黄五群
- 作品数：17 被引量：15H指数：2
- 供职机构：南开大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家攀登计划更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术机械工程化学工程更多>>
- 互连权值灰度阶有限的神经网络的蒙特卡洛学习算法被引量：1
- 1994年
- 本文提出一种能在互连权值的灰度阶有限条件下实现神经网络学习的蒙特卡洛学习算法。用该方法研究了随机样本模式的学习样本正确识别率,发现对给定学习样本数,此识别率不仅与神经元数有关,而且与权值的灰度阶有关,将此方法用于具有旋转不变性模式识别能力的级联模型,对四种不同飞行器的144个学习样本,在灰度阶为6的情况下得到了满意的结果。
- 沈琴婉黄五群陈天崙张延炘
- 关键词：神经网络
- 二维随机三角点阵上三态和四态Potts模型的蒙特—卡罗重整化群研究被引量：1
- 1989年
- 本文用改进的蒙特-卡罗重整化群方法对二维随机三角点阵上的三态和四态Potts模型进行研究,分析它们的固定点及临界指数,所得的临界指数与理论的分析值符合很好。
- 黄五群陈天崙辛运愇
- 关键词：POTTS模型
- 神经网络对硫代磷酰胺酯类化合物的QSAR研究被引量：6
- 1994年
- O-乙基-O-芳基-N-异丙基硫代磷酰胺酯类化合物普遍具有较高除草活性,如何对其进行准确而全面的定量构效关系分析(QSAR)是设计高活性新结构药物分子的关键.人工神经网络(ANN)是信息处理新技术,具有非线性处理,自适应学习、容错抗噪音能力,通过学习确定输入输出间复杂的内部关系,实现对样品的识别与分类.本文建立了应用反传网络模型的药物分子设计软件ANNDMD-BP1;对该系列除草剂进行了QSAR分析,并与多元回归分析(MRA)进行了对比;辅助完成了农药新品种的分子设计与活性预测.
- 顾立群王磊光黄五群杨华铮
- 关键词：人工神经网络QSAR
- 人工神经网络的非线性动力学化方程学习算法
- 1996年
- 本文提出了一个新的人工神经网络的学习算法，将网络的学习问题处理为互连权「空间的线性规划问题，进而将通常的人工神经网络组态空间的非线性动力学方程方法推广到人工神经网络的互连权空间，并在方程中引入类似Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｓ的Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ算法机制以提高寻优能力，这一人工神经网络的演化方程学习算法，在很大程度上脱了局极值的束缚，得到了最优或接近最优的互连权。当引入Ｑ－Ｉｓｉｎｇ模型之后。
- 顾玉巧黄五群
- 关键词：神经网络学习算法
- 具有转动不变性模式识别能力的三层光学神经网络模型被引量：4
- 1992年
- 本文提出一种适于光学实现的三层神经网络模型,该模型具有对多目标转动不变的模式识别能力.该模型被用于对四种飞行器的平面内旋转识别.计算机仿真表明,该模型对样本模式、非样本模式以及有局部遮挡时,皆有良好的联想识别能力.
- 高成群黄五群沈琴婉陈天(山仑)张延炘
- 关键词：模式识别光学神经网络
- 延时神经网络混沌现象的研究
- 1994年
- 本文研究一个具有部分延时性能的三个神经元的不对称神经网络系统的动力学行为，讨论了当控制参数变化时网络呈现的各种现象，计算了李雅普人指数研究了阵发混沌现象，最后讨论了全延时神经网络的吸引子。
- 黄五群周昌松
- 关键词：神经网络动力学行为
- 神经网络对硫代磷酰胺酯类化合物的QSAR研究被引量：2
- 1995年
- 本文开始是应用神经网络函数连接网络FLN进行高活性除草剂硫代磷酰胺酯类化合物OSAR分析的,如图1所示.FLN原始输入模式各分量x_i经系列函数变换f_j(x_i)形成扩展分量x_j^E,组成增强输入模式,不经隐蔽层而直接与输出层神经元加权互连。
- 顾立群王磊光黄五群杨华铮
- 关键词：神经网络QSAR除草剂
- 二维随机三角点阵上依辛模型的蒙特卡洛重整化群研究
- 1989年
- 一、引言 自1976年以来逐步完善的蒙特卡洛重整化群(简记为MCRG)方法为研究分立体系的连续极限及临界行为提供了重要手段,因而被广泛用于研究统计模型的固定点及临界指数,和讨论格点规范理论中各种规范场的相变、连续极限、β函数及标度行为。
- 黄五群陈天崙
- 二维随机三角点阵上SU(2)×SU(2)手征模型β函数的研究
- 1989年
- 用蒙特卡洛重正化群方法讨论了二维随机三角点阵上SU(2)×SU(2)手征模型的β函数行为,得出它的行为与四维SU(2)规范理论的β函数相似,但强、弱耦合区的过渡更为平滑,不存在尖锐的小峰,标度区从β=1.6开始.
- 陈天崙黄五群金柯索存川
- 关键词：点阵Β函数
- 神经网络的非零温蒙特卡洛及迂回的蒙特卡洛学习算法
- 1996年
- 本文在人工神经网络的学习中选用适当的评价函数实现了将零温度的蒙特卡洛算法［２］向非零温情况的推广，得到优于零温的结果，但是仍未克服其学习结果依赖于初值的缺点．在分析其能量特点的基础上，本文提供了非零温的蒙特卡洛迂回学习算法，它能够成功地摆脱初值的影响，获得高存储容量的神经网络，此结论已经为仿真研究的结果所证实．
- 黄五群陈天仑张延
- 关键词：神经网络学习算法
