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在线分类文献资料
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基于PCA和Fisher判别分析的锋电位在线分类算法
目的 大脑神经元胞外单细胞动作电位(即锋电位)的检测与分类,是研究神经系统处理信息机制的关键.常用方法是实验完成后对记录到的数据进行离线检测与分类,然而当需要在短时完成大量数据的处理或无线传输时,则需实现锋电位的在线检测与分类.方法 为实现在线分类,本文在利用主成分分析法(principal component analysis,PCA)和K均值分类法对一定量数据进行预分类的基础上,提出使用PCA结合Fisher判别分析的方法,并与基于距离的模板匹配法、BP神经网络分类法进行了分类效果和算法复杂度的比较.结果 仿真结果表明,该方法相对于其它两种方法在分类效果和算法复杂度上都具有一定的优势.结论 此方法是实现锋电位在线分类的不错选择.
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抗生素生产过程的经济效益实时评价及调度优化
生物发酵过程机理复杂、复现性差、波动大,微生物浓度和产物浓度等关键变量的在线检测困难,导致过程的优化调度决策难度很高.本文以青霉素发酵过程为例,采用人工神经网络,对过程效益函数实现了超前预报,并提出在线分类及优化调度的方法.对实际过程数据的拟动态仿真证实了在线分类及优化调度决策的可行性和优越性.
