基于多岛遗传算法的生物组织三维温度场重构研究

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首次提出了基于多岛遗传算法进行生物组织三维温度场无损重构的重要思想,把复杂的生物热传导反问题的求解转换为正问题的求解过程,并通过实验对该重构思想的可行性和可靠性进行了验证。以生物组织内点热源的位置P(x,y,z)和温度t为优化变量,把同一表面各个对应点的实验温度值和计算温度值相减并取绝对值之和,以此为目标函数逐次迭代。目标值越小,则当前变量,即热源位置和温度值最优。多岛遗传算法可以很好地应用于生物组织三维温度场的重构,无需提取生物组织全部的表面温度数据,为热传导反问题的研究提供了一条具有借鉴性的方法与思路。 For the first time, the important idea of ​​non-destructive reconstruction of biological tissue three-dimensional temperature field based on multi-island genetic algorithm is put forward for the first time. The complex biological heat conduction inverse problem is transformed into a positive problem solving process. Reliability has been verified. Taking the position of point heat source P (x, y, z) and temperature t as optimization variables in biological tissue, the experimental temperature and calculated temperature of each corresponding point on the same surface are subtracted and taken as the sum of absolute values Function iteration. The smaller the target value, the current variable, ie, the location of the heat source and the temperature value are optimal. Multi-island genetic algorithm can be well applied to the reconstruction of three-dimensional temperature field of biological tissue, without extracting all the surface temperature data of biological tissues. It provides a reference method and thinking for the study of inverse heat conduction problem.
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