改进杂交水稻优化算法在多目标聚类中的应用研究
发布时间：2021-03-20 13:06
随着世界现代科技的高速发展,在大数据时代下对分析数据的能力要求逐步提升。聚类常被称为无监督分类方法,是一项被广泛应用而常见的数据分析技术。近年来,以智能优化算法的目标函数最优化为核心基础的聚类数据分析方法成为研究热点,其中具有克服聚类局限性和摆脱对初始类中心敏感的优势的多目标优化聚类技术已被应用于图像分割,遥感影像和基因信息工程等领域。然而,多目标优化算法仍存在操作结构复杂,解集分布均匀度不足和运行效率低等问题,因此其相关理论值得进一步的研究。杂交水稻优化算法是一种模拟三系杂交稻育种的启发式算法,其与生俱来的排序育种机制和个体多样性,结构简单便于实现,使得其有可能成为一种潜在的性能良好的多目标优化算法。本文提出了一种多目标杂交水稻优化算法,其结构简单且运行效率高。本文的主要工作如下:1.设计了一种改进划分机制的杂交水稻优化算法。基本杂交水稻优化算法在设计之初所采用的贪婪策略,导致其收敛可能过快,深入研究其结构特征,探究其三系划分中的贪婪策略的缺陷,改良育种划分机制,改进方法可缓解原算法寻优时在收敛和多样性上矛盾,提升其在全局和局部搜索上的综合能力。通过CEC2015基准测试函数进行验证...
【文章来源】：湖北工业大学湖北省
【文章页数】：98 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
“三系”材料的花药和花粉形态图[69]
湖北工业大学硕士学位论文23第3章基于改进种群划分机制的杂交水稻优化算法袁隆平院士至今仍在致力于杂交水稻的研究，农业科研没有一劳永逸的成果，同理，杂交水稻优化算法的研究也得到了持续发展，本章将介绍一种基于改进种群划分机制的改进杂交水稻优化算法（后文称为改进杂交水稻优化算法）。3.1改进方法的灵感来源在基本杂交水稻优化算法中，其灵感来源于早期的杂交稻育种机制。单一的遗传基因在农作物大规模推广中持续隔代保留，传统的杂交育种方式会给农业生产带来潜在的巨大风险，一旦发生物种病变或者环境突变，农作物单一性状形成的物种脆弱性甚至会招致粮食危机。籼稻和粳稻为杂交稻的两种不亲和的亚种，虽然其杂交优势比较明显，但天然的亚种杂交会导致结实率低，且某些生物性状不稳定。新时代下的基因技术和仪器水平的提升以及广和亲基因的发现使得具备优良性状籼粳杂交亚种成为可能，传统恢保关系也得到进一步的发展和变革。新世纪初以来，宁波农业科学院和中国水稻研究所等科研单位，利用广亲和基因的特征完成了不育系粳稻和中间型籼粳的结合育种,选育出了“甬优6号”、“春优58”、“春优84”等典型的籼粳亚种间杂交稻[71]，样本图如图3.1所示。图3.1粳不籼恢亚种间杂交稻与杂交粳稻、杂交籼稻生长优势对比图[71]通过对一直以来的杂交水稻育种相关技术资料的广泛研读，可发现杂交稻中关键角色是不育系，本文暂可列出以下四种利用相关技术培育优良不育系的方法。
湖北工业大学硕士学位论文24方法1：隐藏在花药以及花粉种子中的特定触发功能将激发细胞毒素基因表达，如果阻断细胞毒素基因表达则可以形成恢复系，其分子机制如图3.2所示。图3.2野败型细胞质雄性不育与恢复性的分子机理示意图[69]方法2：借助于诱导型启动子驱动核不育基因，形成人工育性可控系。方法3：孢子体-无菌突变体的筛选,生殖能力相关的野生型基因的克隆,花粉无生殖能力基因和荧光蛋白基因的转基因转换,获得一种特殊的杂种个体，该类型的种子可以获得杂种种子生产的使用。方法4：基因编辑技术可以将现有优良三系保持系和其他品种中的光温敏不育的野生型基因(如TMS5,CSA)定点清除,培育出新一代光温敏不育系[72]。图3.3智能型核雄/雌性不育系的育性调控和制种原理图[72]
