基于增强生长型神经气的高维多目标进化算法

随着对高维多目标优化问题的深入研究,带有不规则Pareto前沿的高维多目标优化问题因其复杂的Pareto前沿分布,给现有方法的求解带来了挑战。针对上述问题,提出一种基于增强生长型神经气的高维多目标进化算法,该算法综合生长型神经气网络的学习特性与二元质量指标的优化特性来增强种群在不规则Pareto前沿的收敛压力。首先,设计了一种增强的生长型神经气网络,该网络利用Pareto最优前沿的拓扑信息指导种群向Pareto最优前沿方向收敛。然后,提出了一种联合度量指标以配合Pareto支配信息来综合评价个体的收敛性。最后,提出一种基于自适应参考点的环境选择增强种群在高维目标空间的多样性。为验证所提算法的性能,在DTLZ和WFG基准问题集中的44个不规则高维多目标优化问题与5种先进的高维多目标进化算法进行对比实验。实验结果表明,所提出的基于增强生长型神经气的高维多目标进化算法的整体性能优于对比算法。

针刺“颅底七穴”对脑梗死后肝郁气滞型抑郁症患者IL-6、Hcy、BDNF及神经递质的影响

目的:观察“颅底七穴”针刺治疗脑梗死后抑郁症肝郁气滞型患者的作用机制。方法:选取脑梗死后抑郁症肝郁气滞型患者130例,随机分为对照组和观察组各65例。对照组采用西医常规治疗,观察组联合“颅底七穴”针刺治疗,治疗周期为4周。比较两组治疗前后匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)、汉密尔顿焦虑量表(HAMD)评分、中医症状总积分改善情况;比较两组治疗前后血清白细胞介素-6(IL-6)、同型半胱胺酸(Hcy)、5-羟色胺(5-HT)、胃泌素(GAS)、脑源性神经生长因子(BDNF)、脑血流改善情况及两组总有效率差异。结果:治疗后两组PSQI评分、HAMD评分、中医症状总积分降低(P<0.05);组间比较显示,治疗后观察组上述评分均更低(P<0.05);治疗后两组血清IL-6、Hcy降低,5-HT、GAS、BDNF升高;治疗后观察组血清IL-6、Hcy低于对照组,5-HT、GAS、BDNF高于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05);治疗后,两组基底动脉、椎动脉收缩期流速峰值均升高(P<0.05),且观察组较对照组改善更明显(P<0.05);观察组总有效率96.92%,高于对照组(83.08%)(P<0.05)。结论:脑梗死后抑郁症肝郁气滞型患者针刺“颅底七穴”治疗有助于减轻炎症反应,调控神经因子,改善脑部血流,从而提高临床疗效。

点云重构三角网格的生长型神经气算法

为克服点云噪声、不均匀分布和复杂拓扑结构对三角网格重构的限制,改进了生长型神经气重构算法.以样本在网格局部投影作为神经元插入判据,自适应调节网格增长速度,保持几何变换与拓扑变换的协调.利用非流形边检测机制删除冗余连接,保持网格的拓扑有效性.网络学习过程中动态更新三角片结构,且在孔洞修复阶段扩大近邻查找范围,连接近邻节点中的边界点,直到网格收敛,最终得到正确的欧拉示性数.算例表明,改进的算法对带噪声点云具有鲁棒性,可根据非均匀点云的分布自动调整网格密度,且能重构具有复杂拓扑结构的曲面.重构的三角网格对曲面逼近精度较高,网格出度均匀,三角形近似等边.

混沌系统辨识的一种新的生长型神经气方法

在自组织神经网络基础上 ,根据生物群落自然增长的机制 ,提出了一种新的生长型神经气的自组织算法 ,用于混沌系统的自组织辨识 .该算法在学习样本的激励下能够动态地增加神经元 ,避免某些神经元可能出现的欠训练现象 ,从而极大地提高了网络整体训练的速度 .最后以 L

针刺联合鼠神经生长因子治疗气滞血瘀型突发性耳聋临床观察

目的:观察针刺治疗气滞血瘀型突发性耳聋的临床疗效。方法:随机选取我院在2014年1月~2016年1月期间收治的68例气滞血瘀型突发性耳聋患者为研究对象,将所选患者随机分为观察组(n=34)和对照组(n=34),对照组采用常规西药治疗,观察组在对照组的基础上加针刺治疗。观察两组患者的临床疗效。结果:观察组纯音测听气导状况显著优于对照组(P<0.05);观察者耳聋治疗效率(88.24%)显著高于对照组(76.47%),观察组患者的不良反应发生率(2.94%)明显低于对照组(17.65%),两组比较具有统计学意义(P<0.05)。结论:针刺联合西药注射用鼠神经生长因子治疗气滞血瘀型突发性耳聋临床效果显著,能够显著降低不良反应发生率,具有较高的安全性,值得临床推广应用。

