特定与非特定计时的认知和神经机制

特定与非特定计时机制一直是人类时间加工的两类假说,这两者在认知和神经层面具有各自的内涵和表现形式。新近研究表明:从认知层面看,特定计时系统说假定人类时间加工存在一种专门认知计时机制;非特定计时系统说认为人类时间加工不需要专门计时机制,而是通过对其他信息加工产物的分析获得。支持前者的认知模型主要涉及内部时钟模型、时间信息加工模型、注意阀门模型、资源分配模型及双滴水钟模型等;支持后者的认知模型主要有存储容量模型、变化/分割模型、背景变化模型、记忆痕迹模型等。从神经层面看,特定计时系统说主张特定的神经区域具有独特的表征时间信息的能力,当需要进行此类加工时该系统就会起作用;非特定计时系统说强调时间表征是源于内部的一种动态非特定神经机制,是基于感觉加工的激活数量或者神经元网络空间激活模式。支持前者的神经模型主要涉及特异化计时模型和分布式网络计时模型;支持后者的神经模型主要有状态依赖网络模型和能量读数模型。未来应该在更宏观的背景下探讨两类假说的相关问题,即实证研究的开展领域应该广泛化;理论模型的建构视角应该多元化;两类假说在认知和神经层面的内涵应该区分开。     

基于指数分布族的类特定文本分类算法

在文本分类中,选取一个高效的分类算法是提高文本分类准确度,缩短分类时间的关键。提出基于指数分布族的多项式贝叶斯类特定分类算法(exponential family-multinomial naive Bayes,EF-MNB),基于多项式模型构造了N个类的分布,利用类特定特征选择算法得到第N个类的特征子集及对应类的特征概率密度函数(probability density function,PDF),通过指数分布族构造了N个类的原始PDF估计表达式,给定N个类的训练集,得到了第N个类的最优PDF估计,并基于贝叶斯定理制定了分类规则。仿真结果表明,与基于文档主题生成模型和支持向量机(latent dirichlet allocation-support vector machine,LDA-SVM)的层次分析分类算法、改进的超球支持向量机(improved hyper-sphere support vector machine,IHS-SVM)文本分类算法和基于主成份分析和k最近邻(principal component analysis-k-nearest-neighbor,PCA-KNN)混合分类算法相比,EF-MNB类特定分类算法使用少量的时间就可获得更高分类准确率。     

时距信息加工的认知研究

概述了时距信息加工的三个认知模型(存储容量模型、加工时间模型、变化/分割模型)的理论要点.用已有的实验材料分析了它们的预测效度,提出了进一步研究该问题的设想.作者认为,上述三个认知模型对理解人类时距观念的形成都作出了自己特殊的贡献,但需要加以发展.     

文本阅读中时间信息加工的二阶段模型——来自ERP的证据

采用ERP技术,通过2个实验来探究文本阅读中时间信息加工的内在机制. 实验一通过控制文本阅读中事件场景持续时间,以时间词和回指词的N400波幅为指标,探讨时间信息转换后关键句阅读时间延长的原因;为了消除加工时间词本身对回指词加工的影响,实验二将重名回指词放在事件句句尾,进一步验证二阶段模型. 2个实验的结果表明:文本中时间转换信息引起关键句阅读时间延长的原因包括加工时间词与更新情境模型、通达先前信息与整合;文本阅读中时间信息加工符合二阶段模型,加工时间词和情境模型的更新为第一阶段,通达与整合先前信息为第二阶段. 研究结果为文本阅读中时间加工的二阶段模型进一步提供了神经生理方面的证据.     

基于卷积神经网络的特定目标文本情感分析模型

在特定目标文本情感分析过程中,文本序列分类受标注方式的限制,导致分析结果的准确率和召回率较低.为了解决这个问题,构建了基于卷积神经网络的特定目标文本情感分析模型(文本分析模型).根据情感差异分析特定目标文本序列,在输入层将文本特征矩阵作为卷积神经网络语言模型的输入数据,拼接成词性序列矩阵;分段池化捕获文本序列不同的关键特征,并分类处理提取到的特征向量;加入dropout机制完成特定目标文本情感分类,确定文本中每个词的重要度信息,实现特定目标文本情感分析.实验结果表明,文本分析模型的准确率高于84%,召回率最大值为87%,能够有效实现特定目标文本情感分析.     

