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81.
首先针对在文本处理的高维矢量环境中Kohonen自组织映射神经网络的计算瓶颈问题和输入矢量空间中存在的问题进行分析,然后对随机映射(RM)和隐含语义索引(LSI)方法分别进行理论分析,提出用于文本处理的基于随机映射的加速LSI方法.试验结果表明,加速LSI方法可以在凸现原有语义联系的基础上,低代价、有效、可控地解决上述问题,极大地降低文本处理环境中Kohonen自组织神经网络的规模和计算代价. 相似文献
82.
驾驶员眼部状态识别方法的研究 总被引:8,自引:0,他引:8
驾驶员在正常驾驶、瞌睡驾驶及疲劳驾驶 3种状态下的眼睛张开程度有一定的区别。根据这一特点 ,设计了一种 3层BP网络 ,利用图像预处理获取到的眼部区域特征值作为网络输入向量 ,输出对应 3种不同状态。实验结果表明 ,该网络可快速有效地识别出驾驶员眼部精神状态。 相似文献
83.
84.
RNA抑制技术在神经干细胞研究中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
神经干细胞是在神经系统中发现的一种可以再生的细胞,不仅具有自我复制能力,还可以分化为神经元、星状胶质细胞和少突胶质细胞,对研究神经退行性疾病和神经系统的发育过程产生很大的影响,因而在国际上形成了一个研究热点,但其增殖、分化乃至迁移的机制仍有待解决,RNA抑制技术是目前流行的基因沉默法,利用导入小片段核酸进入细胞,对特定基因表达的翻译阶段进行抑制,从而观察基因对细胞的影响,该文在已获得分化相关基因的基础上,利用RNA干扰(RNAi)和反义RNA(antisense RNA)法检测几个基因对神经干细胞的影响。 相似文献
85.
基于小波模糊神经网络的陀螺仪故障诊断技术 总被引:7,自引:0,他引:7
为了提高陀螺仪故障检测灵敏度,分析了陀螺漂移特性,指出随机漂移是影响陀螺仪精度的主要漂移误差,也是影响性能可靠性的主要因素.针对此,提出了一种小波模糊神经网络故障诊断模型.此模型运用串联方式将小波分析、模糊逻辑和神经网络融合在一起,充分发挥它们各自的优点,并对陀螺仪实测数据仿真.仿真结果表明,采用小波分析提取陀螺的常值漂移,简单有效;运用神经网络对陀螺的误差和故障建模,使故障诊断具有自适应、自学习的能力,并互增强了故障诊断的容错能力;将模糊逻辑用于判决中,使判决结果更加可靠. 相似文献
86.
Hopfield型时滞神经网络模型的K-稳定性 总被引:4,自引:2,他引:4
韩仲明 《四川师范大学学报(自然科学版)》2003,26(1):49-53
研究具有时滞的Hopfield型神经网络模型{Cidui(t)/dt=-ui(t)/Ri n↑∑↑j=1~↑Tijfi(uj(t-τ)) Ii,ui(s)=ψi(s),s∈[-τ,0],i=1,2,…,n平衡点的K-全局渐近稳定性与K-全局指数稳定性,通过使用不等式分析技巧和微分方程性质,得到了这类模型K-稳定性的易于验证的时滞相关充分条件,并举例验证其有效性。 相似文献
87.
动态模糊神经网络研究 总被引:7,自引:0,他引:7
针对静态网络无法处理暂态问题,对具有递归环节的动态模糊神经网络进行了研究。通过在网络第二层中加入内部反馈连接,使其具有动态映射能力,从而对动态系统有更好的响应。网络使用遗传算法与反向传播BP(BackPropagation)算法相结合来训练,避免陷入局部最优解。采用时序预测和动态非线性系统进行了仿真研究,结果表明,动态模糊神经网络较之普通模糊神经网络在收敛速度、预测精度和网络规模等方面都有较大的改善,并具有更好的动态系统处理能力。 相似文献
88.
电力系统的根本任务是尽可能经济而可靠地将电力供给各种用户,安全、经济、可靠是对电力系统的根本要求。运用NLPNN模型,进行了电力系统故障状态的行为分析研究,提出了该问题的稳定性和收敛性定理,证明了求解负荷优化削减问题的可行性和收敛性。同时还提出了用NLPNN来对电力系统进行可靠性分析的新思路,且在电网可靠系计算分析模型方面取得了很大进展,为可靠性的计算提供了新的技术手段和理论基础。 相似文献
89.
随着学位与研究生教育评估的发展,加强评估是保证其质量的重要措施。面对日益复杂的评估对象,有必要引入非线性的评估手段,这对于弱化评估过程中的人为因素,保证评估结果的准确性有重要意义。神经网络是近年来发展迅速,固其具有自学习、自适应、联想记忆、并行处理和非线形映射等特性而成为良好的非线性建模工具。在提出了基于神经网络的学位与研究生教育评估模型的基础上,阐述了这种评估方法的实际应用价值。 相似文献
90.
时滞广泛存在于神经网络中,从非线性动力学的角度对时滞神经网络系统的研究进展作一综述,内容包括时滞神经网络系统的特点、研究方法、神经网络动力学的热点问题的研究进展以及亟待解决的问题等。由于时滞神经网络的演化趋势不仅依赖于系统的当前状态,还依赖于系统的过去某一时刻或若干时刻的状态,其运动方程要用泛函微分方程来描述,解的空间是无穷维的,因此,时滞神经网络的动态行为是非常复杂的。 相似文献