基于免疫聚类的RBF神经网络在中医舌诊诊断中的应用

研究基于人工免疫聚类的RBF(Radial-Basis Function)神经网络应用于中医舌诊诊断,构建一个中医舌诊智能诊断的神经网络模型,旨在提高模型的诊断能力和收敛速度.对输入样本集进行数据归一化处理,采用改进的基于免疫聚类的RBF算法进行学习、训练.以肝病病证诊断进行仿真,结果表明:该中医舌诊智能诊断系统具有诊断能力强、收敛速度快,泛化能力强等特点.因此,基于人工免疫聚类的RBF神经网络应用于中医舌诊诊断的研究是可行的,有效的.     

计算机智能化网络监控系统设计与实现

讨论计算机网络管理环境中存在的问题,利用网络编程技术实现网络智能化的管理.采用C/S的设计模式,当启动计算机后客户端程序会自动运行,并与服务端的应用程序建立通信.网络管理员通过服务端程序对客户端计算机进行智能化的监控和管理,即服务器发送命令可让客户端的计算机执行相应的操作.     

基于免疫聚类的RBF神经网络研究

通过分析以往人工免疫聚类算法的不足之处,提出了一种改进的基于人工免疫聚类与RBF神经网络的混合算法.该算法由两个阶段组成:第一阶段采用人工免疫机制来确定RBF网络隐层的聚类中心的位置和数量;第二阶段建立RBF神经网络,对输入样本数据进行学习、训练,求输出层的权值矩阵W.最后以肝病病证诊断进行仿真,建立基于免疫聚类的RBF网络模型.实验结果表明:该算法用于中医病证诊断的研究是可行的和有效的.     

计算机实验室管理网络化探索

探讨计算机公共实验室管理存在的问题,并结合自己的工作经验探索利用先进的网络编程技术实现实验室管理的智能化方法.     

启发式教学在“计算机网络”课程教学中的应用与研究

本文针对当前计算机网络课程教学中普遍存在的问题,介绍了我系将启发式教学应用到计算机网络课程中的教学实践。     

齿痕舌像自动分割的方法

通过总结前人分割舌像的经验,在对齿痕一类舌像特征分析后,确定将RGB模型的舌图先转换为HSV模型,然后运用Otsu阈值法和分量互补的方法分割出完整的齿痕舌体图像.这种方法保留了齿痕的特点使识别齿痕成为可能.齿痕舌分割方法是齿痕舌数字化的基础,它进一步奠定了中医舌诊数字化的基础.     

改进的粒子群算法及收敛性分析

针对PSO算法对多峰值函数搜索易陷入局部极值点的缺点,提出一种改进的粒子群(MPSO)算法。MPSO算法采用逃逸策略和免疫学习策略来保证种群多样性,使算法能有效进行全局搜索。并讨论MPSO算法的收敛性,证明其能以概率1全局收敛。最后用3个常用的测试函数进行仿真,实验结果表明MPSO算法比PSO算法有更好的收敛性和更快的收敛速度。     

新形势下高校计算机房管理模式的探索与实践

本文探讨了如何充分利用网络资源来管理机房以及机房日常维护中经常碰到的问题及解决方法。     

新形势下高校计算机房管理模式的探索与实践

本文探讨了如何充分利用网络资源来管理机房以及机房日常维护中经常碰到的问题及解决方法。     

基于负相关神经网络集成算法及其应用的研究

传统的神经网络集成中各子网络之间的相关性较大,从而影响集成的泛化能力.为此,提出用负相关学习算法来训练神经网络集成,以增加子网络间的差异度,从而提高集成的泛化能力.并将基于负相关学习法的神经网络集成应用于中医舌诊诊断,以肝病病证诊断进行仿真.实验结果表明:基于负相关学习法的神经网络集成比单个子网和传统神经网络集成更能有效地提高其泛化能力.因此,基于负相关神经网络集成算法的研究是可行的、有效的.