短时记忆容量的重新思考

Miller(1956)通过研究发现,短时记忆(STM)的容量大小为7±2个单位.但在随后的50多年,Miller的理论受到了质疑.Cowan通过总结大量的研究,提出了纯净的短时记忆容量和混合的短时记忆容量概念,并认为Miller的研究结果代表的仅仅是混合的短时记忆容量.     

基于基因编码算法的图像边缘提取研究

为了提高图像边缘检测的质量,采用基因编码算法.首先确定基因头部和尾部的组成,给出了基因表达式树形式,对图像像素进行基因编码,接着图像背景与图像目标之间的灰度差异作为基因表达式树不同的分支,与分支具有同样灰度的像素合并为一类,最后给出了基因编码适应度函数,其选择基于标准误差方法.实验仿真表明,算法提取的灰度图像边缘没有断点,没有伪边缘信息,数据分析较好.     

MU-MIMO系统的线性预编码和功率分配算法

针对下行链路多用户MIMO系统,提出了一种联合预编码和功率分配的算法.该算法能够优化系统的信道容量,同时也保证了每个用户的服务质量要求.首先求解线性预编码;在此基础上,通过分布式的功率分配,使得在满足各个用户服务质量要求的前提下,信道容量最大化.算法与现有的结合功率分配的预编码策略相比,在达到较高的信道容量的同时,也能满足各用户的最低速率要求(QoS).仿真试验表明:高信噪比(10～20dB)的情况下,在达到相等的信道容量时,算法平均可获得1dB的增益;在低信噪比(0～6dB)的情况下也能满足各用户的QoS要求.     

编码和提取过程中日语汉字和假名的差异比较

 为了解明中国人日语学习者记忆日语汉字和假名词汇时所关联的脑神经机制,本研究比较了日语汉字和假名在编码和提取过程中所诱发的ERP成分的差异。在学习阶段,汉字和假名条件的各ERPs成分的波幅-潜时之间存在着显著性差异,汉字条件的P300和N400的波幅都显著大于假名条件,潜时也比假名条件出现得更早,这些结果说明汉字的编码加工比假名更快更深刻。在提取阶段,相对于旧假名,旧汉字诱发了低波幅·短持续时间的FN400和高波幅·短持续时间的LPC(晚期阳性慢波)。这些结果显示了旧汉字的熟悉性效果更大,旧汉字能被更快更好地回忆起来。而且它们的编码和提取具有明显的半球优异性特征,说明了与汉字和假名的记忆相关联的脑神经机制不同。本文认为,由于假名的记忆加工比汉字复杂,增加了假名的记忆负荷,导致记忆成绩比汉字差,解明汉字和假名的记忆特征对日语学习具有重要的指导作用。     

影响短时记忆信息提取的因素研究

该实验用20个被试研究了影响短时记忆信息提取的因素，结果发现，判断标准对短时记忆信息提取有显著影响，判断标准对短时记忆信息提取的影响可能说明了在不同的判断标准下，短时记忆信息存储的方式不同，该实验再一次证明，短时记忆信息提取不是以搜索为基础。     

短时记忆在外语学习领域的研究

短时记忆是一个信息加工环节,在人类一切活动中都占有重要地位,主要负责从长时记忆中提取相关的信息,并用它来加工处理从感觉记忆中传来的信息,然后将某些结果作为信息储存进长期记忆中。本文拟从心理语言学的角度出发,了解外语教学领域内短时记忆的相关研究。     

一种多层叠加编码系统的功率分配方案

多层叠加编码与多级译码相结合的编码调制系统,其译码性能具有接近Shannon限的能力．文章研究一种多层叠加编码调制系统的功率分配问题．通过研究信号星座自身的结构特性,提出了一种新的功率分配方案．该方案可适用于两层及以上的多层叠加编码调制系统中．实验仿真结果表明,在使用BPSK或者QPSK作为内调制的多层叠加编码调制系统中,该方案具有较好的平均译码性能．     

