杨国慧

作品数：4被引量：34H指数：4
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供职机构：吉林大学计算机科学与技术学院更多>>
发文主题：聚类基因聚类算法最小生成树模糊神经网络更多>>
发文领域：自动化与计算机技术生物学更多>>
发文期刊：《计算机研究与发展》《吉林大学学报（信息科学版）》《自然科学进展》更多>>
所获基金：国家自然科学基金吉林省科技发展计划基金更多>>
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基于熵聚类模糊神经网络味觉信号识别系统的研究被引量：11
《计算机研究与发展》2004年第3期414-419,共6页黄艳新 周春光 杨国慧 邹淑雪 
国家自然科学基金项目 ( 60 175 0 2 4) ;教育部"符号计算与知识工程"重点实验室基金项目
提出了一种基于熵聚类的模糊神经网络味觉信号识别系统模型 ,该模型利用聚类方法实现模糊输入空间划分和模糊IF THEN规则提取 ,并使用梯度下降法对系统参数进行精炼 系统兼具有良好的可解释性和学习能力 ,对 1
关键词：模糊神经网络 熵 聚类 模糊输入空间划分 
最小生成树用于基因表示数据的聚类算法被引量：12
《计算机研究与发展》2003年第10期1431-1435,共5页杨国慧 周春光 黄艳新 吕慧英 
国家自然科学基金项目 ( 60 175 0 2 4);教育部"符号计算与知识工程"重点实验室资助项目
在生物学研究中 ,需要对植物和动物分类 ,对基因进行分类 ,以获得对种群固有结构的认识 使用聚类分析方法 ,有效地鉴别基因表示数据的模式 ,将它们分组成为由类似对象组成的多个类 ,对研究基因的结构、功能以及不同种类基因之间的关系...
关键词：基因 聚类 簇 最小生成树 
一种改进的Bayesian网络模型用于蛋白质二级结构预测被引量：5
《自然科学进展》2003年第6期667-670,共4页杨国慧 周春光 胡成全 于哲舟 
国家自然科学基金(批准号:60175024);教育部"符号计算与知识工程"重点实验室基金;吉林省科技发展基金(批准号:20020608)
分析了蛋白质二级结构预测问题的Bayesian模型,给出了基于这种模型的神经网络,并提出了一种改进的网络模型,通过实验表明这一新模型能较好地处理蛋白质二级结构预测问题。
关键词：蛋白质 二级结构 结构预测 Bayesian网络模型 人工神经网络 氨基酸序列 
基于粗糙集的茶饮料味觉信号识别被引量：6
《吉林大学学报（信息科学版）》2002年第3期73-77,共5页黄艳新 周春光 杨国慧 郑岩 
国家自然科学基金项目 (60 175 0 2 4)
把粗糙集理论应用于茶饮料味觉信号分类规则的抽取 ,采用模糊 C-均值聚类算法实现味觉信号的离散化 ,提出了一种新的规则强度定义。该定义同时考虑了支持规则的对象数和规则的不确定性因子 ,具有很好的普适性 ,同时给出一种规则提取算...
关键词：信号识别 离散化 约简 分类规则 粗糙集 
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