低信噪比神经元锋电位信号的分类方法

基于离散序列小波变换和主元分析，对低信噪比的神经元锋电位信号提出了新的分类方法。通过对原始信号进行尖峰检测，获得尖峰信号样本，对每个样本进行离散序列小波变换之后，再对小波变换系数进行主元分析，选取主元进行聚类，实现对原始信号的分类。将该方法应用于多电极细胞外记录的小鸡视网膜神经节细胞电活动信号分析，并据此推断出某电极附近的神经节细胞的个数。仿真结果表明，在低信噪比情况下，该方法比单纯通过小波变换进行分类的方法更有效。     

线性测量网的传感器配置

综合考虑物流价格和变量协调精度 ,提出了一个以经济损失最小为目标函数 ,以变量可观性、冗余性、配置费用、控制和工艺要求等为约束条件的线性测量网传感器优化配置命题。并采用遗传算法来求解 ,大幅度地加快了寻优速度。这种方法既可以用于全新网络设计 ,也可以用于现有网络的改造更新。仿真实例说明了其可行性.     

牛蛙视网膜ON/OFF通路网络连接差异性的实验研究

应用平面多电极同步记录技术,对牛蛙视网膜神经节细胞在全域闪光刺激下的放电活动进行胞外记录,并研究ON-OFF型神经节细胞的ON和OFF反应的协同活动模式。分析发现:(1)ON反应之间更多形成相关性活动,而OFF反应之间则以同步化活动为主;(2)ON和OFF反应的同步化活动相关强度没有显著差异;(3)对相关性活动而言,ON反应的相关强度显著大于OFF反应。进一步研究GABA能通路对ON和OFF反应的相关强度的影响,结果提示:(1)GABAA受体和GABAC受体介导的抑制性输入对ON和OFF反应的相关性活动强度的差异性的调节作用有所不同;(2)GABA能抑制性通路不是单纯地抑制神经元的活动,它可能主动参与了视网膜的信息处理和功能组织方式。     

生物发酵过程的在线分类及调度优化

以改进生物制药过程经验调度操作为目的，根据过程的统计学规律，提出了对发酵罐批进行在线分类的方法，即将运行中的罐批在线区分为高效益、平均效益和低效益，在此基础上，提出以总体经济效益最大化为目标的优化调度策略，它对不同类的罐批限定不同宽度的调度区间，在调度区间内计算每一罐批的调度函数，再按调度函数的高低确定最佳调度顺序，对青霉素发酵过程的实际数据进行了拟在线仿真，结果证实了这一在线分类及优化调度决策方法的可行性和优越性。     

生物发酵过程的效益函数在线计算及其预报

效益函数是发酵过程运行状态的最直接、最灵敏的一个指标,因此,实时地获得它的实际值和预报值对于过程优化调度十分关键.以青霉素发酵过程为例,采用3层BP人工神经网络,对过程的产物质量浓度进行了5步超前预报.进而基于效益函数的计算表达式推导出效益函数的5步超前预报值.结果表明,能够通过一些数据校正手段使预报值更加贴近实际值,预报精度能够较好地满足工业应用需求.