多用户MIMO中基于SLNR预编码的动态功率分配

在多用户MIMO系统中,基于信漏噪比（SLNR）的预编码由于同时消除了共信道干扰（CCI）和噪声而提高了系统性能。由于各用户的信道衰落不相同,信道质量的好坏直接影响了系统的性能。使用了一种动态功率分配算法,在SLNR预编码的基础上乘以功率分配系数,进一步改善系统性能。仿真结果说明了基于SLNR的预编码优于迫零（ZF）预编码,且采用动态功率分配后系统性能得到了进一步改善。     

基于相位编码的高效量子密钥分配方案

提出了一种新的单向量子密钥分配方案.该方案利用光子的两列子波之间相位差关系形成的干涉结果进行编码,并且利用与干涉结果独立的光子偏振态进行窃听检测.并对该方案的效率和安全性进行了分析.理论分析表明,该方案的光子利用率为100%,而经典通信量仅约为BB84方案的一半,信息传输效率约为2n/(3n+4),高于BB84方案25%的效率值,随着传输光子数n的增大,效率值将趋近于66.7%.而且,该方案对于截获重发、测量重发、纠缠测量等常见的攻击,都具有很好的安全性.此外,对于现在的技术而言,该方案较易实现.     

基于矩阵编码遗传算法的PCB生产线元件分配优化

PCB组装生产线上元器件的分配是影响整条生产线组装时间的关键因素.在分析实际工程问题的基础上,建立了PCB组装连续生产线上元件分配优化模型,在改进遗传算法中,提出了基于矩阵编码的方式,针对提出的编码方式,结合表上作业的最小元素法实现了种群的初始化,并采用了双点交叉以及改进的局部变异和自适应变异概率操作.最终,通过工程实例求解,得到了较优的结果,提高了PCB组装生产线的效率,从而证明了此算法的有效性.     

基于Attention机制和ResNet的CNN-BiLSTM短期电力负荷预测模型研究

短期电力负荷预测有利于电力系统的高效运行,对电力市场实现有效调度有重要意义。短期电力负荷受多种因素影响,波动性大、随机性强,使得其预测准确率低。双向长短期记忆网络和卷积神经网络难以在短期负荷序列中提取足够多的信息,本文提出了一种结合注意力机制和残差网络的卷积神经网络-双向长短期记忆网络短期负荷预测方法。首先利用基准模型卷积神经网络-双向长短期记忆网络对输入特征进行信息提取,然后利用注意力机制突出提取到的关键信息,最后通过残差网络创建残差层以充分学习时序特征。通过某公开数据集进行实验,结果表明该方法的平均绝对百分比误差达到2.80%,均方根误差达到2.15,并与常用的五种模型预测结果对比,验证了所提模型的准确性及有效性。     

分散和集中注意条件下的Stroop效应意识的影响

基于Stroop效应证实了意识知觉和无意识知觉引起的行为结果存在质的 差异，色词的无意识知觉导致Stroop效应的出现，而色词的有意识知 觉导致Stroop效应的反转。一个处于分散注意状态下被无意识知觉的刺激，既可以通过集中注意的方法使之达到有意识知觉，也可以通过增强刺激特性使之达到有意识知觉。     

有限注意下大幅涨跌股票的短期收益实证研究

基于有限注意视角对股票价格大幅上涨或下跌后的短期收益做了实证研究。根据相关条件筛选得出沪深两市739家上市公司为样本,首先计算出总的累计异常收益,检验其显著性后,采用公司规模和换手率作为解释变量,以股票异常收益为被解释变量,进行基于每日交易数据的回归分析。结果发现换手率和公司规模都对股票异常收益有正的影响。对总的累计异常收益的稳健性检验,进一步证明有限注意的股市操作策略是有效的;无论是股票价格大幅上涨还是下跌,有限注意对累计异常收益的影响是显著的。     

工作记忆、注意与一般液态智力之间关系的实证研究

选取高中生、大学生、研究生和高中青年教师共48名.采用被试内设计,对工作记忆、注意与智力之间的关系进行了研究.结果表明:①三者之间的关系与所选用的测试材料有关.用汉语双字词所测的工作记忆与智力之间的相关不显著,而用大写字母所测的工作记忆与智力之间相关显著.②三者之间的关系与其所应用的注意评定测验有关.工作记忆与选择注意相关显著,而与维持注意相关不显著;智力与维持注意相关显著,而与选择注意相关不显著.     

