基于耦合瞬态混沌神经网络的同等并行机调度

在各种生产制造系统中都广泛存在着同等并行机调度. 本文提出了一种新的耦合瞬态混沌神经网络来求解同等并行机调度问题. 通过引入新的换位矩阵将该问题的混合整数规划模型转化为耦合瞬态神经网络的计算结构. 同时, 提出了新的计算能量函数, 使其能够包含所有约束和目标. 此外, 采用时变惩罚参数, 克服了能量函数中各惩罚项之间的权衡问题. 最后, 将该算法应用于求解 3 种不同规模的随机问题并进行仿真, 每种规模随机测试 100 次. 结果显示, 该算法能在合理的时间内收敛, 并求解出这些随机问题.     

基于Spiking神经网络的蛋白质二级结构学习预测模型

从氨基酸序列来预测蛋白质二级结构,是我们理解蛋白质结构和功能的重要一步.本文探讨了基于Spiking神经网络的蛋白质二级结构学习预测模型,利用单个神经网络进行学习取得的效果不明显,而利用级联神经网络,通过结构到结构的学习,能很好地提高学习准确率.     

基于Spiking神经网络的蛋白质二级结构学习预测模型

从氨基酸序列来预测蛋白质二级结构，是我们理解蛋白质结构和功能的重要一步。本文探讨了基于Spiking神经网络的蛋白质二级结构学习预测模型，利用单个神经网络进行学习取得的效果不明显，而利用级联神经网络，通过结构到结构的学习，能很好地提高学习准确率。     

基于级联神经网络的蛋白质二级结构预测

为提高蛋白质二级结构预测的精度,提出一种由两层网络构成的级联神经网络模型。第1层网络采用具有差异度的5个子网构成的网络模型,对第2层网络的输入编码进行改进。对PDBSelect25中的36条蛋白质共6 122个残基进行测试,结果表明,该模型能有效预测蛋白质二级结构,其预测精度分别比SNN, DSC, PREDSATOR方法提高5.31%, 1.21%和0.92%,平均预测精度提高到69.61%。     

自适应扰动暂态混沌神经网络MPSK盲检测

为提高MPSK信号盲检测算法的性能,针对CHNN_APHM算法易陷入局部最优的缺点,本文引入暂态混沌神经网络模型,使用新的模拟退火策略,加入扰动因子和混沌,提出带扰动的幅值相位型离散幅值多电平暂态混沌神经网络算法。算法使用暂态混沌神经网络提高抗噪性能,并在起始时刻使用混沌初始化获得原始信号,选取与发送信号相关性高的微小扰动因子使算法跳出局部最优解。实验仿真结果证明,带扰动的幅值相位型离散幅值多电平暂态混沌神经网络MPSK信号盲检测算法需要较少的起点个数,能在更小的信噪比和更短的数据长度下收敛,有效提高了抗干扰性能。     

运用人工神经网络预测一代粘虫发生程度的研究

根据历年的积累资料,采用人工神经网络方法,对黑龙江东南农田一代粘虫发生程度进行了预测预报研究。结果表明：该方法性能良好,预测准确,可望成为植物病虫害预测预报一种新的有效辅助手段     

基于神经网络的某超市水产品运营量预测模型研究

随着人工神经网络技术的不断成熟,人工神经网络和预测预报紧密结合起来。结合＂神经网络＋预测＂的开发模式,引入BP人工神经网络学习算法,构建了某超市水产品运营预测模型,并讨论不同结构的BP网络及随机初始化对预测结果的影响,同时进行了神经网络预测方法和其它预测方法的比较。     

基于混沌神经网络的图像复原算法

文章提出了一种基于混沌神经网络的图像复原新算法。在对退化图像进行复原的过程中,针对Hopfield算法易于陷入局部极小的缺点,在Hopfield神经网络中引入暂态混沌和时变增益,充分利用混沌理论的全局搜索性能进行＂粗＂搜索,当搜索到全局最优解附近时,再利用Hopfield算法进行局部搜索。通过对图像复原后的效果进行比较,证明基于混沌神经网络方法得到的图像复原的信噪比更高,目视效果更加。     

基于ANN蛋白质结构预测方法研究

为了破译遗传信息传递的全过程,确定蛋白质空间结构与其功能之间的关系从而改造天然蛋白质,首先简要介绍了蛋白质结构预测的研究意义,然后回顾了用ANN预测蛋白质结构的研究,并分析了各算法的特点和效果,最后探讨了用ANN预测蛋白质结构的研究方向。通过把800个预测网络和126个蛋白质序列的标准集合,平均每个残基的二级结构预测精度为80％,每个链的精度范围为55％-100％,整体均值为80.5％     

基于改进的RBF网络的混沌时间序列预测

为使传统的时间序列预测适合于非线性系统的时间序列建模与预测 ,提出了一种改进的RBF神经网络 ,并采用该网络对混沌时间序列进行预测。通过实例计算 ,预测效果较好。