基于改进的基因表达式编程在重金属形态获取中的应用OA北大核心CSTPCD
AN HEAVY METALS MORPHOLOGY ACQUIRED METHOD BASED ON IMPROVED GEP
本文研究了基因表达式编程在重金属形态获取中的应用问题。利用改进的基因表达式编程和Shannon 信息熵方法，验证了算法的高效性，获得了重金属形态预测模型并从该模型中获取了重金属的形态知识的结果。该新模型方法还可广泛用于其他时间序列预测问题的研究。
In this paper, we use the gene expression programming application in heavy metal form questions. By using an improved gene expression programming and Shannon entropy, we demonstrate the efficiency of the algorithm, and get heavy metal form prediction model and obtain the result of the heavy metal forms of knowledge from the model. The new model also can be widely used in other time series prediction problems.
李俊霞;刘富军;张智攀
河北工程大学信息与电气工程学院，河北邯郸 056038河北工程大学信息与电气工程学院，河北邯郸 056038河北工程大学信息与电气工程学院，河北邯郸 056038
信息科学与系统科学
基因表达式编程重金属形态预测建模跳跃基因表达式编程信息熵知识获取
gene expression programmingJM-GEPheavy metals prediction modelShannon information entropyknowledge acquisition
《数学杂志》 2016 (4)
MSWI底灰中重金属迁移转化机理的智能推理方法研究
831-840,10
国家自然科学基金资助(41373101)
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