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人工神经网络与DNA序列分类问题 总被引：2，自引：0，他引：2
刘于江 《赣南师范学院学报》2004,25(3):52-54
介绍了神经网络的两种简单模型:感知器和线性分类器,并应用感知器模型对DNA序列分类问题进行求解和结果分析,并提出了对感知器模型求解分类问题的一种改进方法。 相似文献
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生物分类学发展的新方向--DNA分类学 总被引：2，自引：0，他引：2
生物分类学是生物学研究的基础．但近年来分类学的发展面临许多问题，一种新的分类学——DNA分类学试图解决这些问题．DNA分类学是运用DNA序列对生物进行鉴定．本主要介绍DNA分类学的定义、基本过程、应用情况及其优势和需要解决的问题．DNA分类学是在形态分类学的基础上，对分类学发展的有益探索． 相似文献
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本文针对DNA序列的分类问题,通过使用SPSS和Matlab软件,运用Fisher判别法、BP人工神经网络模型和支持向量机方法,由已知AB类样本分别对未知类型的20个DNA序列进行分类.并通过三个统计分类方法的结果同时综合考虑误差及原理分析对三个统计分类方法进行比较,得出三个统计方法的优势及其不全面之处. 相似文献
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DNA计算在求解复杂的组合优化问题中获得成功并表现出良好的性能,通过把数据挖掘任务转化为图论或组合优化问题就能很好的利用DNA计算来解决问题.本文主要介绍了DNA计算在分类和聚类两个重要的数据挖掘任务中的应用研究情况,阐述了算法的基本原理及特性,最后总结了DNA计算在数据挖掘应用中尚待解决的问题. 相似文献
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专家系统和神经网络是计算机人工智能应用的两大分支.目前,这两大分支的发展均表现出各自存在的问题,如专家系统知识获取的“饼颈“问题和神经网络知识表示的“黑葙结构“问题.在植物智能分类系统中单独使用神经网络或传统专家系统技术都有其局限性,二者必须相互取长补短,将神经网络与专家系统相结合是开发植物智能分类系统的一条比较切实有效的途径.本文将专家系统和神经网络进行集成,达到优势互补的目的,并且采用了改进的神经网络分类算法,有效的克服了传统的植物智能分类系统的不足,从而更加全面的、科学的、合理的对植物进行分类. 相似文献
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江南 《福建信息技术教育》2007,(2)
神经网络具有大规模并行处理、自适应性、自组织性及容错性等其他算法无法比拟的优点,在处理分类问题中得到了广泛的应用。BP算法已成为目前应用最为广泛的神经网络学习算法,绝大部分的神经网络模型是采用BP算法或它的变化形式,它是前向神经网络的核心部分,体现了神经网络最精华的部分。文章介绍了利用BP算法解决一个典型的分类问题——徽章问题。 相似文献
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《常熟理工学院学报》2015,(4)
坛紫菜是我国独有的栽培紫菜物种,而目前对坛紫菜分类学层面上仍缺乏有效的分子鉴定技术.本研究通过PCR方法,对采自福建省莆田海区坛紫菜样品核糖体基因簇序列进行了测定,目的是为坛紫菜分类及种质鉴定提供分子生物学证据.测定结果表明,坛紫菜样品的18Sr DNA的全长序列长度为2953 bp;28S r DNA部分序列3603 bp,且不含内含子;5.8S r DNA长度为158 bp,该区域的5’端和3’端十分保守,在紫菜属中差异较小;ITS1的长度为334 bp;ITS2为678bp.已经测定IGS区的部分长度为3555 bp,该区域存在复杂二级结构.通过对坛紫菜核糖体基因簇序列的分析表明,其能够成为紫菜分类鉴定与系统演化的分子标记. 相似文献
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为提高基于表面肌电信号的人体腰背动作识别率,提出一种基于小波包能量与改进NARX神经网络的分类识别新方法。利用小波包变换对动作部位进行表面肌电信号特征提取,并采用改进NARX神经网络进行分类识别。选取8名实验者分别在扭腰、弯腰、侧弯腰3种动作下进行表面肌电信号数据采集,选择db4小波包函数对信号进行6层分解,得到第6层64个频带的小波包分解系数,代表各个动作信息的特征向量,作为改进NARX神经网络的输入进行分类识别。对照实验组中,改进NARX神经网络的识别率较高,总体识别率达到96.7%。实验结果表明,利用该识别方法对腰部动作进行分类识别,分类准确,且识别率更高。 相似文献
