“‘宇航杯’叶面肥科普知识有奖问答”第12期 正确答案及获奖名单

“‘宇航杯’叶面肥科普知识有奖问答”已公布十一期获奖名单，感谢广大读者的踊跃参与。我们按照答案的正确率，由高到底，从众多的读者来信中抽出每期的获奖者。虽然有些读者的答案并不完全正确，但是重在参与的精神仍然值得称赞。     

夸克博士

久违了的"洋话连篇"栏目又和大家见面了,不知大家的英语水平是否大有长进了呢?由小学生科技英语应用能力竞赛组委会举办的第四届小学生科技英语应用     

改进的多版本软件扩展表决系统

本文提出了一种改进的扩展表决系统，该系统是利用自动分析表决系统可靠性等参数的工具来构建的。在软件容错中采用N模块冗余(N Modular Redundancy NMR)及N版本编程(N version Programming)，应用表决技术，可以屏蔽整个软件系统中出错的部分。在实践中直接应用理论的表决模型会发现很难得到理论分析的结果。针对这样的问题，本文提出一种基于多数(plurality)的扩展表决系统：使用构造决策树的方法和进行DFT遍历作为自动化的计算工具；通过对基本的多数表决系统进行模型扩展，加入指导性规则对决策树进行重构，以自动计算工具的结果作为参考，从而选择更加可靠的表决结果作为输出。最终的模拟测试表明，所提出的扩展表决系统能够提高系统输出的正确率。     

一种基于离散度的决策树改进算法

在数据挖掘中，决策树方法是一个重点研究方向．很多学者从不同角度对ID3算法进行改进和优化，提高了分类的效率和速度．本文从离散度的角度，对ID3算法进行改进．实验表明，利用改进后的算法挖掘分类规则，不仅提高了分类的正确率，而且非常高效．     

利用BP神经网络识别数字图像

本文首先介绍了数字图像以及数字图像在试验中的存储方式，然后分析了实验中使用的三层BP神经网络模型及神经网络学习算法，讨论了图像中心区域象素点与边缘区域象素点不同的处理过程，最后描述该BP神经网络的识别结果及应进一步研究的几个问题。实验表明，用BP神经网络识别数字图像是一种高效、高正确率的方法。     

数字调制信号识别系统的DSP硬件实现

针对人工的信号识别设备不足,设计了基于DSP的数字调制信号识别系统．使用希尔伯特变换提取信号的瞬时信息,计算得到3个特征参数值,使用决策树分类器对信号进行分类．设计了用于通信信号识别的硬件系统,并制作了实际电路．在CCS软件环境下,使用c语言编程实现了调制信号自动识别算法．DSP硬件仿真结果表明,在信噪比不小于10dB时,系统平均识别正确率超过了98％．最后使用系统对信号发生器产生的调制信号进行了实时离线识别,实验结果表明,系统具有较好的识别正确率和实时性．     

机器学习在座逾渗相变问题中的应用

机器学习理论区别于传统方法,因其在对于复杂的数据集识别、分类的准确性和高效性而被广泛应用于各个领域.识别相变是机器学习和统计物理领域相结合的最有代表性的工作.到目前为止,机器学习完成的相变识别几乎都是基于具有动力学演化过程的自旋模型,如Ising模型等,而其在另一类不具有动力学演化过程而完全由系统结构特征决定的相变模型,如逾渗模型等,仍未有细致研究.本文结合现有的机器学习技术,卷积神经网络和一般向量机,对二维方格子上的座逾渗问题进行了研究,发现能以高正确率对不同相的构型进行识别,证明了机器学习在这类问题上研究的可行性.通过已完成训练的学习机对不同参数下构型预测的正确率计算,发现正确率在相变点附近会出现急剧衰减,与系统参数呈幂律衰减.这与传统相变理论一致.通过定量计算,还发现2种学习机的正确率衰减规律都满足同一个幂律指数.这不仅进一步从全新的角度揭示了相变的普适性,而且为找寻相变点提供了新的方法.     

“天才鼠”培育成功

日本东海大学的科学家历时30年。经过95代反复选育成功繁育出一种“天才鼠”。对普通鼠所做的学习能力测试，360次实验正确率不到20％，而“天才鼠”几乎无差错。     

聋生图形推理能力发展现状研究

通过瑞文标准推理测验，考察三个年龄阶段（小学、中学、大学）聋生的图形推理能力发展现状，总结了聋生随年龄增长图形推理能力的发展趋势。结果表明，大学聋生图形推理能力高于中学生，中学生的高于小学生，正确率比反应时更适合作为图形推理能力发展的指标。     

结合主元成分分析的受限玻耳兹曼机神经网络的降维方法

介绍一种能够有效地获取数据本质的基于受限玻耳兹曼机(RBM)神经网络的降维(RBMNNBDR)方法,并结合主元成分分析法(PCA),提出了一种新颖的复合特征降维方法,即PCA-RBMNNBDR.结合人脸研究的几个应用示例,通过实验对PCA-RBMNNBDR、RBMNNBDR和线性判别式分析(LDA)方法进行比较.结果表明,PCA-RBMNNBDR方法在人脸图像降维和分类方面有更好的效果,其分类正确率高于RBMNNBDR和LDA方法.