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  • 简介:随着基因治疗技术的发展,运动员可能为了提高运动成绩而使用基因兴奋剂。基因兴奋剂的使用会给人体健康带来巨大的风险。然而,使用目前的技术却无法对此进行检测。本文对这一问题进行了比较全面的综述。

  • 标签: 基因治疗 基因兴奋剂 风险 对策 检测 运动成绩
  • 简介:本文对本世纪80年代中期兴起并紧密结合现代科学技术进步的一门新兴学科--模糊神经网络进行了综述,分析了所取得的主要成果及其特点,并指出了今后模糊神经网络研究中有待解决的许多问题.针对这些问题,介绍了笔者的工作--模糊逼近神经网络摄动系统,对开展模糊神经网络的研究将具有启迪作用和现实意义.

  • 标签: 模糊集 模糊逼近神经网络摄动系统 模糊神经网络 人工神经网络
  • 简介:结合支持向量机和神经网络各自的优点,提出了一种新颖的自适应支持向量回归神经网络(SVR—NN).首先,利用支持向量回归方法确定SVR—NN的初始结构和初始化权值,基于支持向量自适应地构造SVR—NN神经网络的隐层节点;然后,使用退火过程的鲁棒学习算法更新网络节点参数和权值.为了验证所提出方法的有效性,给出了自适应SVR-NN应用于非线性动态系统辨识的实例.仿真结果表明,与以前的神经网络方法相比,基于SVR-NN网络的辨识方案能获得相当好的性能,它具有很快的收敛速度.因此,自适应的SVR—NN为非线性系统辨识提供了极有吸引力的新途径.

  • 标签: 支持向量回归 神经网络 系统辨识 鲁棒学习算法 自适应性
  • 简介:在工业过程控制系统中,许多被控对象具有纯滞后的性质,这种纯滞后环节将导致系统不稳定。针对这种情况设计了一种控制器,这种控制器结合了模糊控制和神经网络控制的优点,可以在线调整得到一组最优的PID控制参数。仿真结果表明这种控制器结构简单,对纯滞后系统的控制效果良好。

  • 标签: 纯滞后 模糊神经网络 PID控制 参数调整
  • 简介:由于先前的研究工作不够综合和精确,不足于建立准确的高血压风险评估系统,根据2231个正常样本及823个高血压样本计算的信息增益,对高血压致病因素的重要程度进行了排序,总共建立和测试了42个不同的神经网络模型,发现了一个输入为26个致病因素的神经网络模型,其预测精度远高于先前研究取得的81.61%,该模型关于“是否高血压”、“收缩压”、“舒张压”的预测符合率分别为95.79%,98.22%和98.41%.基于发现的神经网络模型及面向对象的技术,开发了一个能自动收集新样本、学习新样本并能改进预测精度的高血压风险在线评估系统.

  • 标签: 高血压预测 神经网络 信息增益
  • 简介:提出了基于径向基函数神经网络模型的系统辨识方法,由于径向基函数的神经网络比多层前馈人工神经网络模型相比,在逼近非线性函数时,具有结构简单,收敛快、且无局部极小的优点,通过计算机仿真证实了该方法具有良好的辨识效果。

  • 标签: 径向基函数 神经网络系统 非线性系统 傅立叶函数
  • 简介:为建立科学和正确的指挥决策,以提高系统的快速反应能力和作战效果,对舰艇作战指挥建模进行了分析,指出了神经网络的优点,分析了其在舰艇作战指挥系统中应用的可能性,提出了让神经网络较快地用于舰艇作战指挥系统所必须注意的几个问题。

  • 标签: 神经网络系统 舰艇 作战指挥系统 海军 信息技术 雷达
  • 简介:主要研究基于比例压力阀的气动伺服系统的模糊神经网络(FNN)力同步控制问题。结合研究内容,设计和搭建了气动力控制实验台。针对常规模糊控制器在控制中没有学习功能、系统量化和分档误差较大、控制性能不够好等不足,设计了模糊神经网络控制器。它综合了神经网络具有的分布式存贮知识、学习记忆能力、容错性强等优点和模糊系统具有的直观知识表达方式、简捷迅速的逻辑推理和决策能力强等优点。具有优良的控制性能。

  • 标签: 气动伺服系统 力控制 同步控制 模糊神经网络控制
  • 简介:控制系统中最广泛使用的是PID控制算法,但传统PID控制算法不能有效处理系统中的干扰、丢包和时延等问题,为此本文引入了基于BP神经网络的PID控制算法。该算法具有学习功能,可以自动调整PID参数,减小干扰节点引起的资源争夺与系统延时等方面的影响,优化系统指标。另外,为了模拟真实的网络环境,对系统的性能和设计方案进行评估,本文利用TrueTime工具箱搭建了网络控制系统仿真平台。仿真结果表明,BP神经网络算法的性能明显优越于传统PID控制算法。

  • 标签: 网络控制系统 TRUETIME 神经网络 仿真平台
  • 简介:为实现节能减排,电动汽车已越来越受关注,而开发节能高效的电动汽车空调系统也是必不可少的.将单神经元PID控制算法引入电动汽车空调控制领域,运用MATLAB进行建模和仿真,结果表明此方法具有超调小、抗干扰能力强、精度高等优点,为电动汽车空调的精确控制提供参考.

  • 标签: 空调 电动汽车 单神经元PID
  • 简介:考虑了一类具有时变和连续分布时滞神经网络系统的指数稳定性问题.通过引入Lyaptmov-Krasovskii泛函、自由权矩阵和等价的描述系统形式,针对所考虑的系统建立了一个时滞相关的指数稳定性准则.该准则以线性矩阵不等式的形式给出,能够很容易地用Matlab工具箱LMI进行检验.此外。所得到的结论不需要激励函数的单调性且变时滞的导函数只要有上界结论就可以成立,这拓展和发展了现有的一些结论.最后通过2个数值例子说明了所得结论的有效性.

