信息理论框架下的神经网络构建

神经网络模型的构建方法是神经网络研究的重点和难点,传统的构建方法建立在实验和重复学习的基础上,本文提出了一种信息理论框架下的神经网络构建方法基于熵的神经网络(EBNN).EBNN借助于前馈网络与决策树的等价性,采用熵做为神经网络构造的准则,利用决策树的构造思想和方法,建立了一种系统的神经网络构造方法.实验表明EBNN方法学习速度比传统BP网络快,但又不降低神经网络性能.     

Ecological functions of ciliated protozoa in marine ecosystem： effects of ammonium on the population growth of Euplotes vannus

The effects of ammonium on the population growth of the marine ciliate, Euplotes vannus, were examined using ecotoxicological method, h is showed that ammonium exerts inhibitory effects on the growth of the ciliate populations in a concentration-dependent way. Statistical analvsis reveals that the population growth dynamics exposed to ammoniunt-N concentration over 100mg/L are significantly different from that in the control at P 〈 0.05 level. Linear regression determined that the 24h, 36h, 48h, 60h, 72h and 84h IC50 values of ammonium-N are 19.68, 201.51, 167.49, 47.86, 50.43 and 43.11 concentration over 100mg/L, respectively （ P 〈 0.05; pH 8.2; salinity 28 ppt; temperature, 25℃ ）. The results indicate that the tolerance to ammonium in E. vannus is considerably higher than that of the larvae or juveniles of some metozoa, such as cuhured prawns and oysters. Therefore, it is believed that the high tolerance to ammonium is necessary for eiliated protozoa to play positive roles in maintaining and improving water quality in marine ecosystems, especially in the intensive aquacuhure waters with high-level ammonium. In addition, the correlation between /C50 values and exposure time was discussed.     

基于实数编码的多种群演化遗传算法

针对标准遗传算法(SGA)在实际应用中存在早熟收敛、精度较差及运算速度慢的缺点,提出了一种基于实数编码的多种群演化遗传算法(RMGA).实验结果表明该算法能够有效的提高全局搜索能力和局部快速搜索能力,对改进SGA的缺点是十分有效的.     

改进的相位梯度法解电离层相位污染的方法

为了修正由电离层时变特性而引起电波信号相位的污染,研究人员开发了大量的算法对回波信号进行去污染。相位梯度法解相位污染是目前一种主要的解电离层相位污染的算法,但是该算法在提取一阶Bragg峰的问题上缺乏自适应的提取算法。在相位梯度法的基础上利用局部熵最小算法和基于功率比的滑窗自适应信号提取算法来其进行优化,利用仿真信号对两种改进算法和原有相位梯度算法进行验证比较。结果表明两种改进后的算法提升了解电离层相位污染的性能,同时提升了整个解相位污染方法的自适应性。此外,根据仿真实验的结果,当信号离Bragg峰更近时,功率比算法优于局部最小熵算法,当信号远离Bragg峰时,两者效果基本一致。     

基于特征筛选的经验模式分解脑电信号分类方法

脑-机接口已成为一种独立于正常周围神经和肌肉的从大脑到输出设备的新型通信方式.而脑电信号处理是其中的关键技术之一.利用小波变换和经验模式分解对脑电信号进行分解重构出8个内涵模态分量(IMF),然后再对分解后的IMF计算排列熵,运用比较特征值的显著性差异(Pearson系数)筛选出特征冗余小的IMF熵值,并利用遗传算法优化支持向量机进行分类,准确率达到97.64％.     

改进的熵值法及其在经济效益评价中的应用

运用熵值法进行经济效益评价时常会遇到某些指标的极端值无法处理的困难,本文通过对熵值法的改进,有效地解决了这个问题。     

基于灰熵分析法评价改性沥青的温度敏感性

应用灰熵分析法,对9种改性沥青的针入度指数PI、针入度粘度指数PVN、粘温指数VTS等常规温度敏感性指标与通过动态剪切试验测试的指标GTSG＇的灰熵关联度进行分析,结果表明：以25℃针入度和135℃粘度为基础计算的针入度粘度指数PVN25-135与GTSG＇具有较高的灰熵关联度,能较准确地评价改性沥青的温度敏感性.     

一类多种群系统的伴随方程L~∞解的连续性

本文研究了一类多种群系统的伴随方程及其L∞解的估计.我们讨论了多种群情形下一般化的伴随方程,得到了这个伴随方程解的L∞估计.     

基于最大熵与Bootstrapping的关联三元组识别方法

基于<产品特征,情感词>关联对的缺点,讨论了情感词与否定性副词搭配的必要性,提出了关联三元组,能够更准确地表达文本中相关评论句对产品特征的情感倾向。采用两个步骤来提取关联三元组:首先,利用已训练好的最大熵模型作为分类器,结合Bootstrapping方法完成了产品特征与情感词语关联对的抽取;其次,将情感词前的否定性副词抽取出来,合成关联三元组。     

量子信息物理基础研究进展

量子力学与信息论的结合产生了量子信息科学,近来量子信息领域的发展又反过来促进了量子物理的发展.本文综述了近几年量子信息物理基础研的一些进展,包括：量子关联的概念与应用,缠辅助的熵的不确定关系和开放量子系统环境的控制及Non-Markovian性的定量研进展.