相控阵多焦点声场模式合并大焦域方法

目的:目前用于聚焦超声外科手术的球面换能器生成的焦斑体积非常小,因此需要很长的治疗时间来完成对大肿瘤的治疗,为了很好的解决这一问题本文利用多焦点的声场分布合成大焦域形成较大的治疗热场.方法:利用MATLAB 7.0计算软件自带的遗传算法工具箱‘gads'对相控阵超声换能器进行多焦点模式优化研究.在三焦点、五焦点模式下改变焦点之间的距离,使之形成大焦域声场模式.结果:在缩短焦点之间的距离后,孤立的三焦点声场变成了连续的线声场;五焦点声场变成了蝴蝶状声场,并最终趋于圆形焦域形态.结论:合理的改变焦点个数以及焦点之间间距的大小,可以有效地将多焦点合成大焦域声场模式,为实现HIFU快速有效地治疗大面积病灶奠定了理论基础.     

可任意调节角度的新型颧骨种植体双参数优化分析

目的 建立可任意调节角度的新型颧骨种植体模型,并采用多目标优化遗传算法对其结构进行双参数(中央连接螺钉和基台螺钉的直径)优化分析。方法 基于上颌骨严重吸收的无牙患者的CT扫描数据进行模型的重建,并将种植体模型与上颌骨进行自适应装配,获得种植体与骨块的有限元模型。分别在基台的轴向施加125 N的力和切向施加62.5 N的力,从而对模型进行生物力学分析和两个参数的结构优化。结果 沿轴向加载时,其中央连接螺钉直径对结构的受力性能影响很小,而基台螺钉直径在1.1~1.2 mm之间时受力性能较为合理;沿切向加载时,其中央连接螺钉直径对结构的受力性能影响很小,而基台螺钉直径越大受力性能越合理。结论 当基台螺钉直径为1.4 mm、中央连接螺钉直径为1.18 mm时,结构的受力性能良好。     

基于免疫遗传算法的康胃胶囊有效期的预测

目的:利用免疫遗传算法对康胃胶囊的有效期进行预测。方法:采用康胃胶囊的君药延胡索中的有效成分延胡索乙素作为确定康胃胶囊有效期的测定指标,以不同时间康胃胶囊中的延胡索乙素标示含量为载体,利用免疫遗传算法进行数据拟合,得到标示含量与时间的拟合方程,从而来预测康胃胶囊的有效期。结果:康胃胶囊的有效期预测为24个月。结论:利用免疫遗传算法进行预测比传统的统计分析预测法更加方便、准确。     

丹参酮Ⅱ_A提取工艺的优化

目的优化丹参酮Ⅱ_A提取工艺。方法以丹参中丹参酮ⅡA提取率为评价指标,乙醇体积分数、液料比、提取时间、提取次数为影响因素,先采用正交试验进行优化,再通过R语言结合BP神经网络及遗传算法对正交试验数据进行目标寻优。结果最佳条件为乙醇体积分数90%,液料比8∶1,提取时间2 h,提取次数3次,提取率3.13 mg/g,与网络预测值接近。结论该方法稳定可靠,可用于丹参酮ⅡA提取工艺的分析和预测。     

基于改进遗传算法的Claus脱硫尾气加氢反应动力学

由于Claus反应在热力学上存在反应平衡,传统的Claus装置中尾气不能满足目前的排放要求。加氢还原吸收新工艺将尾气中的SO₂、有机硫、单质硫等硫化物转化为H₂S,提浓后再返回Claus装置,从而达到较高的总硫回收率。本文提出了一种幂指数型反应动力学模型,并采用改进遗传算法对动力学模型参数进行估值。统计检验和误差分析表明此模型计算值与实验值吻合良好,所建立的反应动力学模型适宜。     

基于遗传算法优化BP神经网络在心电图身份识别中的应用

背景:近年来的医学研究表明心电图具有稳定性和惟一性,且易于采集,不能仿造和复制,符合用于身份识别的生物特征所具备的条件.心电图身份识别技术具有重要的现实意义和广泛的应用前景.目的:观察基于遗传算法优化的BP神经网络在心电图身份识别中的应用效果.方法;将基于遗传算法优化的BP神经网络用于心电图身份识别.首先,采用小波技术消除噪声干扰并提取II导联P波、QRS波、T波特征点;其次,选择包含个体身份信息的幅值、间期特征作为输入向量,设计BP神经网络分类器;然后,采用遗传算法对BP网络的权值和阈值进行优化,实现身份识别;最后采用临床数据榆验该方法的有效性.结果与结论:以30个人为实验样本,平均识别准确率达到96.3%.提示基于遗传算法优化的BP神经网络身份识别算法识别准确率高,可以有效应用于心电图身份识别.     

遗传算法与神经网络耦联法优化生淀粉酶发酵培养基

用遗传算法与神经网络相耦联的方法,对生淀粉糖化酶发酵培养基进行了优化,实验结果表明,采用上述方法优化后的培养基能使生淀粉糖化酶的活力得到较大的提高.     

遗传算法优化调强放射治疗射野权重初步研究

目的 研究调强放射治疗（IMRT）剂量计算与射野权重优化方法。方法建立基于二维卷积的IMRT剂量计算模型．用Visualc#．Nct编写剂量计算及基于遗传算法的IMRT射野权重优化程序,分析优化结果。结果用遗传算法优化射野权重能够在一个临床可接受的计算时间内得到较高适形度的剂量分布。结论遗传算法是一种有效的IMRT射野权重优化方法,在IMTR治疗计划优化中有广阔的应用前景。     

基于变区域搜索的改进遗传算法研究

针对基本遗传算法容易陷入局部最优解的缺点,提出了一种求解全局最优解的变区域搜索遗传算法。该算法以上一代最优解为导向,在它所在的随机局部区域内搜索,以提高当代最优解附近的搜索密度,加快遗传算法的收敛速度。基于标准函数的仿真测试研究表明,本算法能有效地减小进化代数和提高最优解的精度,尤其适合维数较多的函数寻优。     

基于遗传算法的剂量优化技术研究

遗传算法作为一种全局优化算法,可以用来解决在目标函数不连续、不可能、非线性等情况下的复杂问题,且具有较高的收敛效率和广阔的搜索空间.本文应用遗传算法优化逆向调强放疗计划中射束的权重,用二维等剂量线、三维剂量分布和剂量-体积直方图来评估计划的优劣.最后,给出了计算结果并进行了讨论.