  • 标签: 旨数稳定性 神经网络 自由权矩阵 连续分布时滞 线性矩阵不等式
  • 简介:采用华润上华0.6μmCMOS工艺,设计实现了一种用于神经信号再生微电子系统的低功耗、高增益功能电激励电压驱动电路.它可以用于驱动激励电极和与之相连的神经来再生神经信号.电路由2部分组成:全差分折叠式共源共栅放大器及带过载保护的互补型甲乙类输出级.电路采用了满摆幅的输入输出结构,保证了大输入电压范围和大输出电压范围.仿真结果表明,电路增益可以达到81dB,具有295kHz的3dB带宽.芯片面积为1.06mm×0.52mm.经流片实现后在片测试,在单电源+5V下工作,直流功耗约为7.5mw,输出电压幅度达到4.8V;同时在单电源+3.3V下也可正常工作.

  • 标签: 低功耗 满摆幅 神经信号 电压驱动
  • 简介:人际信任是人际交往中一种常见、重要的心理现象。但研究者对信任的定义还存在不同观点。在研究方法上可以分为两类:一类是根据定义,编制题目来测量信任;另一类是行为游戏法,包括囚徒两难游戏、最后通牒游戏和信任游戏。社会神经认知科学家研究发现,人际信任不存在一个特定的中枢,它跟杏仁核,前中间前额皮质,旁扣带回,脑岛,腹侧被盖区,中隔区,梭状回,颞上回,眶额叶皮层等脑区有关,跟催产素、加压素和多巴胺等化学物质有关。同时,该研究指出了信任研究存在的不足。

  • 标签: 人际信任 研究范式 脑区 激素 生理机制
  • 简介:针对精密定位装置存在非线性,精确数学模型难于建立的缺陷,提出了精密定位的神经网络控制方法.将BP神经网络应用于该控制系统中,系统以光栅常数100μm的光栅为定位标记,以激光衍射产生的莫尔光光强及光强的变化率为神经网络的输入变量,利用神经网络的自学习功能进行精密定位控制.建立了精密定位的神经网络控制模型,模型由输入层、隐层和输出层3层神经元组成,通过对光强及光强变化率的映射,得到电机驱动信号.实验结果表明,使用神经网络控制,控制响应快,稳定性好,鲁棒性强,可有效改善控制质量,提高定位速度,系统可获得±0.5μm的定位精度.

  • 标签: 莫尔信号 超精密定位 神经网络 智能控制
  • 简介:<正>在北大所听到的诸多讲座中,给我最大启发的,是韩世辉教授不久前所做的演讲"关于‘自我’的哲学、心理学和神经科学思考"①,其中对我所学专业最有意义的,是心理学近年来运用核磁共振脑造影技术所进行的各类实验,特别是有关跨文化人格等心理学问题的实验。因为在我所主修的人类学专业中,文化与人格的研究也是一个重要的领域,甚至曾经在美国出现过一个以心理学角度来研究文化现象的人类学学派,活跃于20世纪40—60年代。这个学派

  • 标签: 脑神经科学 文化人格 类实验 心理学问题 造影技术 人类学史
  • 简介:BP算法是人工神经网络研究的一个常用方法,但从本质上说是属于局部寻优法,容易陷入局部极小点,且存在着学习速度与精度之间的矛盾;遗传算法是一种全局优化算法,具有并行计算能力.本文采用遗传算法来训练前向神经网络,建立一个基于遗传算法和BP算法的神经网络预测模型.试验结果表明它是一个成功较高的预测模型.

  • 标签: 遗传算法 神经网络 BP算法
  • 简介:本文首先提出了一个双语教学评价体系,在此基础上构建了一个BP神经网络评价模型,很好地解决了教学评价体系中各项指标所占的权重问题。使用Matlab进行仿真的实验结果验证了该模型的智能性和有效性。

  • 标签: 双语教学 教学评价 BP神经网络
  • 简介:研究了Hammerstein模型的辨识问题,并考虑了多输入多输出(MIMO)情况.提出一种混合神经网络辨识模型,该模型由一个多层前馈神经网络(MFNN)与一个线性神经网络(LNN)串联而成.给出了一个反向传播(BP)算法同步训练该混合神经网络的权值和阈值.仿真结果表明了该方法的有效性.

  • 标签: 神经网络 非线性系统辨识 Hammerstein模型
  • 简介:提出一种基于BP神经网络的异常入侵检测方法,由于BP神经网络是一种基于误差反向传播算法的多层前馈神经网络,具有对不确定性的学习与适应能力,可以很好的满足入侵检测分类识别的需求.对“KDDCup1999Data”网络连接数据集进行特征选择和标准化处理之后用于训练神经网络并仿真实验,得到了较高的检测率和较低的误报率.仿真实验表明,基于BP神经网络的入侵检测方法是有效的.

  • 标签: 入侵检测 异常检测 神经网络 BP算法
  • 简介:本文研究了一类具偏李普希兹连续和单调增加激活函数的神经网络绝对指数稳定性问题.所得结果归结为如果联接矩阵T的负矩阵是一个非负对角元的H矩阵,那么在任意输入向量和网络参数的条件下,所选激活函数只要是偏李普希兹连续且单调增加的,广义动态神经网络绝对指数稳定.该广义动态神经网络包含常用的Hopfield神经网络,双向联想记忆神经网络和细胞神经网络作为其特殊情形,所得结论推广了现有文献中的有关结论.

  • 标签: 广义动态神经网络 绝对指数稳定性 偏李普希兹连续性 HOPFIELD神经网络 联接矩阵 激活函数