The RCT approach for cell coverage prediction (II): Experiment and early results

We study on the implementation flow of the radio computerized tomography (RCT) prediction method. A case in real cellular mobile radio (CMR) system together with the prediction results are also presented. As shown by the results, the RCT prediction method is marked for its convenience and rapidity, as well as its relative high precision even when the prediction procedure is highly simplified. Since it is developed according to the characteristics of wireless communication environments of our country and has concurrently merits from both statistical and deterministic prediction models, the RCT prediction method is in good agreement with engineering practices in cellular mobile communication in cities at home. Optimized by combining with other techniques, further improvement could be achieved in the stability and precision of the RCT prediction method which now serves as the core part of a software tool for commercial use in CMR system analysis and optimization. Biography: Yu Sheng-bing (1974-), male, Ph. D candidate, research interest: theory analysis and application development of radio propagation in wireless communication systems.     

基于神经网络技术自动筛选Monastrol抑制剂的算法研究

带自动荧光显微镜的HCS（high content screening）系统是一种新兴的显微摄影、筛选和处理系统.HCS系统在摄影过程中会产生大量数据,人工筛选和识别费时费力.本文为了进行Monastrol抑制剂的筛选,基于前馈式神经网络技术研究了一种对HCS系统摄影的大量细胞同时进行特征提取和细胞显型识别的自动算法.在得到各个通道分离的图像后,对不同通道图像进行并行预处理,并采用神经网络和逻辑运算相结合的算法进行处理.我们将该方法运用于Monastrol抑制剂的筛选中,并将结果与人工识别结果进行分析比较.相比较前人提出的multi-phenotypic mitotic analysis（MMA）算法自动识别的正确率得以提高,可更好评估抗癌药剂效用.     

动态STDP突触系统模型设计与验证

神经突触的STDP（Spike Timing Dependent Plasticity）机制被认为是脑神经网络中最重要的机制之一，最有效的模拟STDP神经突触的方法是建立神经突触的离子通道的动力学模型。目前的STDP突触系统建模均存在一定的缺陷，不能很好地解释STDP机制的细胞分子生物反应原理或者得到STDP的时间非对...     

基于人工神经网络技术的投标前期决策

针对投标前期决策中常用决策分析方法未能有效解决影响因素之间、影响因素与决策结果之间的复杂非线性关系的问题,通过调查、比较和分析,结合人工神经网络分析方法的要求,确定了投标前期决策影响因素的指标体系.将人工神经网络技术应用于投标前期决策,应用定量法和模糊综合评价法提出相应指标的量化标准及方法,据此构建了具有较好泛化学习能力及较好学习速度的人工神经网络投标前期决策模型.在MATLAB平台上,开发出人工神经网络投标前期决策模型应用系统.通过工程实例证明,此方法能有效应用于施工企业的前期投标决策.     

基于偏最小二乘的BP网络模型及其应用

基于BP网络模型具有拟合非线性数据的特性,提出一种基于非线性迭代偏最小二乘算法(NIPALS)的BP网络的构造策略,构造了新的PLS-BP网络模型,使BP网络减少迭代步数,提高学习效率.采用非线性迭代偏最小二乘算法预处理数据,将得到主成分数、自变量和因变量的主成分数的权重以及主成分间的关系矩阵B,以此用来确定BP网络的隐节点数和输入层、输出层的初始权值以及隐节点的关联系数.最后,进行仿真实验,并将它与PLS模型、标准的BP网络模型进行了比较,仿真结果表明,拟合和预测效果较好.     

参数化弧相容约束传播

为进一步提高约束满足问题求解算法的效率,对约束传播过程进行了分析,并使用变量论域缩减比例对弧相容传播深度进行参数化描述,同时提出了一个约束传播程度可以控制的弧相容传播算法,研究了在不同参数下约束求解算法的效率。该算法在“明月1.0”架构下实现。实验结果表明,约束传播程度是影响算法求解效率的一个重要因素,通过调整控制参数可以使算法效率提高3~4倍。     

外场RCS测量多路径干扰抑制技术研究

针对室外近地雷达横截面(RCS)测试场测量结果易受多路径干扰影响的问题,利用射线跟踪技术,综合考虑了信号直射、地面反射和刀边衍射3种因素,建立了单刀刃型障碍信号传输损耗预测模型,推导出了单刀刃型雷达栅信号传输衰落的数学表达式.结合某单位外场数据,对近地信号传输损耗预测模型进行了仿真分析,提出了一种新的单刀刃型雷达栅高度选取原则,根据优化结果进行了工程实现.实测结果证明了文中所述模型的实用性和有效性.     

白木通人工繁育技术研究

为探讨白木通人工繁育技术,以出苗率和成活率为指标,研究了播种季节、播种方式对有性繁殖的影响,以及扦插种条前处理、扦插用种条的采集时间、扦插用种条的质量、扦插时间4因素对扦插效果的影响。结果表明,播种季节以农历冬至前后播种效果最好;播种方式为种子直播到塑料大棚的营养钵中,并加盖1~2 cm厚的营养土;扦插繁殖中,激素处理对扦插效果影响较大,其中ABT(2号)处理成活率最高;冬季采集种条置湿沙贮藏成活率明显高于其它采集时间所采集的种条;扦插种条的质量直接影响扦插成活率,其中以直接5~8 mm的种条成活率最高;扦插时间对扦插种条的成活起关键作用,其中以3月份扦插效果最好。通过本研究,初步拟定了白木通有性繁殖与无性繁殖技术。     

任意方向运动多层介质中电磁波的传播特征

利用Lorentz变换矩阵和运动各向同性均匀介质中电磁场量间的关系及边界条件,详细推导了,当多层介质沿任意方向运动时,入射波在运动系下,在静止参考系中其多层介质界面上电磁波场量传播特征的矩阵递关系和波矢量的变化关系.     

采用BP神经网络的基波高精度检测方法

提出一种基于BP(Back Propagation)神经网络的电网基波频率和幅值的高精度检测方法。正弦信号过零点两侧对称两点连线与时间轴的交点和频率满足单调关系,但并非严格的线性关系,而且与幅值无关,据此用BP神经网络建立该交点与频率的映射关系,并提出了对称点优化选取方法。仿真表明,提出的算法对频率的检测精度达到10-4,幅值的检测精度高达10-5,远远高于普通傅里叶变换(Fast Fourier Transfromation, FFT)算法和FFT加Hanning窗算法;随机噪声和谐波对该方法测量精度的影响很小,具有较强的抗干扰能力。