【参考文献】：
期刊论文
[1]加强人工智能深入学习在医学影像学临床应用领域的研究[J]. 李坤成. 中国医学影像技术. 2019(12)
[2]面向智能生产车间的多AGV系统多目标调度优化[J]. 杨智飞,苏春,胡祥涛,陈帝江. 东南大学学报(自然科学版). 2019(06)
[3]自适应协同学习水波优化算法[J]. 顾启元,王俊祥. 小型微型计算机系统. 2019(09)
[4]孤立点分析在审计疑点发现中的应用探讨——基于K-Means聚类算法的Python实现[J]. 陈旭,陈红平. 会计之友. 2019(17)
[5]考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度[J]. 薛开阳,楚瀛,凌梓,李子林. 可再生能源. 2019(08)
[6]基于多目标蝗虫优化算法的移动机器人路径规划[J]. 黄超,梁圣涛,张毅,张杰. 计算机应用. 2019(10)
[7]基于模糊C均值聚类和转子轴心轨迹特征的转子状态诊断[J]. 温广瑞,陈征,张志芬. 振动与冲击. 2019(15)
[8]卫星网络中基于双向寻优粒子群优化算法的连接计划设计[J]. 戴翠琴,唐煌,郭林峰. 通信学报. 2019(08)
[9]水稻育性调控的分子遗传研究进展[J]. 谢勇尧,汤金涛,杨博文,胡骏,刘耀光,陈乐天. 遗传. 2019(08)
[10]基于改进灰狼算法优化支持向量机的人脸识别[J]. 冯璋,裴东,王维. 计算机工程与科学. 2019(06)
博士论文
[1]基于多目标进化模糊聚类的图像分割方法研究[D]. 张梦璇.西安电子科技大学 2017
[2]基于资源动态配置的密集型无线局域网络节能技术研究[D]. 卢洋.哈尔滨工业大学 2015
[3]计算智能在电力系统多目标优化中的应用研究[D]. 叶承晋.浙江大学 2015
硕士论文
[1]基于杂交水稻算法的分类器权重优化研究[D]. 杨娟.湖北工业大学 2019
[2]基于改进的FCM遥感图像聚类算法的研究与应用[D]. 张景柯.南京信息工程大学 2017
[3]基于多目标免疫算法的网络个性化推荐[D]. 王玉林.天津工业大学 2017
[4]基于聚类分析的遥感图像分割技术研究[D]. 卢俏.河北工业大学 2016
本文编号：3091048
【文章来源】：湖北工业大学湖北省
【文章页数】：98 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
“三系”材料的花药和花粉形态图[69]
湖北工业大学硕士学位论文23第3章基于改进种群划分机制的杂交水稻优化算法袁隆平院士至今仍在致力于杂交水稻的研究，农业科研没有一劳永逸的成果，同理，杂交水稻优化算法的研究也得到了持续发展，本章将介绍一种基于改进种群划分机制的改进杂交水稻优化算法（后文称为改进杂交水稻优化算法）。3.1改进方法的灵感来源在基本杂交水稻优化算法中，其灵感来源于早期的杂交稻育种机制。单一的遗传基因在农作物大规模推广中持续隔代保留，传统的杂交育种方式会给农业生产带来潜在的巨大风险，一旦发生物种病变或者环境突变，农作物单一性状形成的物种脆弱性甚至会招致粮食危机。籼稻和粳稻为杂交稻的两种不亲和的亚种，虽然其杂交优势比较明显，但天然的亚种杂交会导致结实率低，且某些生物性状不稳定。新时代下的基因技术和仪器水平的提升以及广和亲基因的发现使得具备优良性状籼粳杂交亚种成为可能，传统恢保关系也得到进一步的发展和变革。新世纪初以来，宁波农业科学院和中国水稻研究所等科研单位，利用广亲和基因的特征完成了不育系粳稻和中间型籼粳的结合育种,选育出了“甬优6号”、“春优58”、“春优84”等典型的籼粳亚种间杂交稻[71]，样本图如图3.1所示。图3.1粳不籼恢亚种间杂交稻与杂交粳稻、杂交籼稻生长优势对比图[71]通过对一直以来的杂交水稻育种相关技术资料的广泛研读，可发现杂交稻中关键角色是不育系，本文暂可列出以下四种利用相关技术培育优良不育系的方法。
