基于BP网络的装备维修质量评估设计

依据有关规定和武器装备的特点,提出了装备维修质量评估的指标体系,并给出了指标体系标准化处理的方法。在此基础上,建立了基于BP网络的装备维修质量评估模型。通过训练,该模型具有了对装备维修质量的评估功能。实验结果表明：该模型用于装备维修质量评估,减少了传统装备维修质量评估方法中人为因素的影响,并且评估误差很小。     

基于小波能量加权的医学图像融合新算法

目前的大多数基于小波变换的医学图像融合算法,由于没有细致考虑低频分量融合规则以及高频分量邻域特征对于融合效果的重要性,因而得到的融合效果有时并不理想.现提出一种小波域按邻域加窗能量加权的融合准则,该准则根据人体颅部18F-FDG和MRI-T1图像的特点,充分考虑到了低频分量和高频分量邻域特征,对原图像高、低频小波系数分别选用具有不同物理意义的窗矩阵进行邻域加窗能量计算,以归一化加窗能量为权值对各小波系数进行加权,得到融合小波系数,经过小波反变换重构出融合图像.实验证明,采用提出的融合算法得到的融合图像很好地包含了源图像的信息,该算法在医学图像融合应用中比传统的小波系数取大算法、加权平均算法及按邻域方差加权算法效果更好.     

基于混合学习算法的模糊小波神经网络控制

采用小波函数作为模糊隶属函数,将模糊控制与神经网络相结合,利用神经网络实现模糊推理.针对BP算法易陷入局部极值点的缺点和简单遗传算法局部搜索能力差的不足,提出了一种混合学习算法,即首先利用遗传算法全局搜索的特点来离线优化神经网络的参数,再利用BP算法较强的局部搜索能力对网络参数进行在线调整.仿真结果表明,该网络能对不同的对象实施有效控制,且具有快速、适应性强等特点.     

基于神经网络的车辆交通协调性评价模型

为了研究自动驾驶汽车交通协调性的主客观映射评价模型,以高速公路匝道汇入为研究场景,首先基于自然驾驶数据的交互样本数据,以自车平均行驶速度、并线时刻侧向速度、并线时刻车头TTC、并线时刻两车相对侧向速度和对手车减速程度等客观指标数据和交通协调性主观评价结果作为模型输入和输出,构建映射评价模型;然后设计2×2交叉对比实验,...     

一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器

常规的PID控制器参数整定方法需要被控对象的精确数学模型,且整定出的参数不能进行在线调整.而模糊控制和神经网络均不依赖被控对象的数学模型,且具有较强的自适应和自学习能力;遗传算法则是一种新型的全局优化方法.鉴于此,提出将模糊控制、神经网络和遗传算法引入PID控制器的设计过程.首先,运用遗传算法优化隶属度函数的中心值和宽度,并借助模糊逻辑控制确定遗传算法中的交叉概率和变异概率.然后,再运用BP算法优化模糊神经网络的连接权系数.仿真结果表明,该方法提高了系统的自适应能力和抗干扰能力,增强了系统的鲁棒性.     

基于改进型BP神经网络的无刷直流电机调速系统的应用研究

针对无刷直流电动机的速度问题,提出了一种基于改进型BP神经网络的无刷直流电机调速系统,即利用改进型BP神经网络来优化PID控制器的比例,积分,微分系数。所采用的BP神经网络的学习算法为粒子群算法,可以有效克服标准BP算法一般所存在收敛速度慢、存在局部极小值等问题,从而可以实现对无刷直流电动机的高精度的速度控制。最后,建立了仿真系统,其结果表明该算法效果良好。     

基于MATLAB的煤与瓦斯突出BP网络预测方法

影响煤与瓦斯突出的各种要素与突出现象之间的关系复杂,且具有明显的非线性特点.BP人工神经网络模型可以很好地逼近这种非线性函数关系.基于煤与瓦斯突出特征指标的分析,建立了合理的单隐层结构的BP预测模型,并利用MATLAB神经网络工具箱实现了模型的训练与预测,应用结果表明,这种突出预测方法具有很高的计算效率和预测精度.     

WDR34 is a novel TAK1-associated suppressor of the IL-1R/TLR3/TLR4-induced NF-κB activation pathway

Toll-like receptors (TLRs) act as sensors of microbial components and elicit innate immune responses. All TLR signaling pathways activate the nuclear factor-kappaB (NF-κB), which controls the expression of inflammatory cytokine genes. Transforming growth factor-β-activated kinase 1 (TAK1) is a serine/threonine protein kinase that is critically involved in the activation of NF-κB by tumor necrosis factor (TNFα), interleukin-1β (IL-1β) and TLR ligands. In this study, we identified a novel protein, WD40 domain repeat protein 34 (WDR34) as a TAK1-interacting protein in yeast two-hybrid screens. WDR34 interacted with TAK1, TAK1-binding protein 2 (TAB2), TAK1-binding protein 3 (TAB3) and tumor necrosis factor receptor-associated factor 6 (TRAF6) in overexpression and under physiological conditions. Overexpression of WDR34 inhibited IL-1β-, polyI:C- and lipopolysaccharide (LPS)-induced but not TNFα-induced NF-κB activation, whereas knockdown of WDR34 by a RNA-interference construct potentiated NF-κB activation by these ligands. Our findings suggest that WDR34 is a TAK1-associated inhibitor of the IL-1R/TLR3/TLR4-induced NF-κB activation pathway. D. Gao and R. Wang contributed equally to this work.     

基于BP-AsymBoost的医疗诊断模型

本文主要研究BP神经网络以及AdaBoost算法在医疗诊断中的应用,在分析标准AdaBoost算法的基础上提出改进的AdaBoost算法,即BP-AsymBoost.针对UCI数据库中的威斯康星乳腺癌数据集设计结合BP网络以及改进后的AdaBoost算法的诊断模型,并且通过多个指标将其与BP模型,遗传算法优化的BP模型,未经改进的BP-AdaBoost模型进行比较,验证BP-AsymBoost模型的有效性.     

基于Simulink的BP神经网络实现研究

BP神经网络是人工神经网络中的一个典型代表,但利用BP神经网络解决实际问题时,经常涉及到大量的数值计算问题,而运用计算机高级语言编程对BP神经网络模型进行仿真和辅助设计是件十分麻烦的事情,为了解决这个矛盾,Matlab中的Simulink提供了大量的可用于实现BP网络的模块,本文通过应用Simulink中的模块构建了一个BP网络,并通过一实例验证了所构建的BP网络的可行性.从而使应用BP网络来解决许多领域的实际问题变得非常方便和有效.