神经元的统一模型

本文基于神经元结构的通用模型提出一种含有学习规则的新的神经元统一模型。这种新模型能描述了大多数已提出的各种神经元模型。文中给出新模型和用它对各种已提出的神经元模型描述的实例。     

一种新的真核基因剪接位点识别方法

剪接位点识别是基因组分析的关键步骤.为提高真核基因剪接位点识别的精度,提出一种融合多种信息的方法.在采用序列信息与剪接位点信号信息的基础上,增加剪接调控元件信息,并引入结构信息,针对供体位点与受体位点的不同特点,为其建立不同的识别模型.实验结果表明:该方法对剪接位点的识别具有较好的效果,其识别精度可达95%以上.     

核耦合度量学习方法及其在步态识别中的应用

针对已有基于线性变换的耦合度量学习方法在解决实际问题时会遇到维数灾难和无法很好描述非线性模型等问题,通过引入核方法,提出核耦合度量学习方法。首先采用非线性变换将来自不同集合的数据投影到同一个高维耦合空间,使两个集合中具有相关关系的元素投影后尽可能接近。然后在这个公共的耦合空间使用传统的核方法进行运算。最后将其应用到步态识别中,以解决步态识别中不同集合间的匹配问题。采用CASIA(B)步态数据库进行实验分析,结果表明文中方法取得较满意的识别效果。     

综合智能控制思想的的产生及其实现方案

本文概述了智能控制的发展过程，论述了智能控制发展的新趋势－综合智能控制思想的产生。产提出了智能控制方法综合集成的几种粗略框架，为综合智能控制的进一步深入研究奠定的基础。     

一种新的神经元统一模型

基于神经元结构的通用模型，提出一种含有学习规则的新的神经元统一模型，新模型能描述大多数已提出的各种神经元模型，文中给出新模型和用它对已提出的各种神经元描述的实例。     

修正共形FDTD技术在声散射中的应用

传统时域有限差分法(UFDTD)将曲面目标边界作为台阶近似来处理,当网格划分不很精细时,计算结果会有很大的误差.共形技术可以解决这一问题,但它要满足一定的共形条件,实现起来比较困难.针对刚性目标的声散射问题,提出一种修正共形技术,它不需要满足任何共形条件就能达到很好的稳定性.文中给出了此共形技术的基本原理和稳定性证明,并针对声散射问题进行数值模拟.仿真结果表明:在同样计算量的情况下,此方法的计算精度明显高于传统方法;在同样计算精度的情况下,此方法的计算量大约比传统方法节省50%.     

PCNN在图像处理中的应用

简要介绍了有生物学依据的新型人工神经网络--脉冲耦合神经网络(PCNN),总结了近年来PCNN用于图像处理方面的研究成果,阐述了PCNN在图像去噪、图像增强、图像分割、图像边缘检测、图像融合、图像阴影去除、最小路径求解等方面的各种新算法.研究发现,PCNN可有效用于图像处理.虽然PCNN解决图像处理的不同问题时算法各异,但都用到了PCNN的脉冲传播特性.最后指出了今后PCNN的一些研究热点.     

基于小生境进化策略的免疫算法参数优化

对于联立方程这样具有多个优化解的问题,一般希望同时得到多个优化解.利用免疫算法可以解决这样的问题.但是不同的免疫算法参数应该优化设置.进化策略的群体中的个体都是独立进化的,个体进化主要通过变异算子完成,所以使用进化策略可以缩短搜索时间.利用小生境进化策略作为元算法解决免疫算法参数优化问题.利用联立非线性方程问题验证并与一般算法得到的结果相比较,结果表明,所提出的方法性能优于没有经过参数优化的方法.     

基于粒子群优化算法和改进的Snake模型的图像分割算法

基于活动轮廓（Snake）模型的目标轮廓提取是图像分割中一种重要的方法.为了克服传统Snake模型在图像分割中不能向凹处收敛和收敛不准确的缺点,提出了一种粒子群优化算法与改进的Snake模型相结合的图像分割算法.改进的Snake模型,即在传统的Snake 模型的基础上增加了一个向心能量,增加此能量可以使初始化曲线向目标的凹处收敛.又由于粒子群优化算法具有获得全局最优的能力,可以使曲线能更准确地收敛到目标的边界.通过实验证明此方法可以取得很好的分割效果.     

液压控制系统故障诊断专家系统的研究

本文针对液压系统的故障诊断问题,根据系统和故障的分级特性,建立了相应于“深浅知识库”的双层故障诊断模型,并把神经网络用于故障诊断的元件极,提高了故障诊断专家系统的水平。