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异恶唑姜黄素类似物抗结核分枝杆菌活性定量构效关系的研究

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生物化工 2018年第6期4卷 23-27页

作者：王婷田红丽李平银川能源学院石油化工学院宁夏银川750105

本文分别采用启发式(HM)和径向基函数神经网络方法(rbfnn),研究了异恶唑姜黄素类似物抗结核分枝杆菌活性的定量构效关系。结果显示,运用HM方法建立的线性模型预测得到的判定系数R2=0.882 6,运用rbfnn方法建立的非线性模型预测得到的判... 详细信息

本文分别采用启发式(HM)和径向基函数神经网络方法(rbfnn),研究了异恶唑姜黄素类似物抗结核分枝杆菌活性的定量构效关系。结果显示,运用HM方法建立的线性模型预测得到的判定系数R2=0.882 6,运用rbfnn方法建立的非线性模型预测得到的判定系数R2=0.915 2。表明rbfnn建立的构效关系模型具有更好的预测能力,能够很好地指出姜黄素类似物结构与其抗结核分枝杆菌活性之间的定量关系,指导新药物的合成。

关键词： HM rbfnn 异恶唑姜黄素类似物 QSAR

应用线性和非线性方法对丙型肝炎病毒抑制剂的QSAR研究

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应用线性和非线性方法对丙型肝炎病毒抑制剂的QSAR研究

Remote Intelligent Identification System of Structural Damage

中国化学会第27届学术年会

作者：苏莉李言伟黄晓艳张晓昀翟红林兰州大学化学化工学院

＜正＞应用QSAR方法研究了118个苯噻二嗪类化合物对丙型肝炎病毒非结构蛋白的抑制作用。运用BMLR,rbfnn,SVM方法分别建立了此类化合物与其半抑制浓度之间的线性和

关键词： QSAR 苯噻二嗪类化合物 rbfnn SVM

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Remote Intelligent Identification System of Structural Damag...

The First Conference on Web Information System and Applications

作者： RAO Wen-bi, ZHANG Xiang, Bostrom Henrik School of Computer Science and Technology . Wuhan University of Technology , Wuhan 130070, Hubei, China Department of Computer and Electronic, Hubei University of Economie, Wuhan 130070, Huhci. China Department of Computer and Systems Sciences. Stockholm University KTH. SK-164 40. Sweden

＜正＞ The foeus of this paper is to build the damage i-dentify system, which performs "system identification" to detect the positions and extents of structural damages. The i-dentification of structural damage can he characterized as a nonlinear process which linear prediction models such as linear regression are not suitable. However, neural network techniques may provide an effective tool for system identification. The method of damage identification using the radial basis function neural network （rbfnn） is presented in this paper. Using this method, a simple reinforced concrete structure has been tested both in the absence and presence of noise. The results show that the rbfnn identification technology can he used with related success for the solution of dynamic damage identification problems, even in the presence of a noisy identify data. Furthermore, a remote identification system based on that is set up with Java Technologies.

关键词： rbfnn intelligent identification: structural damage Brower Server （B S） model

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移动机器人动态避障算法

山东大学学报（工学版） 2007年第5期37卷 60-64页

作者：李彩虹李贻斌范晨山东大学控制科学与工程学院

把滚动规划和径向基函数神经网络(rbfnn)预测相结合,提出一种动态不确定环境下移动机器人局部路径规划过程中,针对动态障碍物的新的混合避障算法.利用摄像镜头采集动态障碍物的移动轨迹,提取形心序列,利用rbfnn建立预测模型.在移动机器... 详细信息

把滚动规划和径向基函数神经网络(rbfnn)预测相结合,提出一种动态不确定环境下移动机器人局部路径规划过程中,针对动态障碍物的新的混合避障算法.利用摄像镜头采集动态障碍物的移动轨迹,提取形心序列,利用rbfnn建立预测模型.在移动机器人实时规划时,根据当前位置在超声波传感器的扫描范围内建立滚动窗口.当检测到动态障碍物进入滚动窗口以后,才开始进行预测计算.根据动态障碍物相邻时刻的三个时间序列值,来预测障碍物下一时刻的运动轨迹,从而把动态障碍物的避障问题转化为瞬时静态障碍物的避障问题,实现实时规划.这种算法能够提高动态避障的安全性和规划的实时性.仿真结果证明了算法是可行、高效的.

