用径向基神经网络预测丙戊酸钠血药浓度

应用径向基(RBF)神经网络建立预测丙戊酸钠(VPA)的血药浓度的模型.以患者的性别、年龄、给药间隔、给药剂量、肝功能、肾功能等为输入变量,VPA血药浓度为输出变量,训练RBF网络,获得两者问的关系.当SPREAD值为0.1时,网络模型的预测效果和泛化能力较好.RBF网络用于预测VPA血药浓度的研究是可行的和有效的.     

一类变量可分离支持向量分类机的研究与应用

针对传统SVC方法在样本容量大时存在训练时间过长、精度不高等不足,建立了一种变量可分离的支持向量分类模型DCSVC及算法,并应用于随机函数生成数据分类学习及戈尾属植物数据集分类预测中,从理论与实践上证明了DCSVC算法优于传统SVC算法(分类正确率较高而且训练时间较短)。     

变量可分离函数的RBF神经网络拟合模型及其VC维

提出变量可分离函数的径向基函数网络拟合模型(Fitting Model based Radial Basis Function network to Variable Separable Function,VSRBF)及其学习算法并分析VSRBF的VC维.VSRBF是一个由多个子径向基函数网络组成的分工协作系统,由于把高维模型分解为低维模型,与传统径向基函数网络(Based Radial Basis Function Network,RBF)相比,VSRBF不仅明显地降低了系统复杂性而且网络的收敛速度更快.证明了VSRBF的VC维低于传统RBF的VC维,实验表明VSRBF在处理高维模型的行为明显优于RBF.     

独立成份分析在径向基函数网中的应用研究

提出应用独立成份分析(Independent omponent nalysis，ICA)降低径向基函数网(RBFN)输入维数的方法，并讨论ICA降维方法对RBFN行为的影响．实验表明基于ICA的降维方法大大提高了RBFN的收敛速度，改善RBFN的行为．