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遗传算法在矩阵置换对称性求解中的应用
,保铮
电子学报 , 2003,
Abstract: 对称性是减少问题的自由度的一个强有力的工具.但在实际的应用中,系统变换操作的总数目将随系统维数的增加而急剧上升,这给高维系统对称性的计算带来了极大的不便,从而使得对称性方法的应用受到了很大的限制.本文以全互连结构的神经网络为例,提出一种基于遗传算法的搜索方法,在对称群Sn中寻找网络的对称置换操作,给出了计算机上的模拟结果,并与传统的遍历搜索方法作比较,分析了各自的优缺点.结果表明,这种基于遗传算法的搜索方法能够在极短的时间内找到网络的大部分对称置换操作.这使得对称性方法在高维神经网络研究及设计中的应用成为可能.
基于累积竞争神经网络的多约束路由算法
,张军英
控制与决策 , 2004,
Abstract: 针对无约束最优路径问题,提出累积竞争神经网络模型及其搜索算法,该算法具有高度并行性、能获得最优解、结构简单等特点.以QoS路由选择为例,将算法推广到多约束路由问题.实验结果表明,对于大多数多约束QoS问题,在与相应最短路径上节点数目相当的迭代次数内,该算法能找到问题的满意解甚至最优解.
基于NMR代谢组学的脉冲序列优化
肖娴,杨叔禹,,陈希,李学军,陈忠
福州大学学报(自然科学版) , 2007,
Abstract: 基于NMR的代谢组学的直接研究对象是样品的NMR谱,因此基于NMR的代谢组学与制谱方法息息相关,有效的水峰压制、良好的谱图相位和平整的基线对代谢组学的后续统计处理至关重要.本文分析了1HNMR制谱中的3种常用脉冲序列(NOEPR,NOEPR-CPMG,ES-CPMG)的原理及性能,并以14个Ⅱ型糖尿病患者和14个正常人的血清样品为对象,分别利用这3种脉冲序列获取样品的1H-NMR高分辨谱,结合多元统计分析方法对这3种脉冲序列进行深入的研究和比较.结果表明,ES-CPMG序列在稳定性、可重复性等方面比其它2个序列更好,更适合血清样品的制谱和分析.
硫酸氧钒毒性的核磁共振代谢组学方法研究
,陈忠,戴晓侠,危阳洋
化学学报 , 2010,
Abstract: 采用基于核磁共振(NMR)的代谢组学方法,结合生化指标分析及组织病理学检测,研究了具有类胰岛素活性的硫酸氧钒(VOSO4)对Wistar大鼠的毒性作用.通过不同剂量的VOSO4对Wistar大鼠连续灌胃给药16d,收集大鼠的血清和尿液,并采集样品的1HNMR谱进行多变量数据统计分析来辨识其特征代谢物,然后采用TICL(awebToolforautomaticInterpretationofCompoundList)方法建立特征代谢物的代谢网络模型,分析受影响的主要代谢途径及其相互关系.研究结果表明高剂量组(45mg/kg)和低剂量组(15mg/kg)的特征代谢物含量与对照组存在明显的差异;与对照组相比,高剂量和低剂量组血清中乳酸、肌氨酸酐以及牛磺酸等代谢物的含量增加,尿液中氧化三甲胺(TMAO)、肌酐、牛磺酸和甘氨酸等代谢物的含量增加,并呈现显著的剂量依赖关系;给药组中乙酸和琥珀酸的含量都降低.这些结果说明VOSO4可能影响大鼠体内的糖代谢、脂类代谢及肠道菌群代谢等多个代谢系统,高剂量的VOSO4会导致肝脏毒性和肾脏损伤.
五磷酸钕晶体中缺陷的X射线形貌研究
刘希玲,胜明,张凤鸣,
硅酸盐学报 , 1987,
Abstract:
一种改进型脉冲耦合神经网络及其图像分割1
张军英,樊秀菊,,石美红
电子学报 , 2004,
Abstract: 本文结合人类视觉系统(HVS)对图像信息含量区域敏感度不同这一特性,以神经元接近点火程度的一致性描述图像空间邻域所含的信息量,对通常的脉冲耦合神经网络模型(PCNN-PulseCoupledNeuralNetwork)进行了改进,提出了一种基于改进PCNN的图像自适应分割算法.该算法根据象素及其周边区域的信息量大小发放不同值的脉冲,从而自适应地将图像分为多个不同等级的高低信息区域,较好地仿真了人类视觉系统特性.最后对用这种方法进行图像分割的结果进行基于信息量的图像压缩,在压缩比和重建图像主观视觉感知质量上均达到了良好的性能,表明了本文算法的可行性和有效性.
中国上市公司并购绩效评价
,田波平,王要武,张铁男
哈尔滨工程大学学报 , 2012, DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.201204007
Abstract: 企业并购已经成为一种至关重要的资源重新配置的方式,是市场经济有效运转的必要手段之一.如何有效地分析和评价上市公司并购的绩效,有助于找到影响并购绩效的因素并采取有效措施来规范上市公司的并购行为,进而提高上市公司并购行为的整体绩效.对选取的30支股票抽取并购前一年、并购当年、并购后一年的6项财务指标,运用因子分析和二次相对效应的方法,分析上市公司并购前后的绩效变化,考察变化的原因,并发现主观能动性突出的股票的综合得分差值大部分为正的变化规律.
Autowave-competition neural network and its application to the single-source shortest-paths problem
自动波竞争神经网络及其在单源最短路问题中的应用

Dong Ji-Yang,Zhang Jun-Ying,Chen Zhong,
,张军英,陈忠

物理学报 , 2007,
Abstract: In this paper, the competitive mechanism is introduced to the production and propagation processes of the autowave of neural network. The autowave-competition neural network (ACNN) is proposed to successfully resolve the problem of single-source shortest paths (SSSP). The algorithm for shortest paths based on ACNN is presented. Compared with other neural network based approaches, the new algorithm has the following advantages: less number of neurons needed, simple structure of neurons and networks, readily available software and hardware. When ACNN is employed to resolve the shortest path problem, the computational complexity is only related to the hop number of the shortest path, but independent of the complexity of path graph, the number of the existing paths in the graph and the precision of the length of edges. Simulations show that the proposed algorithm is plausible and effictive.
代谢组学数据分析方法及在糖尿病研究中的应用Hot!
,徐乐,曹红婷,戴晓侠,李学军,杨叔禹,陈忠
波谱学杂志 , 2007,
Abstract: 对NMR波谱数据的统计分析是基于NMR代谢组学研究的关键问题之一.?鉴于NMR波谱信号可以近似为样品中各种成分谱信号的线性叠加,本文将非负矩阵分解(NMF)方法引入基于NMR代谢组学的数据处理中,并与代谢组学中常用的统计方法——主成分分析(PCA)进行比较.通过NMF和PCA两种方法对健康志愿者与2型糖尿患者血液和尿液的NMR谱图的统计分析,对所获取的特征代谢物进行比较和验证,并探讨了PCA方法可能存在的不足之处及其原因;阐明了NMF方法是基于NMR的代谢组学研究中较理想的数据分析方法.最后,讨论了基于NMR代谢组学在糖尿病研究中的前景.
6H-SiC单晶的生长与缺陷
胡小波,徐现刚,,韩荣江,,李现祥,蒋民华
硅酸盐学报 , 2004,
Abstract:
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