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神经网络模型能有效地模拟非线性的输入输出关系。本研究应用三层前馈网络对51种胺类有机物进行了结构-毒性关系的分类研究。常规的神经网络权值训练算法,例如误差反传算法,存在着收敛速度慢,容易陷入局部极值点等问题。因此提出旋转曲面变换粒子群优化算法,将被优化函数的局部极小点变换为全局最大点,同时不改变比局部极小点的值更小的区域的函数形状。此方法和粒子群优化相结合,能使待优化函数跳出局部极值点,提高训练神经网络权值的效率。实验结果显示,基于旋转曲面变换粒子群优化算法的神经网络,权值训练过程收敛速度较快,且自检误差和预报误差都较小,是一种有效的胺类有机物毒性分类方法。 相似文献
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神经网络方法用于分辨3种化学物质冯伟,胡上序(浙江大学化工系,杭州,310027)关键词模式分类,神经网络,模拟退火,遗传算法,传感器阵列传感器阵列技术是利用传感器阵列所提供的交叉敏和模式识别及微机处理技术,来提高传感器的选择性和传感器的测量精度[1... 相似文献
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循环子空间回归为喹喏酮N1位构效关系建模 总被引:2,自引:0,他引:2
拟从线性泛函的角度分析循环子空间回归(CSR).CSR方法将从自变量参数矩阵和因变量向量中提取成分,循环地构造并扩张Krylov子空间,且以此作为源空间,运用最小二乘准则解得映射到因变量实空间的线性泛函.整个求解过程包容了最小二乘回归(LSR)、主成分回归(PCR)、偏最小二乘回归(PLS)以及其它中间的回归方法.然后由预报能力的强弱,从中确定最佳回归模型.本文应用CSR方法为喹喏酮N1位抗菌构效关系建模,效果良好. 相似文献
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基于遗传算法的神经网络为苯乙酰胺类农药构效关系建模的研究 总被引:8,自引:0,他引:8
探讨用遗传算法训练神经网络,为苯乙酰胺类化合物的QSAR建模,效果良好,神经网络可以反映复杂的构效关系,而引入遗传算法又有助于多层前传网在训练过程中跳出局部最小点,使收敛速度大大提高,并在预报精度上有显著改善. 相似文献
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用分段训练的Elman递归神经网络滤除色谱数据中的噪声 总被引:4,自引:0,他引:4
分析了色谱信号噪声的分形特征,采用分段训练的Elman递归神经网络除噪.实验结果表明,此方法在滤除噪声时具有一般神经网络和中值滤波器所没有的优点,精度明显提高. 相似文献
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求解非线性方程组的混沌粒子群算法及应用 总被引:1,自引:1,他引:0
针对非线性方程组的求解在工程上具有广泛的实际意义,经典的数值算法如牛顿法存在其收敛性依赖于初值而实际计算中初值难确定的问题,提出以混沌粒子群算法求解非线性方程。它通过将混沌搜索机制有机地引入粒子群算法,使每个粒子从混沌搜索机制与粒子群算法搜索机制中获得适当的搜索方向,以混沌变量的遍历性增强粒子的搜索性能与更全面地应用目标函数的信息,并反映到逐代更新的个体极值和群体极值中,可更有效地调整粒子的移向并最终获得最优解。测试结果表明这一尝试的有效性。最后将所提的方法用于建立复合材料结构的疲劳寿命与应力、温度、湿度的关系模型。 相似文献