周西龙
- 作品数：5 被引量：5H指数：1
- 供职机构：中国海洋大学数学科学学院更多>>
- 发文基金：山东省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学文化科学天文地球更多>>
- 一种基于遗传算法的LVQ神经网络及其在故障诊断中的应用
- 2013年
- 本文通过分析LVQ神经网络及其变形的基本结构和算法,研究了基于LVQ神经网络的齿轮箱故障诊断方法。常用的LVQ神经网络存在神经元未被充分利用和算法对初值敏感,从而影响诊断预测的精度。本文提出采用遗传算法优化LVQ神经网络的初始权向量,给出了正确的诊断结果,并与LVQ神经网络的结果作了对比,结果表明用遗传算法优化的LVQ神经网络比LVQ神经网络有更高的诊断精度。
- 周西龙
- 关键词：LVQ神经网络遗传算法故障诊断
- 基于遗传算法和学习向量化网络的基因表达数据的阈值分析
- 2013年
- 常用的P值法对于非正态分布的基因表达数据的分类效果不理想,且运算量较大。为了对大规模的基因表达数据进行二值化分类,本文提出1种基于遗传算法的学习向量量化神经网络。采用遗传算法优化的自适应最大类间差算法,通过统计类间总体离差,构造阈值判别函数,从而得到较理想的动态分割阈值,进而获得了较为精准的网络训练集。实验结果表明了新方法具有较好的分类效果,能够有效地挖掘出基因表达数据的特征。
- 刘珑龙周西龙刘雪峰
- 关键词：遗传算法基因表达谱阈值
- 基因表达谱数据的挖掘研究
- 基因芯片技术的出现使得研究者可以同时分析上万个基因在各种生理状态或不同的发育阶段的表达情况以揭示它们的功能和相互之间的作用关系。目前，该技术已经被广泛地应用于医学疾病诊断和治疗，药物筛选和鉴定、农作物育种、环境监测等领域...
- 周西龙
- 关键词：基因表达谱数据挖掘时间序列OTSU算法
- 文献传递
- 基于模糊神经网络的多变量系统的解耦方法被引量：5
- 2013年
- 针对多变量、强耦合、纯迟延系统,提出一种模糊神经网络的解耦方法,结合遗传算法、将多变量系统解耦成单变量系统。传统解耦方法对于非线性系统、变结构系统以及耦合关系和耦合强度随时间和负载变化的复杂系统经常无能为力,而这种综合了模糊逻辑和神经网络优势的解耦方法,由于具有非线性和自学习能力,使其解耦性能不受影响,弥补了传统解耦方法的缺陷,对复杂系统有着较好的解耦能力。且该方法不需要建立精确的数学模型,易于实现。文章最后通过仿真实验验证了该模型的解耦效果。
- 刘珑龙刘雪锋周西龙
- 关键词：模糊神经网络遗传算法解耦控制多变量系统
- 活跃破碎的图像识别
- 2014年
- 破碎波峰线长度的速度谱Λ(c)及其高阶矩是研究破碎能量耗散、动量通量等关键问题的有效工具。活跃破碎的图像识别是正确计算Λ(c)的一个关键前提。Kleiss等2011年给出了一种基于对数累积灰度函数(L)的导函数区分活跃破碎与尾迹的阈值方法,但阈值的确定仍存在一定的主观性,得到的破碎阈值可能偏低。我们通过对渤海海域拍摄的白冠破碎观测资料的分析,发现L函数的二阶导数往往存在稳定的次峰,次峰所对应的灰度值正可作为区分活跃破碎与尾迹的灰度阈值,由此提出一种基于L函数二阶导数次峰的阈值确定方法。
- 张冲类淑河管长龙周西龙
- 关键词：图像识别
