嗅觉系统神经网络模型字符识别中的应用

Freeman在大量神经生理实验的基础上建立了生物嗅觉系统的非线性神经网络模型,即K系列模型．其中,KⅢ模型是一种混沌神经网络,它的模式识别机制与以往的人工神经网络完全不同,更接近实际生物神经系统的工作模式．研究通过对26个英文字符的学习、识别研究得出,系统相对于传统的神经网络有着很强的学习能力,学习5～6次就能有很好的识别能力,在10次达到最优学习效果,并与真实神经系统学习过程中的倒“U”曲线相对应．     

SI-GaAs光电导和光霍尔特性研究

研制了一套半绝缘半导体光电导率(PC)和光霍尔特性(PH)测试系统。应用该系统测量了多种类型SI-GaAs体单晶室温和77K的光电导特性及典型样品的室温光霍尔特性,对获得的谱线特征从Cr和O能级的角度作了分析讨论。     

PBA大直径盾构隧道扩挖车站施工的关键技术

北京地铁十四号线采用外径为10 m的大直径土压平衡盾构进行地铁施工.由于盾构隧道扩挖车站施工具有盾构设备利用率高、建设进度快、环境影响小的优势,将台站采用盾构隧道已形成的中洞结合PBA法(洞桩法)扩挖而成,解决了盾构区间施工速度快与车站施工速度慢之间相互矛盾的问题.本文重点分析PBA大直径盾构隧道扩挖车站的工法特点,明确车站结构形式及施工步序,对施工过程中盾构掘进控制、管片拼装与拆除、纵梁与管片的连接、初支及二衬施作等关键技术进行了研究.施工完成后,实测数据显示地表沉降满足控制要求.研究结果可为类似工程提供参考及借鉴.     

非线性嗅觉生理模型在一维序列识别中的应用

Water J Freeman教授在生理实验的基础上建立了一套基于嗅觉系统的神经网络模型。这套模型运用非线性动力学的方法较好的模拟了人体的嗅觉系统,并能够产生类似脑电的非周期背景信号。利用这个的基于嗅觉系统而建立的模型--K系列模型可以实现模式识别。本文首先从原理上介绍了K系列模型的拓扑结构和数学基础,然后通过实际的计算机数值模拟介绍了KII网络和KIII模型在实现一维序列识别时的方法和结果,简单说明了这个模型在模式识别上的特点。