一种高效二进前馈神经网络学习算法

为解决二进前馈神经网络(BFNN)缺乏高效实用学习算法的问题,提出一种新的融合自适应调节结构和权值的BFNN学习算法.该算法借鉴并改进了极限学习机(ELM)方法,可以高效地训练单隐层的BFNN来解决分类问题.为了满足网络的训练精度,算法可以自动增加隐层神经元个数和调节网络隐层及输出层神经元权值;同时为了提高网络的泛化精度,算法通过建立二进神经元敏感性作为度量隐层神经元重要性的尺度,自动地裁剪重要性小的神经元,并对裁剪损失的信息进行补偿.实验结果验证了该算法在处理离散分类问题时的可行性和有效性.     

基于离散随机技术的Madaline敏感性近似计算研究

本文系统地讨论了离散型前向神经网络Madaline的输出对网络参数扰动的敏感性计算.首先,根据神经元Adaline的离散特性,提出了一种离散随机技术方法,推导了Adaline敏感性近似计算公式.该方法从理论上解决了已有的连续随机技术方法无法处理的情况,取消了过强的限制条件,并使得从理论上对Adaline敏感性近似计算进...     

干扰对消系统的非零带宽性能与延时匹配

分析了干扰信号非零带宽下,实际自适应干扰对消系统的频域特性和时域特性。非零带宽信号使系统时变,当带宽远小于中心频率时,系统可近似为自适应梳状滤波器。系统的平均收敛速度与总参考信号幅值成正比,干扰对消比随信号带宽的增大而减小。对耦合延时匹配进行了理论和仿真分析,分析表明,耦合延时匹配可以显著提高宽带干扰对消比和对消带宽,延时匹配越精确,对消效果越好。     

基于遗传算法的气象观测数据区间值属性约简算法

针对气象观测数据采集目的性弱、数据冗余度较高以及观测数据区间化中单值较多、等价类划分精度低的问题,提出一种基于遗传算法的气象观测数据区间值属性约简算法（MOIvGA）。首先,通过改进区间值相似度,使其能够同时适用于单值等价关系判断和区间值相似度分析;其次,通过改进自适应遗传算法,提高其收敛性;最后,通过仿真实验证明,相对于运行自适应遗传属性约简（AGAv）算法求解最优值,所提算法迭代代数减少了22代;在区间长度为1 h降水分类中,基于依赖度的区间值决策表λ-约简（MOIvGA）平均分类准确率比RIvD算法提高了6.3%,对无雨的预测准确率提高了7.13%;同时约简后的属性子集显著提高了分类准确率。由此可见,MOIvGA在区间值气象观测数据分析中能够提高收敛速度以及分类准确率。     

香菇谷氨酰胺转氨酶的酶学性质研究

采用超滤浓缩,乙醇沉淀,冷冻干燥和SephadexG-100层析等方法,获得香菇谷氨酰胺转氨酶粗酶及纯酶,对其酶学性质进行研究.结果表明:香菇中谷氨酰胺转氨酶粗酶的最适反应温度为40℃,温度稳定范围在50℃以下,最适PH为6.0,pH稳定范围在5.0～7.0,Na+、Ca2+等离子对该酶的活性影响甚微,为非Ca2+依赖性酶;纯酶的最适温度为40℃,以Nα-CBZ-Gin-Gly为底物时香菇谷氨酰胺转氨酶的Vmax为0.020mg/(mL·min),Km为1.520g/L.     

Adaline对权扰动敏感性的近似计算

主要讨论Adaline对权扰动敏感性的计算.鉴于Adaline的输入和输出的不连续性,敏感性定义为Adaline对于所有可能输入在权值发生扰动的情况下输出发生变化的概率.借助超球面模型和解析几何的技术,给出一个近似计算Adaline敏感性的方法.在输入维数足够大的情况下,该方法优于以往的其它方法.它在牺牲少量计算精度的情况下,极大地降低了计算复杂度,使得敏感性更具实用价值.     

基于累积和控制图的分布式传感网络故障诊断

由于无线气象传感网具有资源受限及分布式等特点,传感器节点的故障诊断面临着很大挑战。针对现有诊断方法误报率高、计算冗余量大的问题,提出了一种基于累积和控制图（CUSUM）与邻居协作融合的故障诊断方法。首先,通过累积和控制图分析传感器节点上的历史数据,提高对节点故障判断的灵敏度并且定位出异常时间点;然后,结合网络内邻居节点间的数据交换,通过判断节点的状态诊断出故障节点。实验结果表明,即使在整个网络中在节点故障率高达35%时,算法检测精度仍然高于97.7%,而误报率不超过2%。由此可见,在节点故障概率很高的情况下,此所提法也能得到很高的检测精度和较低的误报率,受节点故障率的影响明显减小。