聚氯乙烯表面肝素化的研究

表面衰减全反射光谱（ART）检测表明,经十六烷基三甲基溴化铵的长链烷基在聚氯乙烯表面的扩散,渗透和与肝素之间形成离子键后,肝素已固定在高分子材料表面,其生物活性表征结果证明,处理过的聚氯乙烯表面有抗凝血性,可显著延长血液在材料表面的凝固时间,抑制血栓形成,并有一定的生物相容性。     

用于手写字符识别的SA-ART神经网络模型

针对前馈 BP网络和 ART网络对手写字符识别的不足以及人的认知机制 ,在大量实践和理论分析的基础上 ,提出具有选择注意机制的 ART模型 SA- ART(Selective Attention-Adaptive Resonance Theory) .经实际检测 ,识别精度有明显提高 .     

基于SEART网和模糊相似测量的手写汉字预分类法

提出了一种手写汉字预分类的新方法.该方法分2步进行,首先采用有监督的扩展ART神经网络(SEART)产生一定数量的预分类组,然后通过模糊逻辑处理将各组字符分别转换成基于非线性加权函数的模糊样板,并通过基于模糊相似测量的匹配算法、相似性测量样板的分级分类进行预分类.测试结果表明,该方法效果良好,预分类正确率达到98.19%.     

基于脸部检测和Fuzzy ART的乘客检测算法

研究了小汽车内的乘客检测和计数的方法,提出了一种基于脸部检测和Fuzzy ART神经网络的算法.采用光照校正、基于亮度补偿的椭圆肤色模型检测算法和数学形态方法以分割汽车内部的人脸区域和背景区域,使用Fuzzy ART神经网络分类器对脸部区域进行计数.在正常白天天气和光照条件下,该算法能够有效地检测出运动车辆中乘客的数量.     

基于ART-CC的电力负荷数据预处理

电力负荷观测值由于受到各种因素的影响,正常的负荷数据中夹杂着许多脏数据,严重影响负荷预测的精度.对此提出了由自适应共振网络(ART网络)和超圆神经元网络(CC网络)组合而成的神经网络模型,并应用该模型清洗陕西省某地区的负荷数据,结果表明该模型能较好的完成脏数据的辨识任务,对负荷数据修正后能明显提高负荷预测精度.     

基于改进ART2神经网络的绝缘子故障在线诊断

根据绝缘子在线检测的特点,提出了基于改进ART2神经网络的绝缘子故障在线诊断技术．改进的ART2神经网络在F2层增设初始状态层,即F2层分为上子层F22和下子层F21．F22层存储绝缘子首次投运时的初始状态和已知的典型故障类型,F21层存储新增故障类型．在绝缘子故障诊断过程中,首先应用电晕电流脉冲测量仪在线测量绝缘子的电晕电流脉冲,然后绘制电晕电流脉冲的N-ψ图,并将其作为故障诊断的特征量送入改进的ART2神经网络进行模式识别．被检测的特征量先与F22层中的初始状态和已知的典型故障类型进行比较,如果匹配则判为该类;如果不匹配,再与F21层中的新增故障类型进行比较;如果都不匹配,则在F21层中创建新增故障类型．改进ART2神经网络解决了传统ART2神经网络聚类中心漂移问题,杜绝了绝缘子故障漏判的发生．仿真实验结果表明,应用改进的ART2神经网络可有效实现绝缘子故障在线检测,获得较好的诊断结果．     

ART1神经网络在隧道围岩分类中的应用

将自适应共振理论(ART)神经网络模型用于隧道围岩分类,改进了ART1神经网络的工作过程,通过自适应的学习记忆过程,建立了分类模型,有效地避免了人为主观因素的干扰.利用川藏公路二郎山隧道围岩分类样本对模型进行检验,结果表明,ART1神经网络模型性能良好,对隧道围岩分类的精度较高,是一种值得推广和应用的围岩智能分类方法.     

基于Web的网络课程智能推荐机制

主要整合自适应共振理论神经网络和数据挖掘技术，构建一个基于web的网络课程智能推荐系统．通过此机制可以向具有相似学习兴趣的学习者动态地、智能地推荐基于web的网络课程，以此作为学习者在线选择网络课程的依据。