基于卷积神经网络的基因剪接位点预测

研究剪接位点可以更深入地探索剪接机制和基因预测方法,准确预测剪接位点至关重要。基于深度学习技术提出一种新的预测方法,无需人工提取样本特征,以基因序列的K-MER编码向量作为输入,采用训练后的卷积神经网络(CNN)模型进行预测。基于人类基因HS3D供体数据集,与传统机器学习方法进行预测比较,结果表明预测模型的主要性能指标,包含马修斯相关系数(MCC)、灵敏度(SN)均超过传统的机器学习方法。     

二维具时滞Hopfield神经网络动力学行为研究

Hopfield神经网络模型是对人脑神经网络的某些机理与机制的抽象,它可以模拟大脑实现联想记忆和优化计算等方面的功能.本文对一类二维具时滞的Hopfield神经网络模型进行了理论分析,给出了系统可能出现的稳定平衡点、周期解以及混沌奇异吸引子的参数选取信息,并在理论分析的基础上进行了数值模拟,用计算机描绘出解曲线图.本结果对人工神经网络的应用提供参数依据.     

医用内窥镜图像校正的BP神经网络方法

用传统的畸变校正法对内窥镜图像进行校正存在畸变模型复杂、计算量大、易产生误差等问题. 该文利用标准模板,提取样本点在标准图像和内窥镜拍摄的畸变图像中的坐标,分别作为BP神经网络训练的输入和目标,通过神经网络的训练拟合成像镜头的畸变模型,从而确定标准图像和畸变图像上像素点的位置关系. 再通过图像插值的方法进行图像恢复,实现图像校正. 实验结果表明该方法简单有效,具有精确性.     

基于BP神经网络模型的寿险公司偿付能力影响因素及预警研究

针对寿险公司偿付能力影响因素以及预警管理研究,选取了不同规模的14家寿险公司流动比率、赔付率、投资收益率、总资产回报率、再保险率、保费收益率、保费变化率、寿险准备金增长率8个指标的相关数据,并利用变异系数法和相关系数法分别筛选影响较大的因素,再逐步回归得到基于主要影响因素的偿付能力回归方程,以此进行因素分析.在指标优化的基础上,利用BP神经网络模型建立寿险公司偿付能力的预警系统,同时与广义Logistic模型预测结果进行对比,得出BPNN具有更准确的判别预警效果,为寿险公司偿付能力预警以及投保人降低自身损失作出参考作用.     

人工智能在车辆智能驾驶中的应用

智能驾驶汽车系统与人工智能相结合,会对汽车的产业结构甚至是上下游结构产生重大影响。由此,本文首先分析人工智能和车辆智能驾驶,然后探讨将人工智能和汽车相结合,特别分析了人工智能对无人驾驶系统的影响及其变革,以此说明人工智能对汽车和出行方式产生的影响。     

基于无监督对抗学习的时间序列异常检测

时间序列异常检测是类别不均衡问题,异常现象少有发生,所以获取异常标签的成本高昂,因此基于无监督学习的时间序列异常检测方法更具有实用价值.然而,现有的时间序列异常检测方法存在三个缺陷:难以对复杂的时间序列进行建模、缺乏合理的缺失值处理机制和无法利用先验知识(例如少量的有标签异常).为了解决以上问题,提出一种基于生成对抗神...     

超立方体的3－独立集及其在神经联想存储器中的应用

用Ｉ３（ｎ）表示ｎ－立方体Ｑｎ的３－独立数。提出了构造Ｑｎ的３－独立集的一个算法，证明了２ｎ－［ｌｏｇ２ｎ］－１≤Ｉ３（ｎ）≤［２ｎ／（ｎ＋１）］．这些结果被应用于神经联想存储器的设计．     

含时滞和脉冲的双向联想记忆神经网络模型的全局鲁棒一致渐近稳定性分析

讨论了一类含时滞和脉冲的双向联想记忆神经网络模型的鲁棒渐近稳定性.通过构造恰当的Lyapunov泛函和使用线性矩阵不等式技巧,获得了该模型全局鲁棒一致渐近稳定的充分条件.通过2个例子说明了结论的有效性.     

汽轮机故障诊断中的信息熵融合

在汽轮机轴系振动故障模拟试验的基础上,对大量故障模拟试验数据进行计算,建立了典型故障的4种信息熵样本.采用概率神经网络对故障信号的4种信息熵特征进行融合研究,并将融合结果与最小距离分类器的分类效果进行了对照分析.研究表明,概率神经网络可实现对训练样本100%的正确识别率,对"陌生"样本的正确识别率也超过80%,其识别效果远远超过最小距离分类器.可见,概率神经网络综合了贝叶斯分类器和神经网络的优势,在汽轮机故障模式分类方面具有明显的优势,利用概率神经网络融合信号的信息熵特征实现汽轮机轴系故障模式识别是一种可行有效的方法.     

基于模糊神经网络的企业战略风险预警模型研究

利用模糊数学和人工神经网络技术,构建了基于模糊神经网络的企业战略风险预警模型,并经过实例验证了该模型的有效性。