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Predicting Chaotic Time Series Using Recurrent Neural Network

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Chinese Physics Letters 2000年第2期17卷 88-90页

作者： zhang jia-shu XIAO Xian-Ci Department of Electronic Engineering University of Electronic Science and Technology of ChinaChengdu610054

A new proposed method, i.e. the recurrent neural network (RNN), is introduced to predict chaotic time series. The effectiveness of using RNN for making one-step and multi-step predictions is tested based on remarkable few datum points by computer-generated chaotic time series. Numerical results show that the RNN proposed here is a very powerful tool for making prediction of chaotic time series.

关键词： series computer neural

What we know about ST13, a co-factor of heat shock protein, or a tumor suppressor?

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Journal of Zhejiang University-Science B(Biomedicine & Biotechnology) 2007年第3期8卷 170-176页

作者： SHI Zheng-zheng, zhang jia-wei, ZHENG shu (The Second Affiliated Hospital, Cancer Institute, School of Medicine, Zhejiang University, Hangzhou 310009, China) The Second Affiliated Hospital Cancer Institute School of Medicine Zhejiang University Hangzhou 310009 China.

This article is to summarize the molecular and functional analysis of the gene “suppression of tumorigenicity 13” (ST13). ST13 is in fact the gene encoding Hsp70 interacting protein (Hip), a co-factor (co-chaperone) of the 70-kDa heat shock proteins (Hsc/Hsp70). By collaborating with other positive co-factors such as Hsp40 and the Hsp70-Hsp90 organizing protein (Hop), or competing with negative co-factors such as Bcl2-associated athanogen 1 (Bag1), Hip facilitates may facilitate the chaperone function of Hsc/Hsp70 in protein folding and repair, and in controlling the activity of regulatory proteins such as steroid receptors and regulators of proliferation or apoptosis. Although the nomenclature of ST13 implies a role in the suppression of tumorigenicity (ST), to date available experimental data are not sufficient to support its role in cancer development, except for the possible down-regulation of ST13 in gastric and colorectal cancers. Further investigation of this gene at the physiological level would benefit our understanding of diseases such as endocrinological disorders, cancer, and neurodegeneration commonly associated with protein misfolding.

关键词： ST13 Hip p48 Hsc/Hsp70 Heat shock protein Protein folding Steroid receptor Tumorigenicity

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混沌时间序列的Volterra自适应预测

物理学报 2000年第3期49卷 403-408页

作者：张家树肖先赐电子科技大学电子工程系成都610054

基于混沌动力系统相空间的延迟坐标重构,提出了一种预测混沌时间序列的Volterra自适应滤波预测法,对8种低维混沌序列采用二阶Volterra自适应滤波器进行预测的实验结果表明:当滤波器的长度Nl足够大时,Volterra自适应滤波器能够有效地预... 详细信息

基于混沌动力系统相空间的延迟坐标重构,提出了一种预测混沌时间序列的Volterra自适应滤波预测法,对8种低维混沌序列采用二阶Volterra自适应滤波器进行预测的实验结果表明:当滤波器的长度Nl足够大时,Volterra自适应滤波器能够有效地预测低维混沌时间序列,且Nl的选择不仅与D2有关。

关键词：混沌时间序列滤波器 Volterra自适应预测

用一种少参数非线性自适应滤波器自适应预测低维混沌时间序列

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物理学报 2000年第12期49卷 2333-2339页

作者：张家树肖先赐电子科技大学电子工程系成都610054

基于混沌动力系统的相空间延迟坐标重构 ,利用混沌序列固有的确定性和非线性 ,提出了用于混沌时间序列预测的一种少参数非线性自适应滤波预测模型 .该预测模型在Volterra自适应滤波器的基础上引入sigmoid函数来减少待定参数 .实验研究表... 详细信息

基于混沌动力系统的相空间延迟坐标重构 ,利用混沌序列固有的确定性和非线性 ,提出了用于混沌时间序列预测的一种少参数非线性自适应滤波预测模型 .该预测模型在Volterra自适应滤波器的基础上引入sigmoid函数来减少待定参数 .实验研究表明 ,这种少参数非线性自适应滤波预测器仅需用 5 0个样本经 2 0次预训练后 ,就能有效地预测一些低维混沌序列 ,且这种少参数非线性自适应滤波预测器更便于工程实现 .

关键词：少参数非线性自适应滤波器混沌时间序列

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混沌时间序列的自适应高阶非线性滤波预测

物理学报 2000年第7期49卷 1221-1227页

作者：张家树肖先赐电子科技大学电子工程系成都610054

根据混沌序列产生的确定性和非线性机制 ,基于Volterra级数展式和混沌序列高阶奇异谱特征 ,提出了一种高阶非线性傅里叶红外 (HONFIR)滤波预测模型用于混沌时间序列的自适应预测 .其自适应算法采用时域正交算法来自适应地跟踪混沌的运... 详细信息

根据混沌序列产生的确定性和非线性机制 ,基于Volterra级数展式和混沌序列高阶奇异谱特征 ,提出了一种高阶非线性傅里叶红外 (HONFIR)滤波预测模型用于混沌时间序列的自适应预测 .其自适应算法采用时域正交算法来自适应地跟踪混沌的运动轨迹 ,而不是重构混沌系统的全局或局部运动轨迹 .实验研究表明 :(1)这种HONFIR自适应滤波器能够有效地预测一些超混沌序列 .(2 )预测混沌序列的性能与预测模型的非线性拟合能力有关 ,但并非非线性程度越高 ,预测性能就越好 .(3)当HONFIR滤波器对混沌序列的非线性拟合精度高时 ,其自适应预测的性能与其输入维数的关系不受Takens嵌入定理的约束 .(4)HONFIR自适应滤波器具有一定的抗噪能力 .

