| 【中文题名】 | 模拟退火混合遗传算法在脑电源定位问题上的应用 |
| 【英文题名】 | EEG Source Localization Based on Simulated Annealing Genetic Algorithm |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-11-12 |
| 【中关键词】 | 源定位问题,偶极子,模拟退火混合遗传算法,Struts,MVC,BS |
| 【英关键词】 | EEG inverse problem,dipole,hybrid genetic algorithm,struts,MVC,B/S,C/S, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>> |
| 【论文摘要】 |
研究人脑的特性是物理学、生物学和信息理论等众多学科交叉的边缘学科,是当前科技界的一个前沿领域。从工程学科的角度探测、分析和模仿大脑的功能是当前的一个研究热点。其中脑电源定位问题,是根据头皮观测电位实现人脑内部电活动源信息的反演研究,更是引起了人们的广泛兴趣,其研究成果将在探索人的感觉、认知过程及神经疾病诊断等方面具有重要作用。
文章选用同心四层球模型,基于瞬时脑电数据,将遗传算法和模拟退火算法有机的结合起来,形成模拟退火混合遗传算法。该算法改善了传统遗传算法的性能,加快了收敛速度,增强了算法的全局收敛性,并将其应用在脑电源定位问题上,取得了较好的效果。文章主要进行了以下几个方面的工作:
1)针对传统遗传算法的不足,改进了传统遗传算法的选择、交叉、变异等算子。采用了选择概率随适应度值成比例的选择方法,并加入最优保存法,使适应度好的个体尽量保存到下一代群体中,有效的加快了算法的收敛速度。在更新算子的设计中引入模拟退火算法的Metropolis判别准则的复制策略,一方面保证中间群体中的最优个体进入下一代,另一方面在接受优化解外,有限度地接受劣质解,保证了群体的多样性,避免陷入局部最优解。
... |
| 【论文题纲】 |
|
摘要 |
3-4 |
|
ABSTRACT |
4-7 |
|
第一章 绪论 |
7-13 |
|
§1-1 脑电源定位问题的研究背景、意义及应用前景 |
7 |
|
§1-2 脑电源定位问题描述及研究现状 |
7-9 |
|
1-2-1 脑电源定位问题描述 |
7-8 |
|
1-2-2 脑电源定位问题研究现状 |
8-9 |
|
§1-3 脑电信号起源 |
9-11 |
|
1-3-1 脑电现象的研究历史 |
9-10 |
|
1-3-2 脑电的发生机理 |
10-11 |
|
§1-4 本章小节 |
11-13 |
|
第二章 遗传算法的改进及分析 |
13-29 |
|
§2-1 遗传算法的基本原理 |
13-16 |
|
2-1-1 遗传算法原理 |
13-15 |
|
2-1-2 遗传算法的流程 |
15 |
|
2-1-3 遗传算法特点与不足 |
15-16 |
|
§2-2 自适应遗传算法 |
16-17 |
|
§2-3 混合遗传算法 |
17-18 |
|
§2-4 模拟退火算法 |
18-20 |
|
2-4-1 模拟退火算法原理 |
18-19 |
|
2-4-2 模拟退火算法流程 |
19 |
|
2-4-3 模拟退火算法特点与不足 |
19-20 |
|
§2-5 模拟退火混合遗传算法 |
20-21 |
|
2-5-1 遗传算法和模拟退火算法相结合的出发点 |
20-21 |
|
2-5-2 模拟退火混合遗传算法的特点 |
21 |
|
§2-6 混合算法各部分设计 |
21-24 |
|
2-6-1 遗传算法设计 |
21-22 |
|
2-6-2 模拟退火算法算子设计 |
22 |
|
2-6-3 模拟退火混合遗传算法的流程 |
22-24 |
|
§2-7 仿真实验 |
24-28 |
|
2-7-1 性能指标选择 |
24 |
|
2-7-2 性能分析 |
24-28 |
|
§2-8 本章小结 |
28-29 |
|
第三章 模拟退火混合遗传算法在脑电源定位问题中的应用 |
29-39 |
|
§3-1 算法设计 |
29-30 |
|
3-1-1 求解目的 |
29 |
|
3-1-2 适应度函数的设定 |
29 |
|
3-1-3 遗传算子的选取 |
29-30 |
|
3-1-4 更新策略 |
30 |
|
§3-2 仿真实验 |
30-38 |
|
3-2-1 数据来源 |
30-33 |
|
3-2-2 仿真实验 |
33-38 |
|
§3-3 本章小结 |
38-39 |
|
第四章 基于B/S和C/S混合模式的脑电算法资料管理平台 |
39-53 |
|
§4-1 系统体系设计方案 |
39-40 |
|
4-1-1 C/S、B/S两种结构比较 |
39 |
|
4-1-2 C/S、B/S两种结构的结合 |
39-40 |
|
§4-2 MVC设计模式 |
40-42 |
|
4-2-1 WEB应用开发的常用模式 |
40-41 |
|
4-2-2 MVC模式的组成 |
41-42 |
|
§4-3 Struts框架 |
42-45 |
|
4-3-1 Struts的体系结构 |
42-43 |
|
4-3-2 Struts的配置文件和基本组件 |
43-44 |
|
4-3-3 Struts的开发流程 |
44-45 |
|
§4-4 脑电算法资料管理平台的实现 |
45-52 |
|
4-4-1 系统总体设计 |
45 |
|
4-4-2 B/S部分的实现 |
45-50 |
|
4-4-3 C/S部分实现 |
50-52 |
|
§4-5 本章小结 |
52-53 |
|
第五章 主要结论和进一步工作 |
53-54 |
|
§5-1 主要结论 |
53 |
|
§5-2 进一步工作 |
53-54 |
|
参考文献 |
54-57 |
|
致谢 |
57-58 |
|
攻读学位期间所取得的相关科研成果 |
58 |
|
| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389157 |
