国家自然科学基金(60375023)

作品数：5被引量：14H指数：1
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一种新的概率神经网络有监督学习算法被引量：12
《模糊系统与数学》2006年第6期83-87,共5页蔡曲林 刘普寅 
国家自然科学基金资助项目(60375023);国家973计划项目(2005CB321800)
提出一种新的PNN有监督学习算法:用学习矢量量化对各类训练样本进行聚类,对平滑参数σ和距离各类模式中心最近的聚类点构造区域,并采用遗传算法在构造的区域内训练网络,实验表明:该算法在分类效果上优于其它PNN学习算法。
关键词：概率神经网络 遗传算法 学习矢量量化 
一类自适应预测算法的全局收敛性
《计算技术与自动化》2005年第2期72-74,共3页路迎晨 李兵 
国家自然科学基金资助项目(60375023)
对自适应控制系统为扩展自回归滑动平均模型(ARMAX),提出了一个自适应递推预测算法。该算法的主要特点是在回归变量中使用了预测误差,而且在输入和输出之间带有任意反馈。最后应用鞅收敛定理推广形式给出了这一算法的全局收敛性证明。
关键词：系统辩识 鞅收敛定理 自适应控制 
一个计算隐马氏模型相似度的改进方法被引量：1
《信息与电子工程》2004年第4期284-286,共3页路迎晨 李兵 
国家自然科学基金资助(60375023)
介绍了基于信息熵概念定义的两个隐马氏模型的相似度的一个计算方法。通过使用 前向变量递推算法得到了计算两个隐马氏模型相似度上界的公式。实验结果表明,给出的确定隐 马氏模型相似度的方法比通常所采用的Monte-Carlo方法在计算复杂...
关键词：信息处理技术 模型相似度 前向变量 隐马氏模型 信息熵 
基于DCPM-FGA的隐马氏模型的参数训练被引量：1
《国防科技大学学报》2004年第4期112-114,共3页韩广军 罗强 李兵 
国家自然科学基金资助项目(60375023);国防科技大学基础研究资助项目
建立了一种将直接比较比例方法与模糊遗传算法结合在一起用于隐马氏模型参数训练的方法。针对不同的码本大小进行了仿真试验。结果表明,在码本较大时该方法效果要好于B W算法和Viterbi算法,码本较小时两种方法性能相近。
关键词：隐马氏模型 直接比较比例方法-模糊遗传算法 码本 
基于遗传算法和模拟退火的插值马氏模型用于真核生物启动子识别
《模糊系统与数学》2004年第z1期370-375,共6页罗强 杨文强 刘普寅 
国家自然基金资助项目(No.60375023).资助项目(102028)
启动子识别是生物信息学领域极具挑战的问题.本文在IMC(Interpolated Markov Chin)的框架下考虑碱基的插入与缺失,采用SA(Simulated Annealing)训练转移概率,以增加模型的鲁棒性,利用GA(Genetic Algorithm)优化IMC插值系数,以克服梯度...
关键词：启动子识别 插值马氏模型(IMC) 遗传算法(GA) 模拟退火算法(SA) 
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