基于特定领域的Web文本信息获取系统的研究

从特定领域用户获取Web文本信息的实际应用角度出发,在分析了系统相关开发理论基础上,通过从内容和语义上指导Web信息的搜索,尝试设计了一个基于特定领域的Web文本信息获取系统模型,并从实现技术上提出了开发这个系统的体系结构,分析了各组成模块的主要特点及其功能。着重研究了该系统的几项关键技术:Robot技术、Web页面内容的分析和站点结构的分析技术、中文文本的分类问题,包括中文的分词、特征提取、特征匹配及权值计算等的综合应用技术。     

分布式认知：认知观的革命性转变

分布式认知指认知在个体内部的分布,以及在个体与活动中介之间的分布。就前者而言,神经网络模型认为,信息是扩散在整个网络中的,或者说,知识存在于神经网络的联结或权重之中;关于后者,研究者们认为,特定活动中的认知是分布于个体、共同体及中介产品等之间的。个体认知与社会的和文化的分布式认知之间是一种交互式、螺旋式发展的互动关系     

河渠岸坡特定生态系统的脱氮效率及影响因素

采用多孔混凝土为河渠生态护岸载体,联合微生物、绿色植物等生态因子构建模拟河渠岸坡特定生态系统,以研究该系统的脱氮效果及其去除机制.研究结果表明:岸坡特定生态系统能强化河渠中氮类污染物的去除效果,且脱氮过程符合一级反应动力学关系;具有完善特定岸坡生态系统的实验渠,停留时间为7 d时氨氮去除率达到85%～900/0:总氮(TN)的去除效果受季节影响,在植物生长季节(4～8月份),7 d的停留时间内TN去除率达到90%,脱氮反应动力学常数为0.33 1-0.353 d-1,主要是微生物反硝化和植物吸收脱氮,脱氮贡献率为85%左右;在冬季(12月份),当停留时间为7 d时,TN去除率仅为36.4%,反应动力学常数为0.064 d-1,微生物反硝脱氮的贡献率为80.9%,而植物吸收的脱氮贡献率仅为4.3%;硬质化岸坡的空白渠中,TN去除率低于72%,脱氮反应动力学常数K最大值仅为0.191 d-1;在河渠岸坡特定生态岸坡中,反硝化细菌群集数量的时空分布特性与坡面基质反硝化潜力的时空分布特性基本类似,具有明显的根际效应,水生植物带是系统脱氮的主要功能区.     

记忆编码和提取中的神经激活模式再现?

情景记忆使得人们可以在头脑中生动地经历已经发生过的事件,然而支持这一过程的神经机制还没有得到很好地理解.本文针对近年来基于神经激活模式分析的研究对"神经激活模式再现"的假说进行了整合分析,提供了重要的支持性证据.这些研究发现,成功地提取伴随着编码时神经激活模式的再现,且再现的发生先于行为判断出现;除此以外,神经激活重现可以在重复学习过程中发生,或者由相似的学习材料引发,且这种再现程度与随后的记忆效果相关;此外,神经激活模式再现还可以在睡眠和休息条件下自发地产生,促进随后的记忆成绩.在此基础之上,本研究还进一步考察了神经激活模式的本质特征,探讨了内侧颞叶和额顶皮层等重要脑区在再现过程中的作用,并对神经激活模式再现的研究方向进行了展望.     

面向“特定受款者”的电子现金盲签名机制研究

随着计算机网络的不断普及以及电子商务应用的飞速发展,人类社会正快速地由工业经济向信息经济转型,电子商务交易中使用的电子现金支付方式已逐渐被人们所接收,在开放的互联网络环境中,建立一个安全可行的电子现金签名方案是当前急待解决的重要问题。本文建立了特定受款者的电子现金系统模型,模型基于信息隐藏机制,实现了在不影响具有不可追踪特性的电子现金机制内部结构前提下,提供一个特定受款者身份的安全解决方案,确保一个特定受款者的电子现金只能支付给该特定受款者或存入该受款者的账户中。     

单片机与变频调速技术的综合应用

介绍了单片机与变频器的综合应用系统.该系统采用8098单片机和富士变频器作为主控部件,既可单独对变频器功能进行开发研究,又能够组成微机控制的交流变频闭环调速系统,适合实验教学及特殊环境下的工程应用.     

