排序方式: 共有16条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
3.
4.
5.
随机配置网络(Stochastic Configuration Network, SCN)在不等式约束监督机制下能够自动快速构建万能逼近器,在大数据建模领域具有潜在优势。为了增强模型的准确性和稳定性,在经典随机配置网络基础上提出带有L2范数正则化的随机配置网络,改善输出权重最小二乘解析解的代数属性,避免模型过拟合的结构风险。针对大范围非平稳操作工况下球磨机负荷运行状态识别问题,使用正则化随机配置网络构建球磨机负荷运行工况识别模型。球磨机实验结果表明,所提出的正则项SCN模型在识别准确性和模型性能稳定性方面相对经典SCN和RVFL模型,具有相对优势。 相似文献
6.
基因启动子区域控制一个基因转录的起始.因此,真核启动子预测是DNA序列分析中最重要的问题,也是非常困难的任务.用高斯混合模型(GMM)估计启动子中寡核苷酸位置密度并将其作为特征向量,是一种有效的方法.然而混合度G通常都选的很大,模型训练需要大量的时间.由于每个寡核苷酸位置分布的不同,本文提出用模糊聚类的方法分别确定每个寡核苷酸的最优混合度,提高了寡核苷酸位置分布的检测精度,并减少了计算时间.接着,提出了一种基于最小二乘法的加权贝叶斯分类器算法,用于人类启动子的辨识,进一步提高了辨识精度.仿真结果表明,本算法具有较高的预测效果. 相似文献
7.
8.
DNA序列编码区的辨识是基因辨识的一个重要方面。由于基因序列数据量大,导致许多统计辨识算法泛化性差、运算速度慢。根据编码区域序列和非编码区域序列相比有不同的碱基组成,提出将Takagi-Sugeno模型用于DNA序列的编码区辨识。首先,用基于模糊似然函数的模糊聚类算法确定系统的模糊划分数目,进而根据聚类个数建立相应的Takagi-Sugeno局部线性化模型,最后用最小二乘法实现模型结论参数的辨识。该算法不仅可以确定编码区的位置,还可以辨识出密码子第一位碱基的位置,对蛋白质结构的研究是非常重要的。算法简单、高效。仿真结果表明,该算法非常适合编码区辨识和其他编码区辨识算法有可比性。 相似文献
9.
以球磨机筒体为研究对象,推导了筒体在正常工作条件下所受到的载荷函数,采用有限元方法对筒体进行有限元模拟求得应力应变分布,确定筒体在受载状态下的脱离点和下落点的应力集中部位。然后利用声学仿真软件计算球磨机筒体的声辐射模态,确定了球磨机筒体的主要噪声频段为低频段。最后,根据声辐射模态分析结果采用悬吊吸声体和墙体吸声的方法对球磨机机房进行吸声处理,使机房内的噪声下降了6 dB,达到良好的效果。 相似文献
10.