一种基于模糊神经网络的自适应模糊辨识方法

基于改进的T-S模型，提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN)。首先，基于模糊竞争学习算法确定系统的模糊空间和模糊规则数，并得出每个样本对每条规则的适用程度。其次，利用卡尔曼滤波算法在线辨识AFNN的后件参数。AFNN具有结构简洁，逼近能力强，能够显著提高辨识精度，并且辨识的模糊模型简单有效。最后，将该AFNN用于非线性系统的模糊辨识，仿真结果验证了该方法的有效性。     

Discovering Frequent Subtrees from XML Data Using Neural Networks

By rapid progress of network and storage technologies, a huge amount of electronic data such as Web pages and XML has been available on Internet. In this paper, we study a data-mining problem of discovering frequent ordered sub-trees in a large collection of XML data, where both of the patterns and the data are modeled by labeled ordered trees. We present an efficient algorithm of Ordered Subtree Miner （OSTMiner） based on two- layer neural networks with Hebb rule, that computes all ordered sub-trees appearing in a collection of XML trees with frequent above a user-specified threshold using a special structure EM-tree. In this algo- rithm, EM-tree is used as an extended merging tree to supply scheme information for efficient pruning and mining frequent sub-trees. Experiments results showed that OSTMiner has good response time and scales well.     

用于图像目标识别的神经网络方法

本文提出了一种全局最优的神经网络（ＦｕｌｌＤｏｍａｉｎＯｐｔｉｍｕｍＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ）模型用于目标识别。通常所设计的神经网络不能保证全局最优，使得网络不一定收敛到期望样本点上。本文的模型采用了先设计稳定点、再构造吸引域的方法，提高了网络的识别正确率及速度。针对图像识别中矢量维数大的实际，提出了一种不变性方法，使得样本维数下降而分类距离保持不变。同时又证明了网络的收敛性、收敛速度及映射保距等。计算机模拟结果表明，网络对噪声或缺损图均能正确识别。     

5．3亿年前海洋生物景观图

2004年2月20日 ,2003年度国家科学技术奖励大会在人民大会堂举行。“澄江动物群与寒武纪大爆发”研究成果荣获“2003年度国家自然科学奖”唯一的一等奖。该项成果是由中国科学院南京地质古生物研究所陈均远教授、云南大学侯先光教授和西北大学舒德干教授合作近20年共同完成的。该项目一系列化石的发现 ,不仅为“寒武纪大爆发”突变事件的存在提供了依据 ,证明了门一级高级动物类群的起源是“寒武纪大爆发”事件的核心内容和本质所在 ,进而对达尔文倒椎形进化树模式提出了质疑 ,提出了广义进化论。该项研究标志着我国科学家在早期生命演化与…     

神经网络预测技术在超高速磨削研究中的应用

通过基于神经网络的预测技术在普通磨削应用研究,介绍了神经网络在超高速磨削应用研究中的几个方面,指出了基于神经网络的预测技术在实际应用中存在的问题及发展方向.     

层析成像的模糊-神经网络重建方法

考虑投影数据不足时，射线层析成像的离散重建算法难以取得较好效果的情况，利用模糊理论建立了表示物体衰减系数的连续函数，用神经网络学习算法确定该连续函数中的待定参数．提出了一种适于投影数据或投影方向不够时的CT图像重建算法．计算机仿真结果显示了该方法在投影数据严重缺少时的良好效果。     

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12月10日，天文学家发布了迄今最为全面的光学数字银河巡天数据。数据库中包含了大约2亿个银河系中的天体的数据。天文学家希望能够借助它来更好地了解恒星演化。     

一种采用神经网络的智能控制算法

本文基于Ａｄａｌｉｎｅ神经网络，讨论了一种采用神经网络的智能控制法，该算法用了一个二层网络代替传统控制器或专家控制器，用改进的ＢＰ算法求网络的参数。仿真结果表明，采用该控制算法的控制系统具有良好的响应特性。