不同图样间联想的神经网络模型

本文讨论了Hopfield模型和其恢复特性。提出了不同图样间联想模型,推导了主态和辅态为初态时该模型的演化结果。对于30个随机图样、400个神经元组成的神经网络,给出了计算机模拟计算结果。并且讨论了不同情况下Hopfield模型和图样间联想模型的计算结果。     

用自组织人工神经网络预判昆虫适生区

本文运用三维Ｔ．Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织人工神经网络预判昆虫适生区,并以桔小实蝇作为研究对象,验证了该网络的可靠性。结果表明,神经网络方法性能良好,可望成为植检对象适生区预判的有效手段。     

线画图形质地辨认的一个神经网络模型

本文提出了一个能辨认线画质地的神经网络模型,并在IBM-PC机上对它进行了成功的模拟.该模型可与真实的视觉系统建立起很好的对应关系,因此可以认为它是对视觉系统质地辨认过程的一个机器再现.另外,本文推广了原广义Gabor函数模型,得到了一个适合于描写网络层次视觉功能的单细胞感受野的数学描述.     

选择方向强化学习的神经网络模型

提出了神经网络模型的一种选择方向强化学习规则,定义并导出了新模型与Hopfield模型两种不同的筛选曲线,由此表明新模型对相关图样的分辨力优于Hopfield模型。在微机上模拟了由100个神经元构成的网络,结果显示新模型具有重复记忆这一神经生理学特点。定义并分行了记忆强度因子,模拟结果表明记忆强度因子愈大的记忆态,联想性能愈好,学习周期愈短。     

脑电信号数据压缩及棘波识别的小波神经网络方法

本文在对小波神经网络及其算法研究的基础上,提出了一种对脑电信号压缩表达和痫样脑电棘波识别的新方法。实验结果显示,小波网络在大量压缩数据的同时,能够较好的恢复原有信号,另外,在脑电信号的时频谱等高线图上,得到了易于自动识别的棘波和棘慢复合波特征,说明此方法在电生理信号处理和时频分析方面有着光明的应用前景。     

一个仿真突触超微结构的三阶神经网络模型

神经系统内突触类型的多样性是与其机能的复杂性密切相关的.考虑到这一特性.本文用一个三阶神经网络模型仿真突触超微结构中的复合型连续性突触结构.作出了该模型的理论推导和分析.对由40个单元组成的网络系统作了计算机仿真、所得结果表明其存储容量可达680个图样.对其吸引盆也进行了仿真分析,对新模型与传统的Hebb学习律下的Hopfield模型进行了对比仿真.发现新模型具有比后者快得多的演化速率.     

人肝癌细胞的IGF—BP1分子特性及内源性蛋白酶对其降解的研究

用ＳＤＳ－ＰＡＧＥ电泳、高效液相色谱（ＨＰＬＣ）、质谱等方法,研究了人肝癌细胞（ＨｅｐＧ２）分泌的胰岛素样生长因子结合蛋白－１（＾３５Ｓ－ＩＧＦ－ＢＰ１）的分子结构、特性,及其被内源性蛋白酶降解的特点,＾３５Ｓ－ＩＧＦ－ＢＰ１的经抗体免疫沉淀、生化分离,纯化为均一体,其分子是由多个亚构成的蛋白质,分子量约为２７ｋＤ;细胞ＵＭＲ、ＨｅｐＧ２、Ｈ３５ＢＲＬ３Ａ分泌的蛋白酶能将＾３５Ｓ－ＩＧＦ－ＢＰ１催     

具时滞的Hopfield型神经网络模型的全局渐近稳定性

本文研究了具时滞的Hopfield型神经网络模型平衡点的全局渐近稳定性,获得了一系列充分条件。     

模块神经网络及其性能

提出一个不同于实现ｙ＝ｆ（ｘ）的ＢＰ网络的神经网络模型,给出了网络的结构及并行动力学方程,证明了其动力学的稳定性。通过学习算法的建立,证明网络能精确实现输入矢量对（ｘ,ｙ）映入成相联系的输出矢量ｚ,最重要的是网络能同时存诸依时变化的时序模式与静态模式。此外并给出动力学学习算法,证明此学习算法的收敛性,计算机仿真证实理论结果,最后讨论了某些可能的应用。     

多层前馈神经网络与心电诊断

叙述了一种基于人工神经网络的心电诊断方法．该方法对四类心律不齐疾病的心电波形信号进行特征抽取予处理并用三层前情网络进行识别。结果表明所建立的系统的识别率已达到较好的水平．讨论各参数时系统性能的影响,为该系统应用的参数选择提供依据。