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应用两阶段遗传算法优化求解动态因果模型
应用两阶段遗传算法优化求解动态因果模型
来源 :计算机应用与软件 | 被引量 : 1次 | 上传用户:ddr133
【摘 要】
:
动态因果模型是分析脑区间有效连接最有效果的方法。针对经典遗传算法在搜索最优动态因果模型DCM(Dynamic Causal Models)的后期,变异幅度过大这一缺陷进行改进,提出两阶段遗传算法。利用网上的真实数据集实验表明,相对于经典遗传算法,两阶段遗传算法计算结果更优越。
【作 者】
:
张彬
邓红霞
李海芳
【机 构】
:
太原理工大学计算机科学与技术学院
【出 处】
:
计算机应用与软件
【发表日期】
:
2014年04期
【关键词】
:
动态因果模型(DCM)
经典遗传算法
两阶段遗传算法
Dynamic causal model(DCM) Classical genetic algorithm
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动态因果模型是分析脑区间有效连接最有效果的方法。针对经典遗传算法在搜索最优动态因果模型DCM(Dynamic Causal Models)的后期,变异幅度过大这一缺陷进行改进,提出两阶段遗传算法。利用网上的真实数据集实验表明,相对于经典遗传算法,两阶段遗传算法计算结果更优越。
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