关键词：动态避障滚动规划 rbfnn 预测

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一类新的离散时间递归RBF神经网络

计算技术与自动化 1999年第3期18卷 18-21页

作者：林毅福州大学自动化研究所 350002

本文提出一类带有离散时间ＦＩＲ／ＩＩＲ滤波器的递归ＲＢＦ神经网络，ＲＢＦＮＮ的线性输出权值被离散时间ＦＩＲ／ＩＩＲ滤波器代替，以适用于离散动力学系统的辨识和控制以及混沌时间序列预测。本文给出... 详细信息

本文提出一类带有离散时间ＦＩＲ／ＩＩＲ滤波器的递归ＲＢＦ神经网络，ＲＢＦＮＮ的线性输出权值被离散时间ＦＩＲ／ＩＩＲ滤波器代替，以适用于离散动力学系统的辨识和控制以及混沌时间序列预测。本文给出的学习算法简单，可以避免传统的递电算法的不稳定性。

关键词：径向基函数神经网络离散时间 rbfnn

基于RBF神经网络的控制系统传感器故障诊断方法

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现代电子技术 2009年第12期32卷 179-182页

作者：彭继慎董晶辽宁工程技术大学电气与控制工程学院辽宁葫芦岛125105

针对现行研究中压铸机实时检测与控制系统中相关传感器的常见故障问题,通过对人工神经网络理论与方法的学习,建立了一种基于径向量基函数神经网络rbfnn的控制系统传感器故障诊断观测器模型。通过来自压铸机的实测参数进行模型训练,采用... 详细信息

针对现行研究中压铸机实时检测与控制系统中相关传感器的常见故障问题,通过对人工神经网络理论与方法的学习,建立了一种基于径向量基函数神经网络rbfnn的控制系统传感器故障诊断观测器模型。通过来自压铸机的实测参数进行模型训练,采用模糊K均值聚类算法选取聚类中心,利用该观测器确定传感器输出值与传感器实际输出值之间的残差,以此判断传感器是否发生故障。仿真结果表明,rbfnn观测器具有较强的非线性处理和任意函数逼近的能力,预测精度高,学习时间短,网络运算速度快,性能稳定,可满足传感器故障诊断的要求。

关键词：压铸机 rbfnn 故障诊断模糊K均值聚类算法

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基于神经网络的高压输电线路故障诊断研究

中国高新技术企业 2010年第22期 22-24页

作者：乐亮广西电力工业勘察设计研究院广西南宁530023

文章在对电力系统故障诊断方法进行分析的基础上,利用径向基函数(RBF)网络适合于求解模式识别问题的优势,提出了应用RBF神经网络来实现高压输电线路的故障诊断,建造了基于rbfnn的高压输电线路故障诊断模型结构,并且给出了确定RBF网络最... 详细信息

文章在对电力系统故障诊断方法进行分析的基础上,利用径向基函数(RBF)网络适合于求解模式识别问题的优势,提出了应用RBF神经网络来实现高压输电线路的故障诊断,建造了基于rbfnn的高压输电线路故障诊断模型结构,并且给出了确定RBF网络最佳聚类数的标准。

关键词：高压输电线路 rbfnn 故障诊断 HMC算法

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基于微人工鱼群算法优化RBF神经网络

青岛理工大学学报 2010年第6期31卷 127-132页

作者：郭振波吕慧显赵志刚刘晓刚青岛大学信息工程学院青岛266071 青岛大学自动化工程学院青岛266071 湖北汽车工业学院电气工程系十堰442002

在人工鱼群算法的基础上提出了一种新的优化算法——微人工鱼群算法,作为径向基神经网络(rbfnn)的训练算法.微人工鱼群算法利用两个鱼群(寻优鱼群和库存鱼群)来寻优,寻优鱼群使用人工鱼群算法来寻找全局最优解,库存鱼群保证了寻优鱼群... 详细信息

在人工鱼群算法的基础上提出了一种新的优化算法——微人工鱼群算法,作为径向基神经网络(rbfnn)的训练算法.微人工鱼群算法利用两个鱼群(寻优鱼群和库存鱼群)来寻优,寻优鱼群使用人工鱼群算法来寻找全局最优解,库存鱼群保证了寻优鱼群的多样性,微人工鱼群算法使rbfnn的隐中心位置和相应的宽度值同时得以优化,提高了rbfnn的泛化能力.将微人工鱼群算法优化后的rbfnn应用于双螺旋和IRIS分类,试验结果表明,相对于K-means以及人工鱼群算法,本文方法在泛化能力上得到提高.

关键词： rbfnn 微人工鱼群算法泛化能力

Trajectory Tracking Control for Airships Based on Command-filtered Slide Mode Control with Neural Network Approximation

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Trajectory Tracking Control for Airships Based on Command-fi...