基于径向基神经网络用于中医舌诊诊断的研究

研究基于聚类分析的径向基神经网络用于中医舌诊诊断,构建一个中医舌诊智能诊断的神经网络模型。先对输入样本集进行数据归一化处理,采用K—means聚类算法对样本集进行聚类分析,得到聚类中心的位置和数量,再构建RBF神经网络进行学习、训练。以肝病病证诊断进行仿真。实验结果表明：该中医舌诊智能诊断模型具有诊断能力强、收敛速度快、泛化能力强等特点。因此,基于聚类分析的径向基神经网络用于中医舌诊诊断的研究是可行的、有效的。     

基于免疫聚类的RBF神经网络在中医舌诊诊断中的应用

研究基于人工免疫聚类的RBF(Radial-Basis Function)神经网络应用于中医舌诊诊断,构建一个中医舌诊智能诊断的神经网络模型,旨在提高模型的诊断能力和收敛速度.对输入样本集进行数据归一化处理,采用改进的基于免疫聚类的RBF算法进行学习、训练.以肝病病证诊断进行仿真,结果表明:该中医舌诊智能诊断系统具有诊断能力强、收敛速度快,泛化能力强等特点.因此,基于人工免疫聚类的RBF神经网络应用于中医舌诊诊断的研究是可行的,有效的.     

基于多分类支持向量机的中医舌诊诊断的研究

研究基于多分类支持向量机的中医舌诊诊断,构建一个中医舌诊诊断的神经网络模型.依据支持向量机理论,选取径向基函数(RBF)作核函数,采用"一对一"方法构造基于支持向量机的多分类分类器.将舌象的特征参数作为分类器的输入样本,对病证进行分类.以肝病病证分类作仿真,实验结果表明:基于支持向量机的多分类分类器用于中医舌诊诊断的研究是可行的和有效的.     

基于免疫聚类的神经网络集成的研究

基于免疫聚类的思想,提出了一种神经网络集成方法。采用轮盘赌选择方法重复地从各免疫聚类中的抽取样本以构成神经网络集成中各个体神经网络的训练样本集,神经网络集成的输出采用相对多数投票法。将基于免疫聚类的神经网络集成应用于中医舌诊诊断,以肝病病证诊断进行仿真。实验结果表明:基于免疫聚类的神经网络集成比基于Bagging算法的神经网络集成能有效地提高其泛化能力。因此,基于免疫聚类的神经网络集成算法的研究是可行的、有效的。     

基于改进的BP神经网络的中医舌诊诊断研究

研究人工神经网络方法应用于中医舌诊诊断,通过分析传统BP算法的不足之处,提出了改进的方法,并采用改进的BP算法构建中医舌诊智能诊断的神经网络模型.实验结果表明:该中医舌诊智能诊断模型具有诊断能力较强、收敛速度较快,泛化能力较强等特点.     

深度学习在舌象分类中的研究综述

随着技术的快速发展和计算能力的提高,深度学习在舌象分类领域将得到广泛的应用。舌诊图像的舌象分类是中医舌诊客观化的重要组成部分。传统的舌诊是在基础理论的指导下,借助个人经验所做出的理解和判断,因而会具有一定的差异性和模糊性,影响诊断的可重复性。为了减少主观判断的误差,许多研究人员致力于通过深度学习实现中医舌诊的客观化、定量化和自动化。主要对基于深度学习的舌象分类方法研究现状进行分析梳理和归纳总结。在舌象分类研究中,以各类深度学习方法作为研究对象,将其划分为基于早期神经网络、卷积神经网络、区域卷积神经网络、迁移学习以及其他方法进行总结分析;对舌诊中的中医证候和疾病以及体质分类进行了讨论;用Kaggle上的公开舌诊数据集进行5折交叉验证实验,数据集为小样本齿痕舌,评估了基于深度学习和迁移学习分类方法;对舌诊图像质量、构建数据集方式、特征提取、单标签和多标签分类的研究发展进行了探讨和展望。     

径向基概率神经网络的一种自组织学习算法

介绍了径向基概率神经网络 (RBPNN)的一种自组织学习算法 ,该算法把径向基概率神经网络的结构原理与自组织聚类算法相结合 ,不仅能够完成对训练样本的聚类分析 ,标识出训练样本的类别属性 ,而且能够自动完成基于该训练样本集的径向基概率神经网络的训练过程 .本算法用于对 IRIS三种花型识别在训练阶段达到 97.33%的识别效果 ,而在推广能力方面 ,由本文算法得到的 RBPNN优于有标识的训练样本的 RBFNN     

基于广义径向基函数的神经网络分类预测

径向基函数网络是神经网络中一种广泛使用的设计方法.它把神经网络的设计看作是一个高维空间的曲线逼近问题.相对于其他的神经网络方法.径向基函数神经网络除了具有一般神经网络的优点,如多维非线性映射能力、泛化能力、并行信息处理能力等,还具有很强的聚类分析能力,学习算法简单方便等优点.针对一个实际分类问题,利用广义径向基函数网络的思想训练一个网络并实现对测试数据集的分类预测.本算法采用k-均值聚类算法训练广义径向基函数网络中心,使用奇异值分解计算输出层权值.对该网络的实现细节及待改进之处进行简要分析.实验表明广义径向基函数神经网络的思想具有很强的聚类分析能力,学习算法简单方便等优点.     

