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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:林立武
研究生(外文):Li-Wu Lin
論文名稱:建構改良式基因演算法應用於皮膚自體螢光光譜分離系統
論文名稱(外文):Construction of an Improved Genetic Algorithm Applied to the Separation System of Skin Auto-Fluorescence Spectra
指導教授:葉文冠葉文冠引用關係
指導教授(外文):Wen-Kuan Yeh
學位類別:碩士
校院名稱:國立高雄大學
系所名稱:電機工程學系碩士班
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
畢業學年度:98
語文別:中文
論文頁數:83
中文關鍵詞:基因演算法重疊光譜皮膚自體螢光
外文關鍵詞:genetic algorithmoverlapping spectrumskin auto-fluorescence
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在本論文中,我們將改良式基因演算法應用於重疊光譜的分離,而交配率、突變率、
競爭式選擇以及交配方式為主要改良方向。此方法可同時提高搜尋穩定性與收斂速度,
更可減少人為干預因素。雖然皮膚自體螢光訊號可提供有用的生物資訊,但於重疊的光
譜中,卻難以區分各成分之變異。我們以模擬訊號驗證演算法之可行性,更進一步取得
正常皮膚之自體螢光訊號。首先採337nm 之氮氣雷射(VSL-337ND-S, LSI)藉由Y 型光
纖(Y-type fiber)照射於皮膚表面,並同時接收400 nm 到600 nm 之自體螢光訊號,此演
算系統可精確的分離兩內生性螢光物質:煙鹼鹽基二核苷酸和黃素鹽基二核苷酸。
In this thesis, we present an improved genetic algorithm for resolution of overlapping
spectra. The crossover and mutation rate, adjustment of tournament selection and crossover
strategy are selected as crucial factors. These parameters are improved for better performance,
such as stable search, convergence speed, and intervention of human factors intervention.
Although skin auto-fluorescence has been provided useful biological information, the
overlapping spectrum is difficult to distinguish the components of variation. Therefore, we
have tested overlapping spectral by simulation to verify the feasibility of our algorithm. In
addition, the skin auto-fluorescence spectra were obtained from the normal human skin for
further application. An optical Y-type fiber was used to conduct excitation light from the
337nm nitrogen laser (VSL-337ND-S, LSI) to the skin, and simultaneously to collect the
emission signal from the skin to the spectrometer (SP-150, Princeton Instrument). The spectra
were displayed in the wavelength range from 400 nm to 600 nm. This proposed method can
accurately separate two endogenous fluorophores: nicotinamide adenine dinucleotid and
flavin adenine dinucleotide .
摘要 I
ABSTRACT II
誌謝 III
目錄 IV
圖目錄 VII
表目錄 XI
第 一 章 緒論 1
1.1 簡介 1
1.2 文獻探討 2
1.2.1 光譜分離 2
1.2.2 自體螢光 3
1.2.3 研究動機 3
1.3 論文架構 4
第 二 章 光譜分離 6
2.1 引言 6
2.2 自體螢光光譜訊號 6
2.3 光譜微分法 6
2.4 光譜微分法適用性的討論 8
2.4.1 兩階微分與四階微分之適用性 9
2.4.2 強度固定,半高寬變動的情況 10
2.4.3 強度與半高寬變動的情況 12
2.4.4 討論 13
第 三 章 基因演算法 14
3.1 引言 14
3.2 基因演算法基本名詞介紹 15
3.3 基因演算法的運算子 17
3.4 基因演算法的演化流程 21
3.5 基因演算法程式與改良 22
3.5.1 輪盤法選擇基因演算法 22
3.5.2 競爭選擇基因演算法 23
3.5.3 適應性基因演算法[12] 23
3.5.4 可調式中間值導向混合式交配基因演算法 24
3.6 測試函數 28
3.6.1 Function 1 [15] 28
3.6.2 Function 2 [15] 28
3.6.3 Function 3:Dejong function 1 [16]-[17] 29
3.6.4 Function 4:Rosenbrock function [18] 29
3.6.5 Function 5:Easom's function [19] 30
3.7 實驗數據 31
3.7.1 測試函數Function 1比較 32
3.7.2 測試函數Function 2比較 33
3.7.3 測試函數Function 3比較 33
3.7.4 測試函數Function 4比較 34
3.7.5 測試函數Function 5比較 35
3.8 討論: 36
第 四 章 基因演算法導入光譜分離 38
4.1 引言 38
4.2 方法 38
4.2.1 合成光譜訊號 38
4.2.2 適應函數的設定 41
4.2.3 真實訊號的取得與處理 41
4.2.4 完整的光譜分離流程 46
第 五 章 實驗結果與討論 48
5.1 引言 48
5.2 高斯函數方程合成的光譜分離實驗一 48
5.3 高斯函數方程合成的光譜分離實驗二 56
5.4 實際自體螢光訊號的光譜分離實驗 63
5.5 討論 67
第 六 章 結論與未來研究方向 68
6.1 結論 68
6.2 未來研究方向 69
參考文獻 70
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