具有变时滞竞争神经网络的指数稳定性

利用微分方程组的基解矩阵及推广的Halanay微分不等式等分析技巧,讨论了一类具有不同时间尺度的变时滞竞争神经网络的平衡点存在和唯一性,并给出指数稳定性判定的充分条件,最后通过数值仿真实例检验结果的正确性.     

基于小波理论的干旱区内陆湖泊叶绿素a的TM影像遥感反演

叶绿素a(Chl-a)是衡量湖泊富营养化的重要指标,利用遥感技术动态监测面积较大的湖区水体中Chl-a浓度对了解湖区水质具有重要意义。以内蒙古乌梁素海为例,提出利用TM影像中的水体实测光谱进行小波去噪和光谱信号重构,并结合水质采样实测数据进行神经网络拟合,建立光谱反射率比值与Chl-a浓度的反演模型的方法。结果显示:小波理论和神经网络相结合的模型可以适用于估算乌梁素海Chl-a浓度,去噪后Chl-a浓度与光谱信号的相关系数(-0.575)较去噪前(-0.417)明显增强,去噪后的采样点光谱信号与Chl-a浓度之间表现出比原始信号更强的负相关性,证明了去噪后的观测值可进一步减弱随机误差的干扰和去除噪声,使观测数据更加逼近Chl-a浓度的真实情况,图像去噪重构结果显示重构后的光谱范围较之前有所缩窄,部分信号点得到了增强,但基本剖面结构并没有产生较大变化,反演模型的平均相对误差为0.142,与其他研究相比差别不大。反演得出的乌梁素海Chl-a浓度分布反映了污染源的分布,同时说明了乌梁素海Chl-a浓度在时空分布上呈现一定的差异,表现为丰水期呈现浅水区Chl-a浓度值高于湖心区,来水区高于其他湖区的分布趋势,枯水期乌梁素海中部呈现由西向东Chl-a浓度逐步降低的分布规律,西部呈均一化分布。反演模型基本可以满足实际预测的需要。但模型在具体应用中在影像数据采集、数据量及算法方面还有很大的改进空间,该方法的提出为干旱区大型内陆水体富营养化的实时定量遥感监测提供了新的解决方案。     

基于BP神经网络和遗传算法的面包酵母高密度发酵培养基优化

为实现面包酵母的高密度发酵培养,构建一个BP神经网络模型,用于回归面包酵母高密度发酵培养基中显著影响因子与菌体密度之间的非线性关系,并在此基础上结合遗传算法进对此模型进行全局寻优,得到关键因子最佳浓度分别为:葡萄糖52.3 g/L,酵母浸出粉10.4 g/L,(NH4)2SO41.9 g/L.采用此优化配方进行摇瓶培养,所得菌体密度为3.95×108个/mL,比对照提高了61.2％.结果证实了人工神经网络的模拟和预测功能在微生物培养基优化方面有一定应用价值.     

真菌深层培养过程的房室结构神经网络模型

在对横纹黑蛋巢菌深层培养过程进行分析的基础上,提出一种房室结构的神经网络模型,利用ＲＢＦ网络这各房室的输入,输出关系,并进一步对整个生化过程作了建模型研究,计算结果表明,所建模型性能较佳,对真菌培养过程的观测数据拟合结果令人满意。     

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。     

BP人工神经网络在光谱定量预测中的应用

人工神经网络是模仿大脑神经元网络结构和功能而建立的一种信息处理系统,广泛的应用于各种波谱数据处理。误差反向传播多层前馈式网络(back-propagation network,简称BP网络)应用最广,发展最为迅速。将BP神经网络用于紫外-可见吸收光谱和拉曼光谱数据的定量分析和预测,与原文的一元线性回归模型数据处理方法相比,获得了比较满意的预测结果,预测精度有显著提高。这为相关的光谱分析和数据处理提供了一种更有效、更精确的方法。     

科学家公布果蝇神经网络图或有助破解人脑奥秘

2007年,哈佛大学的科学家曾利用荧光蛋白成像技术制作出实验鼠的神经结构图。据美国《大众科学》网站2011年2月27日报道,美国研究学者对这一技术进行了更多的改进,并描绘出果蝇的神经网络,公布的图片相当漂亮。     

城市乔木树种多样性遥感反演方法研究

量化城市乔木树种多样性是定量研究其生态系统服务的前提和基础。目前,城市树种多样性水平的定量研究以地面调查方法为主,存在效率低、成本高的问题。针对上述问题,首先验证了光谱变异性假说和生产力假说在城市中的适用性,进而提出了快速量化城市树种多样性水平的方法。该方法基于神经网络刻画了乔木斑块多样性与光谱异质性之间的关系,能够较准确地反演城市乔木的香浓维纳指数和辛普森指数。为城市乔木树种多样性的调查提供了新的思路,并将为定量研究城市乔木多样性的生态系统服务提供基础数据。     

时延细胞神经网络的全局稳定性分析

本文利用 Ｌｙａｐｕｎｏｖ泛函方法和一些分析技巧得到了一类时延细胞神经网络ＤＣＮＮ全局渐进稳定性的若干新的判据；这些判据可用于设计出全局稳定的各种动态网络，且在信号处理，特别是动态图象处理中具有重要的意义．     

胰岛素生长因子2 mRNA结合蛋白3与肿瘤的相关性研究进展

RNA结合蛋白是生物体生命周期中重要的调节物质。作为RNA结合蛋白中的一种，胰岛素生长因子2 mRNA结合蛋白3（insulin growth factor 2 mRNA binding protein 3，IGF2BP3）介导癌症细胞的发生、发展及疾病预后和转归，因此对于IGF2BP3致癌作用的发生机制、通路传导作用机制以及基于IGF2BP3分子治疗靶点的探究具有重要意义。通过阐述IGF2BPs家族具有的生物学功能，IGF2BP3在肿瘤和疾病的相关性，以及IGF2BP3在现代临床治疗的应用前景，以期为IGF2BP3基因的进一步研究提供理论依据。