湖北工业大学硕士学位论文24方法1：隐藏在花药以及花粉种子中的特定触发功能将激发细胞毒素基因表达，如果阻断细胞毒素基因表达则可以形成恢复系，其分子机制如图3.2所示。图3.2野败型细胞质雄性不育与恢复性的分子机理示意图[69]方法2：借助于诱导型启动子驱动核不育基因，形成人工育性可控系。方法3：孢子体-无菌突变体的筛选,生殖能力相关的野生型基因的克隆,花粉无生殖能力基因和荧光蛋白基因的转基因转换,获得一种特殊的杂种个体，该类型的种子可以获得杂种种子生产的使用。方法4：基因编辑技术可以将现有优良三系保持系和其他品种中的光温敏不育的野生型基因(如TMS5,CSA)定点清除,培育出新一代光温敏不育系[72]。图3.3智能型核雄/雌性不育系的育性调控和制种原理图[72]
【参考文献】：
期刊论文
[1]加强人工智能深入学习在医学影像学临床应用领域的研究[J]. 李坤成. 中国医学影像技术. 2019(12)
[2]面向智能生产车间的多AGV系统多目标调度优化[J]. 杨智飞,苏春,胡祥涛,陈帝江. 东南大学学报(自然科学版). 2019(06)
[3]自适应协同学习水波优化算法[J]. 顾启元,王俊祥. 小型微型计算机系统. 2019(09)
[4]孤立点分析在审计疑点发现中的应用探讨——基于K-Means聚类算法的Python实现[J]. 陈旭,陈红平. 会计之友. 2019(17)
[5]考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度[J]. 薛开阳,楚瀛,凌梓,李子林. 可再生能源. 2019(08)
[6]基于多目标蝗虫优化算法的移动机器人路径规划[J]. 黄超,梁圣涛,张毅,张杰. 计算机应用. 2019(10)
[7]基于模糊C均值聚类和转子轴心轨迹特征的转子状态诊断[J]. 温广瑞,陈征,张志芬. 振动与冲击. 2019(15)
[8]卫星网络中基于双向寻优粒子群优化算法的连接计划设计[J]. 戴翠琴,唐煌,郭林峰. 通信学报. 2019(08)
[9]水稻育性调控的分子遗传研究进展[J]. 谢勇尧,汤金涛,杨博文,胡骏,刘耀光,陈乐天. 遗传. 2019(08)
[10]基于改进灰狼算法优化支持向量机的人脸识别[J]. 冯璋,裴东,王维. 计算机工程与科学. 2019(06)
博士论文
[1]基于多目标进化模糊聚类的图像分割方法研究[D]. 张梦璇.西安电子科技大学 2017
[2]基于资源动态配置的密集型无线局域网络节能技术研究[D]. 卢洋.哈尔滨工业大学 2015
[3]计算智能在电力系统多目标优化中的应用研究[D]. 叶承晋.浙江大学 2015
硕士论文
[1]基于杂交水稻算法的分类器权重优化研究[D]. 杨娟.湖北工业大学 2019
[2]基于改进的FCM遥感图像聚类算法的研究与应用[D]. 张景柯.南京信息工程大学 2017
[3]基于多目标免疫算法的网络个性化推荐[D]. 王玉林.天津工业大学 2017
[4]基于聚类分析的遥感图像分割技术研究[D]. 卢俏.河北工业大学 2016
本文编号：3091048
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