检查方法的检出率情况  　　在本次研究结果中，常规检查方法甲状腺占位性病变的检出率是 80.00% （ 72/90 ），其中，检出恶性病变者 11 例，检出良性病变者 61 例 ; 良性病变中，检出为甲状腺炎者 13 例，结节性甲状腺肿者 9 例，甲状腺腺瘤者 15 例，甲亢 24 例。超声检查方法的检出率是 94.44% （ 85/90 ），其中，检出恶性病变者 15 例，检出良性病变者 70 例 ; 良性病变中，检出为甲状腺炎者 16 例，结节性甲状腺肿者 7 例，甲状腺腺瘤者 15 例，甲亢 32 例。病理学结果中，检出恶性病变者 16 例，检出良性病变者 74 例 ; 良性病变中，检出为甲状腺炎者 17 例，结节性甲状腺肿者 8 例，甲状腺腺瘤者 17 例，甲亢 32 例。  　　 2.2 超声诊断的影像学特点  　　在本组研究中，病人多数结节内存在砂砾样钙化情况，表现为点状强回声或者针尖样强回声，常可汇集为簇状，其后无声影 ; 结节的回声减弱 ; 结节内紊乱、血流丰富，呈现中央型血供状态 ; 结节边界并不规则，且向周边呈浸润发展 ; 横截面的前后径比左右径大。以上指标表示恶性病变特异性比较高。  　　 3 讨论  　　甲状腺占位性病变发生的原因比较多，临床表现无典型性，以往多依赖于触诊来诊断，不但容易漏诊，还无法准确判断病变的良恶性质。随着近年来医学影像技术的发展和广泛应用，甲状腺占位性病变诊断的准确率也得到了大大的提高，其不仅可以发现 <2mm 微小病变，还可以准确判断良恶性质 [2] 。临床通过超声、 CT 和磁共振等对甲状腺占位性病变进行检查，均能较好的明确病变位置、范围、大小、数量、边缘及周围情况等，从而为临床治疗提供重要参考依据 [3] 。和 CT 、磁共振等诊断方法相比，超声诊断的操作更加简便，且无辐射、无创伤、价格低、可重复检查等，因此，其更适合用于甲状腺占位性病变筛查中。  　　甲状腺占位性病变可以分为良性病变和恶性病变，良性病变包含甲状腺炎、结节性甲状腺肿、甲状腺腺瘤以及甲亢等，恶性病变即甲状腺癌。不同的病变都会呈现出不同的超声图像表现，其中，甲状腺炎：甲状腺体积增大，探头加压有痛感，有多个回声减弱区，边界不清，形态不规则 ; 结节性甲状腺肿：甲状腺弥漫性肿大，有均匀低回声或等回声，病变为椭圆或圆形，边界清楚，晕环征明显，病变内有囊变或者出血可探及不规则液性暗区 ; 甲状腺腺瘤：病变为圆形或者类圆形，大小不一，有均匀低回声或等回声，有包膜，边界清晰 ; 甲亢：甲状腺的对称、弥漫及均匀程度加深，形态规则，边界清晰，回声偶增强或者降低，周围组织不受侵袭，只有受压移位情况，血流信号丰富 [4] 。甲状腺癌：病变的边界不清晰，内部回声不均，形状不规则，钙化较多，呈砂礫样或者簇状，坏死组织有液性暗区，后方有声影，对邻近组织产生侵袭，呈蟹足样变化 [5] 。  　　综上，超声诊断应用于甲状腺占位性病变的检查中具有操作方便无辐射、无创伤、价格低、可重复检查等优势，可作为甲状腺占位性病变诊断的首选方式。  　　参考文献  　　 [1] 赵竹筠 . 超声检查在甲状腺良恶性占位性病变诊断中的作用 [J]. 实用医技杂志， 2018 ， 25 （ 04 ）： 365-367. 

简介：根据先进星载热发射和反辐射计（ASTER）图像获取滑坡相关因素，并利用地理信息系统（GIS）开发、应用和验证韩国Boun地区滑坡脆弱性分析的综合技术。从ASTER图像中获取数字高程模型（DEM）、线性特征、归一化差值植被指数（NDVI）和土地覆盖因素并进行分析。根据DEM地形数据库评估边坡、方位和曲率。根据已有空间数据库并利用频率比（FR）、逻辑回归（LR）和人工神经网络模型（ANN）鉴定和量化检测的滑坡位置与6种相关因素之间的关系。在叠加分析中把这些相互关系用作因子额定值以创建滑坡脆弱性指数和滑坡脆弱性图。随后，在FR、LR和ANN模型中作为新输人因子结合并应用3种滑坡脆弱性图，从而创建改进的滑坡脆弱性图。通过对比在模型实验中未使用的已知滑坡位置来验证所有这些滑坡脆弱性图。对比利用3种滑坡相关输入参数创建的改进精度的综合滑坡脆弱性图（FR}莫型为87．00％；LRN型为88．21％；ANN模型为86．51％）与利用ASTER图像中6种因素创建的单独滑坡脆弱性图（FR丰莫型为84．34％；LR模型为85．40％；ANN模型为74．29％）。

简介：利用探井资料,采用神经网络方法,研究了新井产能的预测神经网络方法。实际气田的应用表明,该方法具有需要资料少、精度高等特点。