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1.
香丹注射液抗急性心肌缺血有效部位的模拟筛选   总被引:1,自引:0,他引:1  
目的探讨香丹注射液抗急性心肌缺血有效部位。方法采用垂体后叶素致大鼠急性心肌缺血实验,基于正交设计和径向基函数神经网络,提出了香丹注射液的药效预测模型。采用留一法检验对模型的预测能力进行了交叉验证。结果预测药效与实验药效之间存在良好的线性关系(R2=0.99)。结论本研究所建立的药效预测模型可以对复方不同组合进行药效预测,多个配伍组的药效优于原方,其中尤以石油醚、正丁醇和水效果为最佳。  相似文献
2.
基于多模型思想,采用模糊聚类的方法对软测量数据进行了分类,对每类数据基于神经网络(NN)建模,采用RBF神经网络构造了每个数据样本的隶属度,将各模型输出的数据进行隶属度加权求和得到最终的软测量输出,并对某催化重整生产装置催化剂再生器氧含量进行了建模研究,获得了满意的结果。  相似文献
3.
针对传感器故障,提出了一种基于RBF神经网络的集成故障诊断方法,用RBF神经网络建立传感器故障模型,对系统的状态和故障参数进行在线估计,然后将故障参数与修正的Bayes分类算法(MB算法)相结合,进行传感器故障在线检测、分离和估计。对连续搅拌釜式反应器(CSTR)的仿真结果表明,该集成故障诊断方法能够对多重传感器进行故障进行快速准确的分离和估计,并对传感器故障具有容错性。  相似文献
4.
《医学教育探索》2010,(3):428-432
针对传统的随机指数标记(Random Exponential Marking,REM)算法存在参数难以调整的缺陷,提出了一种改进型主动队列管理算法—基于RBF网络的参数自调整REM算法。利用RBF神经网络动态地对算法参数进行调整,使其能够适应不断变化的网络环境。该算法将REM算法在一定条件下近似为比例积分控制,使REM算法参数调节近似等效于比例积分系数的调节,简化了参数调节,提高了算法的实时性。仿真实验表明:该算法优于传统的REM算法,具有良好的鲁棒性及较快的调节速率。  相似文献
5.
将T-S模糊模型与RBF神经网络相结合,构成T-S模糊RBF神经网络,提出了一种自适应DNA免疫算法优化设计T-S模糊RBF神经网络的规则后件参数的方法。该方法采用基于抗体浓度和克隆选择的更新策略调节机制,能有效地保持抗体的多样性,避免早熟收敛。将该方法应用于延迟焦化汽油干点的软测量建模,仿真结果表明了DNA免疫遗传算法在T-S模糊神经网络系统优化设计中的有效性,并可获得较高精度的模型。  相似文献
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