期望最大算法优化与在神经放电尖峰分类中应用.doc

页眉..页脚<>全部作者:尹海兵胡德文刘亚东李明王玉成第1作者单位:国防科技大学机电工程与自动化学院自动控制系论文摘要:近年来,包括了基于多元t分布混合模型的期望最大算法(EM)在内的多种自动实现神经放电尖峰(spike)分类的方法不断得到发展。然而,研究表明,EM算法具有线性收敛性,对于神经放电尖峰的分类来说,由于计算时间的消耗而显得不太适用。本文介绍了1种优化的EM算法,它基于多元t分布混合模型,可以实现有效地神经放电尖峰的分类。在神经放电尖峰的高维特征空间内,算法利用梯度上升原理对EM算法进行了优化,在仿真和实际数据中的应用表明,优化后的算法具有更好的收敛速度和更好的鲁棒性,更适合应用于神经放电尖峰的分类。关键词:神经放电尖峰分类、期望最大算法、梯度上升(浏览全文)发表日期:2008年04月10日同行评议:(暂时没有)综合评价:(暂时没有)修改稿:<>页眉..。网络的设计和实施能够带来切身实际的利益,城域网、企业网、局域网、家庭网和个人网络都是网络发展的体现。网络发明的初衷并不仅仅是表现在它的规模上,而是互联互通,资源共享,消除资源访问的壁垒,让生活更加方便、快捷、高效。随着网络技术的发展,网络在应用方面也体现出了很大的潜力,能够共享和调度成千上万的计算设备协同并发工作,能汇聚数百万计的信息资源加以归类、分析和发布,还可以让世界每一个角落的人们实时沟通交流。在现代高速发展的社会里,企业与企业之间的联系日益密切,大量的、复杂的信息交流显得由为重要。随着电子科技的高速发展,那些如何复杂大量的信息,通过网络技术帮助下,就可以轻而易举的从某一地方传送到另一地方,而且简单、快速、准确,给人们带来了很大的方便。而在现代企业中,网络技术在管理中的应用,已显得举足轻重。随着企业信息化进程的进一步深入和发展,计算机在企业中的应用越来越广泛,而企业对计算机的依赖越来越强。随着网络应用的日益丰富以及人们在日常生活中对网络依赖的日渐紧密,那么对于网络吞吐量,网络延时,网络链路的稳定性以及网络服务的多样性就会产生新的要求,同时也希望网络应用的花销能更加低廉,这样针对电信网络运营商所提供的服务将会产生巨大的挑战,本实时通信系统的成功应用将会给运营商们提供更加方便,快捷,稳定,并且低廉的网络运营成本,本实时通信系统帮助企业实现巨大的商业价值的同时也为用户带来的更加高效,快速,稳定并且廉价的网络服务资源。..,需求分析是一个重要的阶段,是项目开发的基本要素,是项目实现和实行的关键。软件工程的需求分析指的是了解用户需求,在软件的功能上和客户沟通并且达成一致,评估软件的风险系数和项目需要付出的代价,最终形成一个完善设计实现的复杂过程。目前比较流行的软件需求分析方法有:结构化分析方法和面向对象的分析方法。。它一般利用图形表达用户需求,使用的手段主要有数据流图、数据字典、结构化语言、判定表以及判定树等。结构化分析的步骤如下:①分析当前的情况,做出反映当前物理模型的DFD;②推导出等价的逻辑模型的DFD;③设计新的逻辑系统,生成数据字典和基元描述;④建立人机接口,提出可供选择的目标系统物理模型的DFD;⑤确定各种方案的成本和风险等级,据此对各种方案进行分析;⑥选择一种方案;⑦建立完整的需求规约。。从结构化设计的方法中,我们不难发现,结构化设计方法求解问题的基本策略是从功能的角度审视问题域。它将应用程序看成实现某些特定任务的功能模块,其中子过程是实现某项具体操作的底层功能模块。在每个功能模块中,用数据结构描述待处理数据的组织形式,用算法描述具体的操作过程。面对日趋复杂的应用系统,这种开发思路逐渐暴露了一些弱点。那么面向对象的分析首先根据客户需求抽象出业务对象;然后对需求进行合理分层,构建相对独立的业务模块;之后设计业务页眉..页脚逻辑,利用多态、继承、封装、抽象的编程思想,实现业务需求;最后通过整合各模块,达到高内聚、低耦合的效果,从而满足客户要求。、事件以及任务提取汇总而成的结构化框架。软件的开发包括了需求分析、系统设计、编码实现以及单元、系统测试等阶段,有时也会有一部分的后期维护阶段。软件的开发设计模型能够更加清晰、直观地反应出软件设计开发的全部过程,明确定义了开发过程中所需要完成的事件和任务。常见的软件设计模型有:边做边改模型、瀑布模型、原型模型、增量模型、螺旋模型、演化模型、喷泉模型、智能模型、混合模型等,下面