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带头人培养计划“动态参数混合编码和多尺度搜索的遗传算法优化设计神经网络的研究”项目通过验收

来源:    发布时间:2005-09-27    点击量:

带头人培养计划“动态参数混合编码和多尺度搜索的遗传算法优化设计神经网络的研究”项目通过验收
   
  
    2005年6月1日,省科技厅组织专家在南昌召开了由南昌航空工业学院黎明博士承担的第三批江西省主要学科学术和技术带头人培养计划“动态参数混合编码和多尺度搜索的遗传算法优化设计神经网络的研究”项目验收会。
    与会专家一致认为,该项目首次提出了动态区域性多群体搜索和基于有性繁殖的遗传算法,深入研究并改进了遗传编码方法、自适应遗传控制参数选择方法和其它遗传运算方法,有效地抑制了遗传算法的早熟收敛问题,显著提高了遗传算法的全局收敛率和收敛速度。通过用遗传算法优化设计神经网络的方法大大减少了遗传算法所需的遗传群体规模,解决了大规模神经网络和小训练样本集下的神经网络优化设计问题,提高了神经网络训练到全局最优的能力。同时提出了结合有监督和非监督学习的模糊Hamming神经网络、具有更严格警戒测试准则的ART2神经网络和具有自适应类警戒参数的模糊ARTMAP神经网络,解决了ART和Hamming神经网络的非凸分类问题,提高了神经网络的分类准确性,并将遗传算法与神经网络的研究成果成功应用于图象处理、计算机视觉、模式识别、控制系统设计等诸多研究领域。
    通过项目的实施,帮助建立了“信号与信息处理”、“控制理论与工程”两个新的硕士点,并将“测控技术与仪器”学科建设成为省重点学科。项目组成员先后都得到了职称或职务晋升,培养对象的学术水平和影响力进一步扩大;同时,培养了6名硕士研究生,形成了一支在人工智能研究领域较强的学术梯队。
    该项目圆满完成了计划任务书中的要求,在国内外发表了系列学术论文,有些论文发表在国际权威学术期刊上,其研究成果达国际先进水平,与会专家一致同意通过验收。

                                                         二○○五年六月二日

 


                     带头人培养计划“临床化学试剂中稳态机制的建立及其应用”项目通过验收
    2005年6月4日,省科技厅组织专家在南昌召开了由江西特康科技有限公司周洪华研究员承担的第六批江西省主要学科学术和技术带头人培养计划“临床化学试剂中稳态机制的建立及其应用”项目验收会。省科技厅副厅长左喜民到会并讲话。
    与会专家一致认为,该项目在Trinder,s反应中,引入Mopso缓冲体系和应用动态稳定技术(Dynamic Cycling Stable Technology,DCST),能显著提高还原型辅酶I(NADH)及其同系的稳定性,可将氧化的辅酶I(NAD+)还原成还原型辅酶I(NADH),生产方便稳定的液体型单试剂。尤其是“二氧化碳测定试剂”和“氨测定试剂”接触空气中的CO2或氨失效后,密封保存又可重新使用,且应用DCST,还可使用廉价的氧化型辅酶I作为原料,代替还原型辅酶I,降低制造成本。并将天然的胆红素与白蛋白结合,加入几种稳定剂,使其溶于水并阻止氧化,制备的胆红素标准保存期长。
    通过带头人培养计划项目的实施,培养和锻炼了一批临床化学试剂的研发生产技术人员,研究成果申请了3项发明专利。
该项目圆满完成了计划任务书的要求,达到预期目标,取得了较好的经济和社会效益;其成果处于国内领先水平,部分达国际先进水平,与会专家一致同意通过验收。

 

                                                     二○○五年六月六日