图像采集系统的线性CCD驱动电路设计

文章介绍基于高速线性CCD器件的图像采集系统的构成及其应用。通过对CCD图像传感器TCD1209D驱动时序及数模转换芯片AD9224的转换时序的分析,结合图像采集系统硬件功能要求,设计用于图像采集的高速线性CCD驱动电路,并采用单片复杂可编程逻辑器件(CPLD)进行了实现;测试表明驱动时序产生电路满足目标图像采集系统的应用需要。     

基于神经网络的供油提前角脉谱研究

根据供油提前角控制精度的要求,确定了BP神经网络结构,选取不同实验数据为训练样本,获取了供油提前角脉谱;引入随机误差合成方法,以模型的计算总误差为指标,讨论了满足控制精度要求的样本数范围和最少样本数,并进行了由最少样本数获取最佳供油提前角实验,验证了具有最佳供油提前角的柴油机,其性能指标最优.实践表明,该方法能满足供油提前角控制要求,减轻供油提前角实验量.     

7号信令系统定时服务器设计

在电信领域，尤其在７号信令系统应用中，定时器有决定性的重要影响．以ＴＵＰ为对象，剖析７号信令系统定时特点，分析定时服务器的服务对象和设计需求．基于ＵＮＩＸ和ＶＭＥｅｘｅｃ实时操作系统平台，扩展了标准的ＵＮＩＸ定时服务，提供了一个实时、高分辨率定时处理机制，并从设计方案、实现算法及性能等方面进行了讨论     

基于MVC的GNSS验证系统授时指标软件设计与实现

为了方便分析GNSS验证系统授时指标,设计并实现了授时指标软件。该软件具有数据解析、授时载波频率准确性分析、载波频率稳定性分析、码载一致性分析、数据拟合、频域分析等功能。采用MVC(model-view-controller)模式对软件的系统架构进行设计,描述了Qt的信号与槽机制和核心模块的设计及其交互,并用C++语言在Qt平台完成了软件的开发。实验表明,该软件可方便地实现GNSS验证系统授时指标的定量分析,GNSS验证系统频率准确度为10~(-10)、码载一致性为10~(-10)。     

时间误差影响的理论分析

推导了时间观测误差和周期误差对观测结果影响的计算式，并对其规律从理论上进行了分析，对指导实践十分有益。     

自动变进、排气及供油正时系统的仿真

介绍了一种旨在改善高速高增压柴油机低工况性能的自动变进、排气及供油正时（ＡＶＩＥＩＴ）的新型增压系统．对１２Ｖ１５０柴油机采用ＡＶＩＥＩＴ系统进行了模拟计算,结果表明,在低速大扭矩工况点的气缸充量有明显提高．对Ｄ６１１４柴油机的原高速工况放气系统改用ＡＶＩＥＩＴ系统进行了模拟计算,结果表明,在标定工况时有效油耗率可以降低５～６ｇ／（ｋＷ·ｈ）,而最大扭矩工况点的性能基本不受影响,因此完全可以替代放气系统     

自动变进排气供油正时系统原理性验证试验

设计了自动变进排气供油正时（AVIEIT）系统的原理性验证试验方案，按此方案进行了相应的试验，试验结果证实了AVIEIT系统的思想，对原来采用高速工况放废气系统的车用柴油机来说，当采用AVIEIT系统之后，在最大转矩工况点的性能基本不受影响，而在标定工况点时的有效油耗率可以降低6g/(kW.h）,实验结果表明，AVIEIT系统可以代替放废气系统。     

改善大功率车用发动机低工况性能的AVIEIT系统

随着大功率车用发动机强化程度的不断提高 ,低工况供气不足将导致大功率车用发动机低工况性能恶化 .采用了 AVIEIT系统改善大功率车用发动机低工况性能并降低其机械负荷和热负荷 .整机性能模拟计算结果表明 ,采用 AVIEIT系统 ,大功率车用发动机最大扭矩工况的燃烧过量空气系数由 1 .447提高到 1 .562 ,涡轮前排气温度降低了 45℃ ,发动机最大爆发压力由 1 5.4MPa降低到 1 4.9MPa,改善了大功率车用发动机的低工况性能 ,同时降低了机械负荷和热负荷 ,而油耗率只增加了 1 .6g/( k W·h) ,达到了预定设计指标 .     

ASP技术在铁路运营中的应用

在铁路运输定时统计报告系统的发展历程的基础上，分析了现今铁路运输定时统计报告系统的系统构成及数据结构，利用Microsoft的ASP技术，编制动态网页，实现了铁路办公系统的自动化、无纸化。