神经网络提高肝细胞癌磁共振波谱诊断正确率

通过评价31磷磁共振波谱(31Phosphorus Magnetic Resonance Spectroscopy,31P-MRS)来辨别三种诊断类型:肝细胞癌,正常肝和肝硬化。运用反向传输神经网络(BP)和径向基函数神经网络(RBF)分析31P-MRS数据,分别建立神经网络模型,进行肝细胞癌的诊断分类以期提高识别率。实验结果证明,应用神经网络模型后,31P-MR波谱对活体肝细胞癌的诊断正确率从89.47%提高到97.3%,且BP更优于RBF。     

基于最大熵和改进PCNN的医学图像自动分割算法研究与实现

本文提出了基于最大熵和改进的PCNN(Pulse Coupled Neural Network)相结合的新方法,采用最大熵确定PCNN网络的循环迭代次数.提出的方法无需考虑PCNN参数的选择,可有效的自动分割各种医学图像,同时利用最大熵得到最优分割结果.该方法对于PCNN理论在医学图像分割领域的应用有着重要的意义.     

基于最小二乘支持向量机的农田水汽通量建模

支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种新型的机器学习方法,已在模式识别、非线性建模等领域中得到了应用．本文将最小二乘支持向量机方法应用于农田水汽通量的建模中,并同前馈反向传播神经网络的建模性能进行了比较．结果表明,最小二乘支持向量机方法具有可调参数少、学习速度较快等优点,具有更好的推广能力,以更高的精度建立农田水汽通量模型．模型的敏感性分析进一步显示,用最小二乘支持向量机方法建立的农田水汽通量模型是合理可行的．     

带脉冲变系数的BAM神经网络的全局指数稳定性

在固定脉冲时刻,利用无需有界、单调和可微的李普希茨激励函数,来研究BAM脉冲神经网络,获得平衡点的存在唯一性和全局指数稳定性的充分条件,然后通过举例来验证所得结论的有效性．     

应用近红外光谱法估测小麦叶片糖氮比

糖氮比能够反映作物碳氮代谢的协调程度,及时、准确地监测糖氮比对于作物氮素营养诊断和调控具有重要意义.本研究以不同年份、品种、施氮水平的小麦大田试验为基础,获取鲜叶和粉末状干叶近红外(NIR)光谱及糖氮比信息,分别运用偏最小二乘法(partial least squares, PLS)、BP神经网络(back propagation neural network, BPNN)和小波神经网络(wavelet neural network, WNN)3种方法建立了小麦叶片糖氮比预测模型,并利用随机选择的样品集对所建模型进行测试和检验.结果表明： 小麦鲜叶光谱模型预测性能不佳;而干叶片预测模型表现了较好的准确性,在1655~2378 nm谱区范围内基于3种方法构建的干叶粉末糖氮比估算模型,其预测均方根误差均低于0.3%,决定系数均高于0.9.比较而言,WNN法表现最佳.总体显示,近红外光谱法可以准确预测小麦叶片糖氮比状况,为科学诊断糖氮比提供了理论基础和技术途径.     

具有分布时滞离散Cohen-Grossberg神经网络的周期解

讨论了一类具有分布时滞离散Cohen-Grossberg神经网络模型,利用M-矩阵理论与适合的Lypunov函数,得到该类模型周期解的存在性与全局指数稳定性．     

BP将投5亿美元建能源生物研究院

BP日前宣布,将投资重大基础科学研究,并把研究成果应用于生产新的更清洁的能源。为此,BP计划在未来10a内投资5亿美元,依托美国或英国的一家重点学术中心,建立世界上首座专注于生物科学能源研究的实验室。     

BP神经网络优化微生物浸矿工艺

以低品位黄铜矿溶液为原料,浸矿制备Cu2＋能有效提高低品位黄铜矿的利用价值。基于浸矿过程中存在多因素影响的现象,通过正交试验与神经网络分析方法,对浸矿条件（接种量、矿石品位、Fe2＋添加量及浸矿溶液pH）实行优化。结果表明：在正交试验组中最佳试验结果为浸矿产128．753mg／LCu^2＋;BP神经网络优化后的最佳实验组合为微生物接种量12％、矿石品位0．3％、添加Fe^2＋24g/L及浸矿溶液pH1．7,该条件下验证试验产Cu^2＋ 141．352mg／L,通过正交试验及神经网络优化提高了微生物浸出低品位黄铜矿酸性溶液Cu^2＋的产量。     

多比例时滞细胞神经网络的指数周期性与稳定性

研究了一类具多比例时滞细胞神经网络的全局指数周期性与稳定性.通过变换y(t)=x(e~t)将具多比例时滞的细胞神经网络变换成具常时滞变系数的细胞神经网络,利用一些分析技巧与构造合适的Lyapunov泛函,得到系统的周期解存在唯一且全局指数周期的时滞依赖的充分条件,判断方法简单易验证.并给出了两个例子及其数值仿真结果以支持所得结论.     

一类BAM随机神经网络的稳定性

对于一类双向联想记忆（BAM）随机神经网络。研究其全局稳定性和指数稳定性,利用Schwarz积分不等式和Ito积分性质,给出其稳定性判定的充分性条件．