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911.
基于RBF网络的混沌动力系统辨识 总被引:4,自引:0,他引:4
提出用RBF神经网络对混沌动力系统进行辨识,设计了一个三层RBF网络结构,仿真实验说明了RBF网络用于学习混沌动力系统时的基本性质。用辨识模型重建吸引子方法定性地评价辨识模型,通过计算辨识模型的Lyapunov指数定量地评价辨识模型的性能,同时推导了RBF网络模型Lyapunov指数的计算公式。仿真结果表明,该辨识模型能很好地逼近原混沌动力系统,准确地体现原混沌系统的动力学特性。 相似文献
912.
织物传热传湿过程中热阻与湿阻的耦合研究 总被引:4,自引:0,他引:4
在人体通过衣服向外界的热湿传递过程中,织物的显热和潜热传递会彼此影响,一方面,织物中水汽的变化会引起织物物性参数的改变,因而会改变织物的传热传湿过程,另一方面,织物中水汽的凝结(或蒸发)会释放(或吸收)热量,这又将改变织物中的温度分布,影响到显热传递,上述变化是一个耦合的过程,织物的热阻和湿阻会因为彼此的改变而改变。本文对这种耦合现象进行了数学模型分析,并对一些影响因素进行了分析和讨论。 相似文献
913.
论文采用小波包分析和人工神经网络相结合的方法完成对心室晚电位的识别。首先利用小波包分解技术提取心电信号的特征,将不同频带子信号的能量作为心电信号的一组特征值,然后采用径向基函数网络实现对晚电位的分类。经过对28例3导信号平均心电图实验数据的处理,取得了较高的识别准确率。 相似文献
914.
丽格海棠的组织培养与快速繁殖研究 总被引:9,自引:0,他引:9
以丽格海棠的茎状、叶柄、叶片为外植体进行组织培养。最佳培养基:(1)诱导培养基MS+6-BA4.0mg/L(单位下同)+IBA1.0;(2)增殖培养基MS+6-BA0.5+IAA0.2;(3)生根培养基MS+NAA0.2.生根壮苗培养50d左右,经移栽,成活率达92%左右。 相似文献
915.
基于径向基神经网络的股价预测 总被引:3,自引:0,他引:3
借助径向基函数(Radial Basis Function)神经网络对非线性函数的逼近能力,对深能源A股价这个时间列作了连续若干天的一步预测,并与其他预测方法进行了比较。结果表明,用径向基神经网络预测股价是可行的和有效的。 相似文献
916.
本文以多数据源的中文报表为研究对象 ,运用面向对象的方法 ,对其组成结构进行分析 ,提出了中文报表的生成四要素 ,并根据其数据来源的种类、限制条件、统计条件、各种综合条件以及各种相关的处理情况 ,从理论上提出报表单元格内容定义生成的解决方案 相似文献
917.
运用非线性性分析方法对一试验用电液伺服系统进行理论建模和仿真研究。引入了一 个非线性状态方程来描述电液伺服系统的动态特性。通过仿真结果与实际系统的响应相比较,验证了理论建模是准确的。在理论建模与仿真基础上,设计了一个自校正PID控制器,并且对其控制特性进行了仿真研究。 相似文献
918.
919.
基于Hopfield网络的极小值问题学习算法 总被引:5,自引:0,他引:5
针对 Hopfield神经网络 (HNN )所存在的极小值问题及缺乏学习能力的问题 ,提出了一种学习算法。将决定约束条件权值大小的系数作为学习参数 ,在参数空间里使参数向着 HNN能量上升最快的方向学习 ,使网络状态能够有效地从可能陷入的极小值状态中逃脱出来。对于在状态空间里陷入极小值状态的 HNN,首先在参数空间里修正参数 ,然后再返回到状态空间里进行状态更新 ,如此反复 ,直至找到最优解或满意解。算法的有效性通过仿真实验进行了验证。该算法分别被应用于 10城市和 2 0城市的旅行商问题 ,结果能够以很高的比率收敛于最优解 相似文献
920.
The study and comparison of sequences of characters from a finite alphabet is relevant to various areas of science, notably
molecular biology. The measurement of sequence similarity involves the consideration of the possible sequence alignments in
order to find an optimal one for which the “distance” between sequences is minimum. In biology informatics area, it is a more
important and difficult problem due to the long length (100 at least) of sequence, this cause the compute complexity and large
memory require. By associating a path in a lattice to each alignment, a geometric insight can be brought into the problem
of finding an optimal alignment, this give an obvious encoding of each path. This problem can be solved by applying genetic
algorithm, which is more efficient than dynamic programming and hidden Markov model using commomly now.
Foundation item: Supported by Zi-qiang Foundation of Wuhan University and Open Foundation of the State Key-Laboratory of Software
Engineering, Wuhan University
Biography: Shi Feng(1966-), male, Associate professor, research direction: bioinformatics. 相似文献