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生物医学领域中许多工作对微计算机系统的要求常常是共同的，对信号应进行实时监视，记录，处理分析，存贮或输出。有些工作还要求系统给出触发信号，或能自动响应生物的行为反应。本文介绍一种生物医学微机测控系统的原理。作者研制的系统基于APPLE Ⅱ微机(已投入生产)和IBM PC．PC／XT微机．也容易转到其他计算机上。当然。该系统也可开拓应用到其他科技领域。 相似文献
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本文以一种新型激光扫描３－Ｄ视觉传播系统中快速求解３－Ｄ坐标值等为例子,展示ＢＰ神经网络的并行分布处理在本质上具有高速度优势及硬件容错能力;以及如何实现基于模拟神经网络的二进制数字量映射的无误差操作：进而阐明用模拟ＶＬＳＩ技术实现训练后神经网络芯片的可行性和推广意义。 相似文献
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BP网络学习参数模糊自适应算法的实现 总被引：3，自引：2，他引：1
前馈神经网络BP算法的改进方案中,对网络训练(学习)过程中学习率和惯性系数进行模糊自适应调节,以提高收敛速度,是一项很有效的措施。文中具体分析了如何根据设计者的先验知识确定模糊规则和隶属函数,并以三比特异或函数(或称奇偶分类)的实现为例,验证了这种算法的改进、加速了BP网络的学习过程。 相似文献
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将非线性神经元及多层感知机分类行为分析建筑在模糊集理论基础上，提出模糊线性判别函数、模糊判别面、模糊模式分类等概念，并引导出将多层感知机的隐层权重值均匀地分布在权重空间超球面上的网络初始化方法。以一系列实验验证此方法能明显提高多层感知机收敛性能，且与所用的学习算法、神经元的激励函数形式无关。 相似文献
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Kohonen网络在烟叶动态分类中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
针对输入为高维化学指标数据的烟叶分类问题 ,提出 1种改进的 Kohonen自组织特征映射神经网络的聚类方法。在数据预处理时 ,加入了领域专家经验 ,对输入特征向量中的各个分量分配不同的分类参与度 ;用 Gauss邻域函数替代了标准 Kohonen网络的方形邻域 ;在 2个学习阶段学习率和邻域宽度采用了不同的递减函数。通过应用证明了改进后的 Kohonen网络的收敛效果和聚类精度比 K- means聚类方法和标准的 Kohonen网络都有较大的提高。 相似文献
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冯天瑾 《中国海洋大学学报(自然科学版)》1994,(Z2)
介绍用神经网络实现图象边缘检测的实验研究结果。一幅数字图象用一个规模不大的ＢＰ网络边缘检测器处理小邻区，再用扫描此图象的方法进行边缘检测。此方法之最大优点是设计简单，网络边缘检测器的性能也令人满意．欠缺是：学习时间长，神经网络隐层中权重包含的信息难于解释清楚。 相似文献
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多种群并行进化神经网络的研究及应用 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种新的多种群并行遗传算法 (NMPGA) ,并将其作为多层前馈神经网络(MFNNs)的学习算法 ,从而形成一类新的 MFNN模型——多种群并行进化神经网络(MPENNs)。首先 ,对一给定的网络结构 ,随机产生一初始权重的集合 ,这个集合实际上对应着一组具有相同结构但不同权重的神经网络。然后 ,采用 NMPGA对 MFNNs的权重进行进化。最后 ,性能最好的网络被选作目标问题的解。在 NMPGA算法中 ,作者采用浮点数编码来克服传统二进制编码的精度不足问题 ,并设计了专门的杂交算子和变异算子来增强算法性能。实验结果表明 ,MPENNs能成功解决异或问题、三元奇偶问题及成品烟的感官质量评价问题。 相似文献
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严谨的线性判别函数与判别面的理论 ,适用于线性阈值 (MP模型 )神经元分类行为分析。本文将此理论扩展到非线性 sigmoid神经元 ,分析了用来解决模式分类问题的、由 sigmoid神经元构成的单隐层 MLP(多层感知机 )的内部行为 ;并通过一系列近似推理与实验验证 ,提出了将隐层权重矢量初始值均匀地分布在权重空间的一个圆 (超球面 )上的方法。针对几个困难的分类问题的实验表明 ,该方法抓住了 MLP分类器内部行为的重要特征 ,它使 MLP分类器跨越了可能存在的学习难点 ,把学习起点放在达到目标较简便的路经上。此方法在理论上简单直接 ,应用上方便有效 ,具有一定的普遍性。 相似文献
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双层BP人工神经网络连接权值的性质 总被引：3，自引：0，他引：3
从理论上分析和探讨具有Ｓ型连结函数的双层ＢＰ网络连接权值和阈值的性质，并进行实例验证，本文有助于神经网络内部行为的研究。 相似文献