基于复杂网络的脑电信号回归分析

基于相点距离集合确定脑电信号的相空间重构嵌入维数,并得到时间序列的相空间轨迹.把由相空间轨迹构成的回归矩阵转化为复杂网络的连接矩阵,并用复杂网络的特征参量表征回归矩阵的性质.实验结果表明,由不同生理状态的脑电信号构成的回归矩阵呈现出普适和非普适特征,也就是小世界特征的一致性和聚类结构的差异性.这些结论与实际脑网络的小世界特征和脑功能区域的聚类结构能够很好吻合.     

复杂网络上传播动力学研究综述

近年来，真实网络中小世界效应和无标度特性的发现激起了物理学界对复杂网络的研究热潮，其中网络拓扑结构对复杂网络上动力学行为的影响是研究焦点之一.文中对复杂网络上传播动力学研究做了综述，包括介绍了经典传播模型，讨论了小世界网络和无标度网络的传播特性以及网络免疫技术.总结了物理学家进入网络研究领域的意义，并提出了目前尚无答案且值得进一步研究的4个问题.     

介绍一种采用DMA技术的数据采集和显示系统

叙述了一种应用DMA技术的数据采集和显示系统。该系统数据采集速度为每通道32μs到33ms,可供分档选择。显示装置是SR—8型示波器和YWA型X—Y记录仪。本系统作为MOSA—1型多道光谱分析仪的数据采集和显示系统正在应用中。     

规则网络中的耗散级联动力学

以实际级联过程为背景，建立了适用于任何网络结构的耗散级联动力学模型。该模型仅有一个自由参数，耗散度ε，较OFC模型更为简单直观。主要讨论了该模型在二维规则网络上且ε与网络规模无关的动力学行为，发现只要局域耗散存在（ε〉0），系统的自组织临界性就会被破坏，崩塌规模服从指数分布。随着ε趋于0，崩塌规模分布越来越接近于幂函数，表现出准自组织临界的特性。本文还简单讨论了本模型与OFC模型的异同，说明当ε设为网络规模的倒数时，本模型与OFC模型之间具有等价性。给出了对耗散OFC模型在网络规模趋于无穷时依然表现出自组织临界特性的一个可能解释。     

复杂网络上传播动力学研究综述

近年来,真实网络中小世界效应和无标度特性的发现激起了物理学界对复杂网络的研究热潮,其中网络拓扑结构对复杂网络上动力学行为的影响是研究焦点之一.文中对复杂网络上传播动力学研究做了综述,包括介绍了经典传播模型,讨论了小世界网络和无标度网络的传播特性以及网络免疫技术.总结了物理学家进入网络研究领域的意义,并提出了目前尚无答案且值得进一步研究的4个问题.     

基于相空间重构的预测方法及其在天气预报中的应用

混沌是近代非常引人注目的研究热点,它掀起了继相对论和量子力学以来基础科学的第三次大革命.混沌现象从表面上看是随机的、不可预报的,事实上却是按照严格的、易于表述的规则运动着.基于混沌动力学的预测和预报应用的研究已取得了长足的进步.本文介绍了基于混沌动力学的相空间重构方法及对其所作的改进,并利用安徽省淮河流域近42年的降水数据进行了预测和验证,说明改进后的方法的有效性.     

金融市场的无标度特征研究

基于股票价格波动序列的相关特性,提出一种金融市场的复杂网络建模机制.通过研究基于股票价格波动序列建立的复杂网络模型,发现金融市场的网络节点度分布具有无标度特征.它说明少数"中心"节点的股票对金融市场整体价格波动影响力比较大,甚至可以影响全局,其他大多数股票影响力相对较小.进一步研究网络聚类系数与最近邻平均度,发现金融市场具有分层结构和非相关联匹配的特征.这些结论对于从复杂网络的角度理解金融市场相互作用机制可能有重要的启示和作用.     

基于自组织逾渗的金融市场模型

基于逾渗理论和Cont-Bouchaud模型, 从投资群体结构的自组织动态演化的角度出发, 建立了金融市场微观模型. 该模型能够生成与真实股价相似的时间序列. 模型生成的收益率分布中心符合具有尖峰胖尾特征的Lévy分布, 与实证研究相符. 收益率分布的中心峰值即零回复概率与取样时间间隔之间存在幂律关系, 幂指数为−0.61, 与恒生指数实际情况相近.     

用FPGA实现的复合神经网络自学习算法电路

介绍复合神经网络模型及特性，讨论了基于假逆矩阵的自学习算法，研究用现场可编程门电路（ＦＰＧＡ）实现复合神经网络的自学习过程，电路设计成半并行全数字式．实验结果表明其权值学习结果与计算机软件模拟结果一致，而其运算速度是软件模拟无法比拟的