文档介绍：摘要目前,计算智能是智能科学的重要方法之一,也是信息技术的前沿课题,以计算智能为核心内容的交叉学科,如机器学习、数据挖掘、智能控制等已成为当前的研究热点,近年来研究出的计算智能新技术和新方法已经广泛应用于多个学科领域,尤其是在信号处理、模式识别、非线性系统最优化、知识工程、计算机辅助医学诊断等方面取得了丰硕的成果。本文针对计算智能领域的神经网络融合算法、自适应信号处理等重点问题进行了专题研究,并将所提出的各种算法应用于计算机辅助医学诊断和生物医学信号分析。本文的研究工作主要有:韵ス亟诎诙藕沤辛瞬ㄐ畏治觯捎昧巳ň趾头侄蔚波形因数、偏斜度、峰度、信息熵、转向计数和均方值方差这几种统计特性并进行了特征选择,此后利用径向基函数网络对膝关节摆动信号进行了有效的诊断。随后,结合了规整化和交叉确认方法提出了多层感知器的最优结构选择算法。允粲诜巧墒郊傻纳窬缦咝匀诤纤惴ń辛松钊研究,对绝大多数投票、简单平均和加权平均算法进行了归纳总结,提出了新的感知器平均、最小均方融合、归一化加权平均和自适应线性组合算法。在此基础上,通过乳腺癌诊断、酵母蛋自质亚细胞定位预测、乳房组织分类、函数逼近实验进行了神经网络集成系统的性能测试和比较分析。实验结果表明,基于本文提出的神经网络融合算法北京邮电人学博上学位论文
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与之前研究者提出的简单平均、混合专家系统、加权平均等融合方法相比简洁易行,更充分地利用成分神经网络提供的信息,并且能够大幅提升神经网络集成系统的分类正确率和预测精确度。杓瞥隹勺允视Φ叵牡缧藕胖性肷扇诺闹悄芸刂葡统。研究内容包括两部分,第一部分设计了合适的自适应滤波器对心电信号成分进行估计,通过心电信号各波段的分割和重建而达到噪声消除效果,第二部分根据参考噪声的不同时域和频域特性设计出合适的自适应噪声消除系统。实验结果表明,本文所提出的这两种智能控制系统较传统的自适应滤波系统,能更快速、更有效地消除基线漂移、电源工频干扰和高频随机噪声这几种典型的噪声干扰。关键词:计算智能,神经网络集成,计算机辅助医学诊断,心电信号处理,自适应滤波器,膝关节摆动信号诊断北京邮电人学博一宦畚摘要
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兰垒龌盈丛塾日期:—兰竺弘坚型丞氧日期:圣,口鼻文本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京邮电大学。学校有权保独创性虼葱滦声明成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北京邮电大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。本人签名:关于论文使用授权的说明学位论文作者完全了解北京邮电大学有关保留和使用学位论文的规定,即:留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。C艿难宦畚脑诮饷芎笞袷卮斯娑非保密论文注释:本学位论文彳、粲诒C芊段В视帽臼谌ㄊ椤导师签名:日期:
辑筶徒扑等领域的研究人员结合第一章概述引言区别,美国电子与电气工程师学会成立了一个命名为“计算智能术思想是结构模拟;谎灾凹扑阒悄神经网络:呒进化算法’’。人工神经网络是计算智能的结构模型基础,模糊逻辑和进化计算是为了强化神经计算技术植入计算机使之产生智能策略,变得“聪明’’起来】。该学科与其他以对所观测数据进行分类的能力为基础,对数值计算技术进行强化,从在世纪年代人工神经网络复兴以后,神经计算的研究和应用获得了很大发展;到了年代初期,人工神经网络与模糊逻在一起形成了一个很大的研究团体。在年,为了与已有的“人工智能新学会,从此“计算智能殉晌V悄苣拟峁鼓D狻⒐δ苣D狻⑿形DD的一个重要流派斯ど窬绲幕狙网络的学习能力而引入的智能方法。计算智能是智能科学的重要学科领域,目的在于研究如何将学习算法和进化研究领域相结合还形成了许多的交叉学科,例如计算智能与人工智能相结合形成了机器学习】;计算智能与数据库技术相结合形成了数据挖掘患扑阒悄苡胱远刂葡嘟岷闲纬闪酥悄芸刂计算智能和信号与信息处理技术相结合形成了智能信息处理等。近年来,机器学习、数据挖掘、智能信息处理已经成为众多交叉学科领域研究的热点。随着科学技术的高速发展,系统越来越复杂,数据积累成倍增加,需要处理