注意力集中与转移和瞬时记忆力测试系统

利用ＶＢ５．０在开发数据库前端应用程序方面的优点,开发了注意力集中与转移和瞬时记忆力的测试系统．使手工测试时的弊端得以克服,有效地提高测试的效率与精度,保证测试结果的科学性与精确性     

图画优异性效果在编码和提取中的促进作用

为调查图画优异性效果,比较了在编码和提取过程中图词和单词所诱发的ERP(事件相关电位)。20位中国留学生被分成2组,分别参加了图词和单词记忆实验,每个实验包含12个学习-测试序列。在图词记忆实验中,120幅图词组合被平均分成12组作为视觉刺激物呈现在学习阶段,相同的120个单词呈现在单词记忆实验的学习阶段。在两个实验的测试阶段,都只呈现单词作为记忆测试的刺激物,每个序列里随机呈现5个旧单词和5个新单词。在学习阶段,图词诱发的FN400比单词诱发的FN400波幅更大且持续时间更长。在提取阶段,相对于单词条件,图词条件的旧项目诱发了更显著的FN400熟悉性效果和晚期新旧效果。比较图词条件的新旧项目在提取阶段的ERP成分,发现图词旧项目诱发了显著的FN400熟悉性效果和晚期新旧效果。但在提取阶段,单词条件的新旧项目之间不存在显著的FN400波幅和晚期正成分波幅上的差异。因此推测,由于图词同时进行的图像和语义双编码引起了图词旧项目在测试阶段被更快更好地回忆,图画优异性效果主要表现为图画能增强编码和促进回忆。     

影响短期时序记忆加工的因素研究

短期时序记忆不但要记忆项目本身,同时还具有顺序、位置、间隔等属性,属于短期记忆或工作记忆的范畴。本文采用对项目进行时序判断的方法考察短期时序记忆的加工方式,同时也考察了短期时序记忆过程中是否存在系列位置效应。结果表明：短期时序记忆的加工过程属于序列加工;在短期时序记忆的加工过程中存在首因效应和近因效应;相同记忆容量的短期时序记忆的绩效显著好于非时序记忆。     

基于Attention Bi-LSTM模型构建蛋白质诱饵序列库

利用计算机技术在海量质谱数据中鉴定蛋白质序列是蛋白质组学研究最基本且重要的任务之一,诱饵序列库构建的好坏是蛋白质鉴定质量控制成功的关键之一。发展了基于注意力机制-双向长短期记忆神经网络(Attention Bi-LSTM)的诱饵序列构建方法,整体研究基于编码-解码框架,采用双向长短期记忆神经网络在解决传统循环神经网络梯度消失问题的同时,可以捕获前向后向更多依赖信息对处理序列数据更加有优势;引入注意力机制提高模型对目标序列库和诱饵序列库相关程度的关注度;并与目前常用的随机和反转算法进行比较。结果显示,基于Attention Bi-LSTM模型构建的诱饵序列库能满足理想诱饵序列库的各项特征要求;在不同大小实验数据集以及谱图、肽段、蛋白3个层面对比分析,显示构建的诱饵序列库与其他方法比具有更好的灵敏性。因此,Attention Bi-LSTM是一种很有潜力的诱饵序列库构建方法。     

工作记忆编码腹侧海马和内侧前额叶皮层局部场电位信号的相位同步分析

研究比较大鼠在静息状态下和工作记忆编码阶段腹侧海马和内侧前额叶皮层局部场电位相位同步的变化,分析相位在工作记忆任务相关信息处理中的作用机制。研究数据为6只SD大鼠静息状态和执行Y迷宫空间工作记忆任务时采集的腹侧海马和内侧前额叶皮层的局部场电位信号,计算两个脑区局部场电位信号之间的加权相位滞后指数值。研究结果表明,与静息状态相比,在工作记忆编码阶段,腹侧海马和内侧前额叶皮层之间的相位同步性在theta频段选择性地显著增加。腹侧海马和内侧前额叶皮层theta频段的相位同步是工作记忆编码阶段任务信息处理的一个作用机制。