人工神经网络在舌诊近红外光谱中的应用研究

为了能客观地反映中医舌诊所蕴涵的病理信息,首次采用近红外光谱和神经网络对疾病进行诊断。分别采用了BP网络、广义回归神经网络(GRNN)、主成分分析和广义回归神经网络(PCA-GRNN)结合的三种模型在舌诊光谱法中的分析预测,首先对三种建模方法进行了分析,再用采集的健康人和糖尿病患者舌诊光谱数据进行校正模型的建立,两类舌诊光谱样本各39例,共计78例样本,在神经网络学习中,将其分成训练集样本60例和预测集样本18例,分别利用所建的三种模型对舌诊光谱样本进行训练和预测。实验结果是三种模型中PCA-GRNN相结合的方法平均绝对误差最小为13.2%、训练时间最短为0.072255s,以相对偏差在0.5以内为正确的情况下,其正确率为100%。说明用PCA-GRNN模型可以应用于舌诊光谱法的分析,并取得较好的分析结果,这对中医舌诊的客观化起到了一定的推动作用。     

基于改进自适应聚类算法的RBF神经网络分类器设计与实现

针对传统径向基函数神经网络构造的网络分类器通常存在分类精度不高、训练时间长等缺陷,首先提出了一种改进的自适应聚类算法,用于确定分类器的隐含层节点。该算法通过筛选基于轮廓系数的优秀样本群,来寻找最佳初始聚类中心,避免了传统K-means算法易受初始聚类中心点影响,导致最终的分类效果严重偏离全局等情况的发生。其次,将该改进算法用于构造径向基函数神经网络分类器和快速有效地确定隐含层节点径向基函数中心及函数的宽度。最后,通过大量UCI数据集的实验和仿真,验证了改进算法在聚类时间、聚类轮廓系数及聚类正确率等方面具有优越性。同时,大量的仿真实验也证明了基于改进算法构造的RBF分类器具有更高的分类精度。     

Effective solution of certain problems of theory of schedulings of nets

Cybernetics and Systems Analysis -     

机车空调逆变电源设计

本文讨论的是机车空调逆变电源系统的设计与研究。该电源系统主要是由DC/DC的BOOST升压部分和DC/AC三相逆变部分两部分组成。DC/DC部分所得直流电压通过DC/AC部分逆变成三相交流电,供给空调机组工作。同时,为使电源系统能更可靠的运行,也设计了相应的故障检测、保护等辅助电路。     

制造型企业仓储物流管理的RFID应用——卷烟厂按垛出库及到货扫描系统初探

针对国家烟草管理的现状,有关主管部门在全国推行“行业卷烟生产经营决策管理系统工程”,利用条码等自动识别技术手段实时掌握全国的生产经营信息。但某卷烟厂此前的物流环节已经是“件烟成垛”运输,如何在尽可能保持原有企业管理体系的前提下,达到有关部门的数据统计要求,解决成垛卷烟的物流和信息流的交互与统一问题成为技改的核心。该项目成功的将条码识别与射频识别有机结合起来,为烟草行业信息化提供了生动的应用案例。     

煤矿多功能物联网读写器的设计

介绍了物联网的概念和结构组成,分析了物联网在煤矿中的具体应用,详细介绍了一种具有煤矿特色的多功能物联网读写器的设计与实现。该读写器应用在物联网的感知层,能够进行物体识别和各类物理信号与环境参数的传送,为煤矿应用物联网提供了一个很好的感知层解决方案。     

机械臂绝对定位精度测量

提出了用激光跟踪仪标定机械臂的D-H参数、测量机械臂绝对位姿以及对机械臂的绝对定位精度进行分析的方法;用激光跟踪仪测量机械臂各个关节单独运动时得到的一系列离散点,就可确定机械臂各个关节的轴线,由此建立机械臂的D-H坐标系,并对D-H参数进行标定;然后,给出了由6D激光头位姿确定机械臂末端位姿的方法;最后,推出了由测量位姿值与命令位姿值相比较,得到机械臂绝对定位的位置和姿态偏差的方法;这些方法可以有效、迅速地完成对机械臂绝对定位精度的测量.     

变电站一次设备喷涂PRTV用量的分析

对国网宁夏电力检修公司宁安运维站近2年来一次设备喷涂PRTV用量的统计数据进行分析整理,得出各类一次设备按照标准要求喷涂PRTV时的用量估算值,并针对现存作业中存在的问题,提出相应解决方案。