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61.
二聚雌二醇分子钳的合成及分子识别性能的研究   总被引:5,自引:3,他引:2  
通过二亚甲基苯和二亚甲基吡啶桥联两发了子雌二醇,而得到一类新型的钳型分子受体,经MS,IR,^HNMR及元素分析确证了其结构,利用分光光谱滴定法考察基分子识别性能,结果表明,该类分子钳(moleculartweeger)可识别芳胺及其衍生物。  相似文献   
62.
节点自删除神经网络及其在磨粒识别中的应用   总被引:14,自引:0,他引:14  
在前向多层神经网络的基础上,提出了一种新的节点自删除神经网络模型。该神经网络根据隐层节点输出的相似性能够自动地进行网络节点的删除。对网络中冗余节点的删除,使网络尺寸得到优化,这一定程度上也解决了前向多层神经网络的推广性和学习问题。在Party-4问题的实例中,通过对惯性BP算法网络和该节点自删除网络的比较,充分说明了该节点自删除神经网络在各方面的优越性。铁谱磨粒识别一直是一个困难的课题,应用自删除神经网络模型在该实例中,也取得了较好的识别效果。  相似文献   
63.
该文讨论了神经网络语音识别系统中的KohonenSOFM神经网络的矢量量化(VQ)的原理与过程,着重解决了其在实际应用时的若干问题,包括网络大小,学习步幅函数以及矢量量化过程中的公平竞争学习的控制函数的选定。过讨论了基于听觉模型的声学特性的提取与处理,这与VQ性能息息相关。系统应用的实验表明,该神经网络在语音识别系统中具有良好性能。  相似文献   
64.
基于主成分分析的核Fisher判别方法在油水识别中的应用   总被引:8,自引:0,他引:8  
根据测井数据结构复杂和交集严重的特点,将主成分分析思想应用到剔除奇异点和寻找两类样本的交集中,并在交集中应用核Fisher判别方法,进行油水判别,弥补了Fisher线性判别方法的不足.通过将主成分分析和核Fisher判别方法这两种理论有机的结合起来,提高了利用测井数据识别油水层的鉴别能力,实际应用中证明了本方法的实用性和有效性.  相似文献   
65.
基于融合特征和LS-SVM的脱机手写体汉字识别   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出的脱机手写体汉字识别系统主要研究特征提取和分类识别两个模块.特征提取模块主要包括采用基于不变矩和弹性网格技术的串行特征融合方法,所得到的特征向量不仅充分反映了手写体汉字的全局和局部特征,而且具有很强的区分表达能力.分类识别模块将神经网络多类分类策略与最小二乘支持向量机相结合,所得到的分类器不仅识别率高、泛化能力强,而且有效地解决了多类分类问题.实验证明本文提出的识别系统能够取得很好的识别效果.  相似文献   
66.
一种高性能英文词性标注器的设计与实现   总被引:3,自引:2,他引:3  
针对统计和规则方法各自的优点和局限,提出运用Viterbi和FTBL(fast transformation-based learning)算法相级联的算法,实现一种英文自动词性标注器.该级联方法以FTBL算法为整体算法,在它的规则学习和最终标注两个阶段,均以Viterbi算法作为其初始化过程.实验结果表明此算法优于其中任何一种单独的算法,达到了98%的高准确率,验证了自然语言处理中统计与规则并举的主流设计思想.  相似文献   
67.
提出了利用Mahalanobis距离进行人脸表情识别的方法.首先将待分类的图像样本集进行坐标变换,使得变换以后类间离散度尽可能大而类内离散度尽可能小,即使变换以后的Fisher准则函数取得极大值,在新的坐标下求每个待分类样本到各类均值向量的Mahalanobis距离,从而将待分类的样本归到Mahalanobis距离最小的类中去,通过实验得到了平均80.25%的识别率.  相似文献   
68.
分子印迹技术及其在痕量分析的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
分子印迹技术是近年来集高分子合成、分子设计、分子识别、仿生生物工程等众多学科优势发展起来的一门边缘学科分支,分子印迹聚合物由于具有与天然抗体同样的识别性能力和与高分子同样的抗腐蚀性能的双重优点,因而广泛应用于生物工程、临床医学、环境监测、食品工业等众多领域.介绍了分子印迹技术的基本原理,对分子印迹聚合物合成研究的最新进展进行了综述,主要介绍了它在痕量分析中的应用.  相似文献   
69.
利用湛江地区近50年的月平均气温时间序列资料,采用人工神经网络模型建立了该地区的短期气候预测系统,试验结果表明,人工神经网络模型对湛江地区的短期气候具有较好的预测能力,在平均绝对误差(MAE)小于1C的条件下,年尺度上气温的实际预报准确率达到75%,充分显示出神经网络模型在气象业务中极高的应用价值。  相似文献   
70.
高校人才的引进对学校的发展十分重要.传统的人才识别方式是考察引进人员的一些定性的指标来进行人才识别,这样难以保证识别结果的全面性、科学性和准确性.给出了一种新的定量的人才识别的方法,它是利用数据挖掘中分类与回归树(CART)的方法为理论基础对人才进行定量的识别,更具科学性.分类与回归树方法利用过去已有的引进人才的经验数据分析提取规则,为以后的人才识别提供合理的、科学的决策支持.  相似文献   
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