金匮肾气丸治疗肾虚肝郁型抑郁症的治疗效果及其对人血清神经生长因子的影响

目的探讨金匮肾气丸对肾虚肝郁型抑郁症患者人血清神经生长因子(nerve growth factor,NGF)的影响。方法 60例肾虚肝郁型抑郁症患者,采用数字表法将患者随机分为研究组30例和对照组30例,研究组口服草酸艾司西酞普兰联合金匮肾气丸方,1剂/d,分2次服用。对照组口服草酸艾司西酞普兰,20 mg/d。两组均治疗8周。在治疗前及治疗的2、4、8周末分别评定蒙哥马利抑郁量表(Montgomery-Asberg-Rating Scale,MADRS)及抑郁症中医证候要素量表,同时分别测定治疗前、后患者NGF浓度。结果研究组和对照组治疗前MADRS评分、中医证候要素量表评分差异无统计学意义(P> 0. 05),以量表评定时间(2、4、8周末)为组内因素、组别(研究组和对照组)为组间因素,通过重复测量方差分析可知,组内因素(MADRS)自变量效应显著[F(2,58)=301. 367,P=0. 000],组内与组间因素交互作用显著[F(2,58)=4. 022,P=0. 008],同时组间因素自变量效应显著[F(2,58)=9. 658,P=0. 003];组内因素(中医证候要素量表评分)自变量效应显著[F(2,58)=355. 130,P=0. 000],组内因素与组间因素交互作用不显著[F(2,58)=0. 970,P=0. 374],组间效应显著[F(2,58)=5. 336,P=0. 024],提示随着治疗周期的延长,研究组治疗效果优于对照组。治疗前两组NGF浓度比较,差异无统计学意义(P>0. 05),治疗后研究组NGF浓度较对照组显著升高(P <0. 05)。Pearson相关分析结果显示,研究组患者治疗前后NGF浓度差值与中医证候要素量表评分中肾虚评分差值呈正相关(r=0. 481,P=0. 007),与肝郁评分差值呈正相关(r=0. 370,P=0. 044)。结论金匮肾气丸可有效改善肾虚肝郁型抑郁症患者症状,同时对比单独使用草酸艾司西酞普兰的患者,其大幅度提升了血清NGF浓度。

一种基于增量学习型矢量量化的有效文本分类算法

KNN作为一种简单的分类方法在文本分类中有广泛的应用,但存在着计算量大和训练文档分布不均所造成的分类准确率下降等问题.针对这些问题,基于最小化学习误差的增量思想,该文将学习型矢量量化(LVQ)和生长型神经气(GNG)结合起来提出一种新的增量学习型矢量量化方法,并将其应用到文本分类中.文中提出的算法对所有的训练样本有选择性地进行一次训练就可以生成有效的代表样本集,具有较强的学习能力.实验结果表明:这种方法不仅可以降低KNN方法的测试时间,而且可以保持甚至提高分类的准确性.

聚类与信息共享的多智能体深度强化学习协同控制交通灯

该文提出一种适用于多路口交通灯实时控制的多智能体深度循环Q-网络(MADRQN),目的是提高多个路口的联合控制效果。该方法将交通灯控制建模成马尔可夫决策过程,将每个路口的控制器作为智能体,根据位置和观测信息对智能体聚类,然后在聚类内部进行信息共享和中心化训练,并在每个训练过程结束时将评价值最高的值函数网络参数分享给其它智能体。在城市交通仿真软件(SUMO)下的仿真实验结果表明,所提方法能够减少通信的数据量,使得智能体之间的信息共享和中心化训练更加可行和高效,车辆平均等待时长少于当前最优的基于多智能体深度强化学习的交通灯控制方法,能够有效地缓解交通拥堵。

基于聚类与改进最小二乘法支持向量机算法的汽车总装输送装备故障预警方法

汽车总装工艺复杂、生产节拍快、产量大,百分之六十以上的时间都在进行主辅物料输送,因此输送装备由于故障引起的停机会造成巨大的经济损失。为了对生产物料输送装备的健康状态作出评估,并在可能发生故障时作出预警,提出一种基于生长型神经气聚类算法与改进最小二乘法支持向量机(LS-SVM)回归模型的汽车总装输送装备故障预警方法。首先根据传感器的历史信号数据进行特征提取和降维处理,获得特征向量;运用生长型神经气聚类算法,将正常状态数据划分为多种工况,得到若干聚类中心,并计算当前运行数据的特征向量与聚类中心的欧式距离从而得到相似度趋势;同时构建了历史记忆矩阵,并通过改进粒子群算法优化LS-SVM回归模型参数,计算残差值,并结合残差值与相似度趋势,得出风险系数,对装备状态进行评估和预警。将所提方法应用于汽车总装物料输送设备,将减速器与轴承的振动值的均方根输入模型,得出设备的风险因子,证明了该方法的有效性。