含氮杂环化合物理化性质和生物活性的QSPR/QSAR分析

在分子拓扑理论的基础上,计算了含氮杂环化合物的3类拓扑指数:分子连接性指数、形状指数和分子电性距离矢量.利用多元线性回归的方法建立了含氮杂环化合物的疏水性参数(lgP)和对淡水纤毛虫毒性(-lgc)的QSPR/QSAR(定量结构-性质/活性相关)模型,相关系数分别为0.998 1和0.980 6.模型经Jackknife法和逐一剔除法(LOO)交互检验证明具有良好的稳健性和预测能力,为了进一步提高相关系数0.980 6模型的相关性,以模型中的3个参数为人工神经网络输入层,设定3∶3∶1的网络结构,构建人工神经网络(BP)算法模型,相关系数R提升为0.993 3.该模型能很好地预测含氮杂环化合物的理化性质和生物活性.     

具有动态阈值的人工神经网络

在研究神经元阈值作用的基础上,提出了神经网络中神经元的动态阈值选择作用和神经元之间抑制作用模型,研究表明,这种模型能降低应用对象模型的复杂性,简化网络运行的中间过程,修正二值输出函数的性能,使收敛速度和有效性得到改善.将这种人工神经网络用于求解TSP问题,显示系统还具有模拟退火作用的效果.     

人工神经网络模型及其在遥感中的应用

人工神经网络是通过模拟人脑神经元活动的过程来处理信息,现已在许多科学领域得以应用,并在分析人工神经网络模型基本原理和运行机制的基础上,探讨其在遥感应用中的优越之处及其与地学知识和专家系统的结合模式。     

基于人工神经网络的多媒体语音特征挖掘

提出了一种基于人工神经网络的聋儿语音训练识别的多媒体特征挖掘技术 .构造了邻域三层神经元合作竞争的动态行为神经元模型 ;实验选取了动态递减函数、动态最小覆盖矩阵和动态确定阈值形成的 SOL A挖掘算法 ;以及聚类分布的网络图技术 .解决了聋儿语音训练系统中基本语音识别的难题 .     

用人工神经网络方法解析色谱重叠峰

色谱图中两个(或以上)峰相互重叠时直接影响色谱分析的结果.本文提出一种借助于人工神经网络的解析方法, 将色谱重叠峰切割成间隔为0 .02 分的“ 薄片” , 以“ 薄片” 面积为输入值, 以前向多层人工神经网络处理.可以准确测定峰形重叠的二乙胺和三乙胺的含量, 经标准物对比, 结果令人满意.     

BP人工神经网络用于除草剂活性预测

采用AMI方法研究了10种新型的磺酰脲类除草剂的电子结构，并以原子的Mulliken净电荷和除草剂在不同浓度(100，10mg／L)下对油菜、稗草两种作物的根、茎部位的抑制率为训练样本集。构造并训练得到具有活性预测能力的BP神经网络．结果表明，该BP网络不仅能对训练样本很好拟合。亦能对未知化合物的活性作出很好的预测．     

多元Freund型指数分布的特征及参数估计

利用分布密度分拆的思想，导出了二元及多元Freund型指数分布的一个特征，利用该特征，获得了二元及多元Freund型指数分布参数的最大似然估计及矩估计，还给出了强度服从二元Freund型指数分布时并联结构系统的可靠度估计及模拟．     

多元Weinman型指数分布的特征及其参数估计

导出了多元Weinman型指数分布的一个特征,并获得了多元Weinman型指数分布参数的最大似然估计及矩估计．同时得到了强度为多元Weinman分布时并联结构系统的可靠度估计．     

多元Friday—Patil型指数分布的特征及参数估计

讨论二元Friday—Patil型指数分布的多元形式,以及对应的多元指数分布的特征与参数估计．利用分布密度函数等价分拆思想,导出了二元Friday—Patil型指数分布的多元推广,得到了多元Friday—Patil型指数分布的特征,并利用该特征获得了相应参数的最大似然估计及矩估计．因此,多元Friday—Patil型指数分布是一个有特征的混合型分布．     

基于泛函连接神经网络的FIR滤波器设计方法

基于4种FIR线性相位滤波器幅频响应函数的统一表示形式,提出了一种泛函连接神经网络模型,并应用于线性相位FIR滤波器的设计.该网络模型在实际应用中保持了余弦神经网络模型的一切优点,并且能够设计出余弦神经网络不能够设计出的单位冲激响应为奇对称的FIR线性相位滤波器,该神经网络模型具有较强的泛化能力.多通带滤波器和90°移相器两种FIR线性相位滤波器的设计实例,表明了该网络模型在高阶线性相位FIR滤波器设计中的有效性和优越性.     

多元Block-Basu型指数分布的特征及参数估计

利用分布密度分拆的思想,导出了多元Block-Basu型指数分布的特征,得到了相应参数的最大似然估计和矩估计,并给出了相应的模拟结果.