关键词：非线笥模型滤波器混沌时间序列自适应

多通道Gabor相位特征在人脸识别中的应用

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铁道学报 2011年第10期33卷 45-50页

作者：陈熙张家树西南交通大学信号与信息处理四川省重点实验室四川成都610031

提出一种基于Gabor相位特征的多通道组合模型人脸识别方法。该算法对各方向上的Gabor相位特征采用双向二维主元分析进行维数约简,然后组合各方向上约简后的特征而构建最终人脸模板。算法主要包括4个步骤:(1)通过Gabor滤波器组与人脸原... 详细信息

提出一种基于Gabor相位特征的多通道组合模型人脸识别方法。该算法对各方向上的Gabor相位特征采用双向二维主元分析进行维数约简,然后组合各方向上约简后的特征而构建最终人脸模板。算法主要包括4个步骤:(1)通过Gabor滤波器组与人脸原始灰度图像的卷积来提取不同尺度和不同方向的人脸相位特征;(2)双向二维主成分分析对人脸各方向上的Gabor相位特征进行维数约简;(3)组合各方向上约简后的特征矩阵得到一个增强型的特征矩阵,量化该矩阵得到最终的二元人脸模板;(4)采用基于海明距离的最近邻分类器进行分类。ORL和Yale人脸数据库上的人脸识别试验表明:该算法是一种有效的人脸识别算法,而且理论分析表明计算量相对而言也明显减少。

关键词：人脸识别 Gabor相位特征双向二维主成分分析最近邻分类器

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基于混沌遗传算法的基元提取

西南交通大学学报 2005年第4期40卷 496-500页

作者：贾东立张家树张超西南交通大学信号与信息处理四川省重点实验室四川成都610031

提出了一种直接在灰度图像上进行基元提取的方法.与传统基元提取方法相比,该方法不需对灰度图像进行边缘检测二值化处理,而是利用图像边缘的梯度信息对混沌遗传算法导向,直接在灰度图像上提取基元.同时,该方法也避免了Hough变换高的时... 详细信息

提出了一种直接在灰度图像上进行基元提取的方法.与传统基元提取方法相比,该方法不需对灰度图像进行边缘检测二值化处理,而是利用图像边缘的梯度信息对混沌遗传算法导向,直接在灰度图像上提取基元.同时,该方法也避免了Hough变换高的时空开销问题.仿真表明该方法方便、有效并具有较高稳定性.

关键词：图像分析基元提取混沌遗传算 Hough变换

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基于混沌变异的小生境粒子群算法

控制与决策 2007年第1期22卷 117-120页

作者：贾东立张家树河北工程大学信息与电气工程学院河北邯郸056038 西南交通大学信号与信息处理省重点实验室成都610031

针对粒子群算法早熟收敛和搜索精度低的问题,提出了基于混沌变异的小生境粒子群算法(NCPSO).该算法结合小生境技术并加入了淘汰机制,使算法具有良好的全局寻优能力.变尺度混沌变异具有精细的局部遍历搜索性能,使算法具有较高的搜索精度... 详细信息

针对粒子群算法早熟收敛和搜索精度低的问题,提出了基于混沌变异的小生境粒子群算法(NCPSO).该算法结合小生境技术并加入了淘汰机制,使算法具有良好的全局寻优能力.变尺度混沌变异具有精细的局部遍历搜索性能,使算法具有较高的搜索精度.实验结果表明,NCPSO算法可有效避免标准PSO算法的早熟收敛,具有寻优能力强、搜索精度高、稳定性好等优点,适合于工程应用中的复杂函数优化问题.

关键词：混沌变异小生境粒子群优化算法

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曾侯乙墓编钟复合律制数据误差研究

中央音乐学院学报 2006年第2期 101-112页

作者：张姝佳中央音乐学院音乐学系

曾侯乙墓编钟出土后,黄翔鹏、崔宪等研究者通过对各编钟音高的判断、五弦器的考察认为曾侯乙墓编钟实为复合律制,且钟律即琴律。然另有研究者就编钟音高误差、五弦器作用问题提出质疑,认为编钟不是复合律制。该问题从1978年编钟出土后... 详细信息

曾侯乙墓编钟出土后,黄翔鹏、崔宪等研究者通过对各编钟音高的判断、五弦器的考察认为曾侯乙墓编钟实为复合律制,且钟律即琴律。然另有研究者就编钟音高误差、五弦器作用问题提出质疑,认为编钟不是复合律制。该问题从1978年编钟出土后受到关注,并引起争论。笔者通过对比,就编钟音高实测数据与理论数据音高误差问题进行研究,证明实测数据与理论数据的误差是在被允许的范围之内,即编钟确为复合律制。

关键词：复合律制琴律钟律钟律音系网