自适应泛函网络循环结构与代数算法

利用Banach压缩映射原理,结合层次系统的思想,提出一种自适应泛函网络循环结构和代数算法,该循环结构是由多层基本泛函网络构成,每层用代数算法训练结构的泛函参数,从而实现对整体网络结构的逼近学习。通过算例分析表明,该算法具有计算精度高、收敛速度快等特点。     

一类自适应泛函网络循环结构与算法

Banach压缩映射原理不仅在泛函分析中占有举足轻重的地位,同时也是数值分析中求解代数方程、常微分方程解存在唯一性,以及数学分析中积分方程求解的重要理论依据。它是数学和工程计算中最常用的方法之一。基于Banach压缩映射原理,提出一种自适应泛函网络循环结构和算法,通过训练该结构使其逼近于目标函数的不动点。通过算例分析表明,该算法具有计算精度高、收敛速度快等特点。所获结果对于神经计算方法的研究具有参考价值。     

一种基于AFSA与RST分类规则挖掘算法

利用人工鱼群算法对信息系统的数量型属性进行离散化,然后用RST进行分类规则挖掘,再将AFSA与RST相结合,提出了一种基于AFSA与Rsr分类规则挖掘新算法,该算法不仅有效地解决了利用粗糙集进行分类规则挖掘时数量型属性的离散化问题,而且可挖掘出所要解决问题的一般分类规则.实验表明该算法是有效和正确的.     

一种基于进化泛函网络的建模与函数逼近方法

提出了一种进化泛函网络的建模与函数逼近方法,该方法把泛函网络建模过程转变为结构和泛函参数的优化搜索过程,利用遗传规划设计泛函网络神经元函数,对网络结构和参数共存且相互影响的复杂解空间进行全局最优搜索,实现泛函网络结构和参数的共同学习,并用混合基函数实现目标函数的逼近,改变了人们通常用同类型基函数来实现目标函数逼近的方式.数值仿真结果表明,提出的网络建模与逼近方法具有较高的逼近精度.     

基于人工鱼群算法的动态模糊聚类

针对传统的模糊C-均值(FCM)聚类算法的聚类有效性对空间样本分布的依赖性等缺点,提出了一种新的基于人工鱼群算法的动态模糊聚类。通过引入模糊等价矩阵来表示高维样本之间的相似程度,并将高维样本映射到二维平面。然后利用人工鱼群算法不断优化二维样本的坐标值,使样本之间的欧氏距离向样本间的模糊等价矩阵趋近,最终实现模糊聚类。该方法克服了聚类有效性对高维样本空间分布的依赖性并同时提高了效率。仿真实验结果证明了该算法是有效的,具有聚类速度快、精度高等特点。     

基于改进单纯形算法的药物动力学参数计算

基于改进的单纯形算法和残数法，对药物动力学房室模型中的有关参数计算进行了研究。通过实例表明，将改进的单纯形算法和残数法相结合得到的混合算法其计算精度高、收敛速度快、具有很好的稳定性，而且该算法对初值的选取要求不高，故有一定的实用价值。