基于概率神经网络的锋电位实时分类算法

为了实现便携式实时处理的实用型脑-机接口(BMI),提出了一种基于概率神经网络(PNN)的锋电位信号实时分类算法,并完成了该算法基于现场可编程门阵列(FPGA)的实现.该算法通过训练数据的快速导入完成PNN的训练,再由PNN实现锋电位的分类工作.文中通过调用FPGA片上DSP48Es资源实现单精度浮点的乘加运算,采用并行流水结构加速向量间距离的计算,通过查找表和坐标旋转数字计算方法完成PNN激活函数的准确逼近.实验结果表明,在完成高达93.82%准确率的情况下,基于FPGA的PNN实现方法比基于Matlab的方法快47.43倍,达到了便携式实时处理的设计要求.     

浅析建筑材料质量检测与控制

随着我国建筑业的高速发展,建筑材料作为土木工程施工的物质基础,建筑材料质量的好坏直接关系到建筑工程的质量,因此把好建筑材料质量关,做好检测与控制工作尤为重要。本文通过分析建筑材料范围反质量检测发展现状,针对质量检测的程序与方法进行探讨。并提出几点质量控制措施。     

关于建筑施工企业安全生产管理问题探讨

建筑施工多为露天、高空作业,施工环境和作业条件较差,不安全因素不断变化.因此,有效防范安全生产事故,实现安全生产仍是当前建筑业面临的重大课题.本文通过分析我国建筑施工企业安全生产的管理现状,针对安全生产科学管理体系及安全事故防范体系的构建问题进行探讨.