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通过把人工神经网络引入到水下目标识别这一研究领域中,利用样本干涉图像对神经网络进行训练,用已训练好的神经网络对待识别的干涉图像来进行判别和分类从而达到自动识别的目的。然后根据这种方案设计出识别算法,运用VC++进行软件编程,在电子计算机上进行仿真实验;最后从识别准确率和识别速度两个方面对这种识别方案进行分析,实验结果表明这种识别方案具有可行性。 相似文献
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BP神经网络是目前应用最广泛的人工神经网络模型之一,在分类和识别上表现出良好的特性,因此被研究者用于认知诊断评估以对被试进行诊断分类。通过模拟研究,考查属性个数、属性层级关系、测验长度、题目质量、测试样本量5个因素对BP神经网络在认知诊断中分类准确性的影响。结果表明:1)基于BP神经网络的认知诊断分类准确率不依赖于测试样本量;2)题目质量和测验长度对BP神经网络的诊断准确率有显著的积极影响;3)属性个数对BP神经网络的分类准确率有消极影响;4)题目质量一定程度上会影响BP诊断方法在不同属性层级结构上的分类准确率。 相似文献
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研究在线视觉检测玻璃瓶气泡和结石的分类方法.根据检测系统具体的应用环境,实现了线性预分类器和BP神经网络分类器,并通过提取合理的样本特征,参数调整,整体优化了玻璃瓶气泡和结石分类识别过程,同时满足了生产的实时要求和识别的精度. 相似文献
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随着物联网技术和5G技术的发展,各类智能设备收集的时序数据规模急剧增长,为了利用深度学习技术对大规模时序数据进行预测,提出一种基于深度神经网络的时序预测模型。该模型首先利用时域卷积神经网络层对时序数据进行预处理,然后利用双向GRU神经网络层提取时序数据的前向特征和后向特征,最后对时序数据进行预测。在真实数据集上的实验结果表明,该模型相比传统长短期记忆网络模型,预测准确度提高了近70%,预测速度提高了近10%,可更好地满足对大规模时序数据的预测需求。 相似文献
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将现代计算机技术与舌诊相结合构建了中医舌诊智能诊断的神经网络模型,以此研究了人工神经网络方法应用于中医舌诊诊断,讨论了利用MatlabN神经网络函数对实验提供的舌象样本数据进行训练学习,最终得出相应病例． 相似文献
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把粗糙集与神经网络结合,应用于文本分类,可以充分发挥两种方法的优势,取长补短,粗糙集理论可以有效地对样本集进行约简,从而简化了神经网络的结构,减少了网络的训练次数,学习速度和分类精度明显提高,并用仿真实验验证了此方法的有效性. 相似文献
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李伟 《洛阳工业高等专科学校学报》2011,21(1)
主要研究利用小波变换和径向基神经网络进行签名图像的分类识别.它包括不同签名图像和相似签名图像的分类识别.所提出的方法包括小波域的图像特征提取和利用径向基神经网络的模式分类.采用小波的多分辨分析方法对签名图像进行时频分析特别有效.熵和能量相关特征的概念用于小波域.径向基神经网络具有快速的收敛速度和分类能力.实验仿真证实了利用小波变换和径向基神经网络进行签名图像分类识别的有效性,且成功识别率100%. 相似文献
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李伟 《兰州石化职业技术学院学报》2007,7(1):27-29
人脸识别技术,是近几年在全球范围内迅速发展起来的计算机安全技术.以高端智能手机的安全应用为载体,结合主元分析(PCA Principle Component Analysis)法和多权值函数神经网络在人脸识别中的优势, 利用非线性多权值函数神经网络实现多主元提取,以及多权值函数神经网络识别.给出了完成人脸图像的检测、特征向量提取、人脸图像识别相对应的硬件系统架构、人脸识别算法流程和算法实现类图. 相似文献