结合改进卷积神经网络和最小二乘法的颅骨性别鉴定

颅骨性别鉴定在法医学和颅骨面貌复原等领域具有重要研究意义和应用价值,针对传统颅骨性别鉴定需要专家参与且主观性强、计算机辅助方法需要人工标定特征点等问题,本文提出了结合改进卷积神经网络和最小二乘法的颅骨性别鉴定方法。首先,获取三维颅骨模型多角度颅骨图像,利用改进的卷积神经网络计算每个样本的每张图像属于男性和女性的概率;其次,基于概率均值采用最小二乘法计算每张图像对性别鉴定的权重;最后,利用上述步骤得到的最优参数构造决策函数,通过决策值完成颅骨性别鉴定。本文方法抛弃了繁琐的手动测量,对完整颅骨的性别鉴定正确率高达94.4%,对不完整颅骨的性别鉴定正确率高达87.5%,能够获得较好的颅骨性别鉴定性能。     

基于小波神经网络的图像去噪算法

生物医学图像在成像时不可避免地受到噪声影响,因此噪声去除是生物医学图像处理的一项重要研究课题。将小波神经网络引入图像去噪领域中,通过多种技术优化网络学习过程,最终建立一种图像去噪新算法。实验结果表明,该算法在去除噪声上优于传统的中值滤波等方法,并具有较强的鲁棒性;同时能够最大限度地保护图像的细节信息,具有很好的保真度。     

具常数时滞细胞神经网络概周期解

利用矩阵不等式的分析技巧和Banach空间中不动点定理,得到了具常数时滞细胞神经网络概周期解的存在性、唯一性和全局指数稳定性,推广和改进了已有文献的结论。     

利用BP神经网络方法预测西湖叶绿素a的浓度

在西湖共设了 8个采样点 ,通过主成分分析选取了最能代表西湖水质状况的 7号点 (湖心 )作为研究对象。根据 2 0 0 0年 1月至 2 0 0 1年 4月西湖常规监测的水生生态数据 ,并用插值的方法使其生成足够多的样本数 ,利用 BP人工神经网络 ,探索其用于西湖水生生态状况 (叶绿素 a的浓度 )的短期变化趋势预测的可行性 ,从中找出最能反映西湖水生生态状况变化趋势的水质因子用来建立网络。并用 3号点的数据来检验网络的泛化性能 ,发现网络输出值与实际值吻合度较高。结果表明 ,水温和叶绿素a对未来一周的叶绿素 a含量影响最大 ,以这两者作为输入变量建立的网络简单、快捷 ,比其他线性数值模拟预测有较大的优势。说明人工神经网络对叶绿素 a的预测是一种有效工具 ,可为西湖富营养化治理提供科学依据。     

微粒群优化神经网络及其在环境评价中的运用

农业项目环境影响综合评价是目前新的研究领域,随着农业项目的增加,其环境影响的研究愈来愈重要.以某农业项目为例,运用PSO-BP进行农业项目环境评价;仿真和实验表明:微粒群优化神经网络,能够克服神经网络收敛速度慢,陷入局部最小的缺点;微粒群优化算法涉及的参数不多,但是微粒群优化结果是比较理想的.     

基于卷积神经网络的无人机遥感影像水鸟自动识别

水鸟监测是了解水鸟种群和分布动态、开展水鸟和湿地保护的基础,但该活动耗时耗力。近年来,随着无人机遥感技术的发展,使用小型无人机获得高分辨率的水鸟遥感影像已经成为可能;与此同时,卷积神经网络提供了一种快速识别无人机遥感图像中的鸟类的方法。我们尝试结合两种技术,使用卷积神经网络Mask R-CNN与YOLOv3识别湖南西洞庭湖国家级自然保护区无人机遥感影像中的大型水鸟,取得了良好的效果：模型检测拍摄到的鸭属鸟类,包括绿翅鸭(Anas crecca)和罗纹鸭(A. falcata)的结果平均精度达到0.93,精度达到90.83%,召回率达到93%;检测小天鹅(Cygnus columbianus)的结果平均精度达到0.91,精度达到84.38%,召回率达到84.00%。结果表明,将无人机遥感技术与卷积神经网络结合,可以快速统计水鸟数量,在种群监测工作中具有应用潜力。     

肿瘤亚型识别研究中智能算法的应用

目的:为解决肿瘤亚型识别过程中易出现的维数灾难和过拟合问题,提出了一种改进的粒子群BP神经网络集成算法。方法:算法采用欧式距离和互信息来初步过滤冗余基因,之后用Relief算法进一步处理,得到候选特征基因集合。采用BP神经网络作为基分类器,将特征基因提取与分类器训练相结合,改进的粒子群对其权值和阈值进行全局搜索优化。结果:当隐含层神经元个数为5时,候选特征基因个数为110时,QPSO/BP算法全局优化和搜索,此时的分类准确率最高。结论:该算法不但提高了肿瘤分型识别的准确率,而且降低了学习的复杂度。     

基于初级视觉皮层的同步振荡目标检测模型

提出一种基于初级视觉皮层的目标检测模型,该模型只采用方位选择性细胞和皮层内水平连接等Ｖ１基本单元,它以链码表示的目标轮廓作为知识,允许该知识以时间脉冲的形式控制Ｖ１区内神经细胞的动态活动,使与知识轮廓形状相符合的轮廓内的细胞进入同步振荡状态,实现对视野中特定目标轮廓的识别。计算机仿真结果表明,在较高级皮层的“知识”控制之下,初级视觉皮层结构上实现简单的目标检测是可行的。     

木聚糖酶氨基酸组成与其最适pH的神经网络模型

籍均匀设计（UD）方法,构建了G/11家族木聚糖酶氨基酸组成和最适pH的神经网络（NNs）模型。当学习速率为0.09、动态参数为0.4、Sigmoid参数为0.98,隐含层结点数为10时,该模型对最适pH的拟合和预测平均绝对百分比误差可分别达到3.02%和4.06%,均方根误差均为0.19个pH单位,平均绝对误差分别为0.11和0.19个pH单位。该结果比文献报道的用逐步回归方法好。     

碱性蛋白酶工程菌发酵条件及重组酶的纯化和性质的研究

在5L发酵罐中对重组碱性蛋白酶工程菌株BP071高产碱性蛋白酶的条件进行了研究,通过提高通气量和改变搅拌转速,BP071可在发酵40 h内达到产酶高峰,酶活力最高可达24480 u/mL。利用快速蛋白液相层析（FPLC）技术,建立了快速高效纯化碱性蛋白酶的方案。发酵液通过硫酸铵沉淀、DEAE-A-50脱色及聚乙二醇浓缩得粗酶,再经过CM-Sephadex-C-50、Sephadex-G-75柱层析后得到了单一组份的重组碱性蛋白酶,酶纯度提高了76.2倍。SDS-PAGE显示重组碱性蛋白酶分子量为28 kD。酶学性质研究表明,酶的最适作用pH为11,最适作用温度为60℃,具有良好的pH稳定性和热稳定性。Ca²⁺、Mg²⁺对酶的稳定性有促进作用,Hg²⁺、Ag⁺、PMFS和DFP能强烈抑制酶的活力。SDS和Urea对酶的活力无影响。