低相关更新输入影响Integrate-and-Fire模型的输出

研究了随机更新输入的IF神经元模型的近似问题，得到了两种新的近似方案．讨论了低相关更新输入对Integrate-and-Fire模型输出的影响．对低的正相关，随着输入相关的增加，平均发放时间缩短．对低的负相关，平均发放时间独立于输入相关．     

基于迭代结构和MS估计的信源信道联合解码

利用信源参数的非等概分布和时间相关性,以及软输入软输出信道解码提供的接收参数似然信息,提出了基于递归结构的联合信源信道解码算法.该算法由基于MS估计的软输入信源解码和基于迭代结构的维特比信道解码两部分组成.仿真实验表明对于具有时间相关性的高斯信源和加性高斯白噪声信道,与信源信道独立解码相比,联合算法得到的参数信噪比提高了近10 dB,有效提高了接收系统性能.     

电动助力转向系统的电流控制策略研究

电动机转矩的电流控制模式如图Ⅰ所示.电子控制单元根据输入的转向盘转矩信号和车速信号,按照预先设定的助力特性曲线,确定电动机的目标电流IT,同时将电流传感器采集到的电动机转子电流IF反馈到电子控制单元,电子控制单元采用PlD控制算法,使目标电流IT和反馈电流IF的误差为零.     

双输入型模糊前向神经网络的构建

利用高斯型隶属函数作为隐层神经元激励函数,构建了四层模糊前向神经网络.根据从训练数据集中提取出的插值样本数量来确定隐层神经元个数.网络结构确定后,基于二元函数逼近论确定最优权值,得到双输入型近似插值神经网络,说明了最优权值的双输入型模糊前向神经网络的实现过程.计算机数值仿真实验表明所构建的网络在运行时间、逼近精度与去噪效果等方面是有效的,丰富了多输入神经网络的构建方法.     

电动助力转向系统的电流控制策略研究

<正>电动机转矩的电流控制模式如图1所示。电子控制单元根据输入的转向盘转矩信号和车速信号,按照预先设定的助力特性曲线,确定电动机的目标电流IT,同时将电流传感器采集到的电动机转子电流IF反馈到电子控制单元,电子控制单元采用PID控制算法,使目标电流IT和反馈电流IF的误差为零。     

傅立叶神经网络建模研究

基于函数逼近论,将一组傅立叶基函数作为三层前向神经网络各隐含神经元的输出特性,以其加权和作为网络的非线性输出,构成一种新型的傅立叶神经网络;从理论上解决了单输入神经网络隐含层数及隐含神经元个数难以确定的问题。仿真实验表明,该网络具有优良的逼近任意非线性特性的能力。     

小波神经网络的改进及应用

提出一种带有动态补偿的双隐层小波神经网络,其中过程神经元隐层完成对输入信息过程模式提取和对时间的聚合运算,小波函数代替非时变一般神经元隐层函数,用于提高网络对系统输入输出之间复杂关系的映射能力,动态补偿用于提高建模精度.将其应用于管道泄漏故障的检测,收到良好的效果.     

矩阵空间上秩加性的加法保持

设IF是域,V是或者域IF上所有m×n矩阵的空间或者是特征不为2及3的域IF上所有n×n对称矩阵的空间.对于每个被固定的正整数s≥2,Qs定义V×V中满足rank(A+B)=rank(A)+rank(B)≤s的所有矩阵对(A,B)的集合.刻划了V上满足ψ(Qs)(∈)Qs的加法映射ψ.当charIF≠2时,也描述了IF上从n×n矩阵空间到p×q矩阵空间保秩加性的线性算子的结构.     

V.90数字调制解调器解码算法的研究

V.90数字modem的编码并不是真正意义上的纠错编码,其主要目的是对发送信号进行星座成形和频谱成形.频谱成形所需的运算量远大于星座成形.数字modem发送的PCM码字符号位的选择是在网格图中寻找最佳路径,因此可以在编码器中使用Viterbi算法.这就相当于把传统编解码问题中的解码过程放在了编码器中,因此,从逻辑上讲,V.90数字modem的解码过程应该是一个编码过程.从这一基本思想出发,把两状态网格图所描述的符号位修改规则用一个编码器表示,进而推导出V.90数字modem解码所需的各种关系,最后给出了V.90数字modem的解码实现算法.     

基于信道软输出及信源参数相关性的联合语音解码

提出一种基于接收端的联合语音解码算法,根据信道或信道解码提供的参数软输出值,以及语音编码参数的冗余量计算接收参数的后验概率;利用后验概率基于MAP或MS准则进行参数估计,最佳估计值进行语音解码.仿真中采用G.711和GSM EFR两种语音编码标准,结果表明联合解码算法显著提高了解码语音信噪比.     

基于RBF神经网络在线辨识的永磁同步电机单神经元PID矢量控制

提出一种基于RBF神经网络在线辨识的永磁同步电机单神经元PID矢量控制新方法,该方法针对传统的PI调节器固定参数所造成的不足,利用具有自适应能力的单神经元PID调节器和RBF神经网络相结合,实现了参数在线辨识,转速在线控制.仿真结果表明该方法控制精度高,动态特性好,适合于永磁同步电机的速度控制.     

基于电流传输器的三输入单输出多功能滤波器

利用第二代电流传输器(CCll)构成一种三输入、单输出多功能电流模式滤波器，这个滤波器电路仅使用了三个第二代电流传输器(CCll)，四个接地电阻和两个接地电容，通过选择电路的三个输入端及其组合，即可在输出端得到低通、高通、带通、陷波和全通五种信号处理功能．并通过计算机软件PSHCE进行仿真．充分证明了该滤波器的正确性，该电路不但结构简单，而且角频率ω0和品质因素Q可实现独立可调．无源灵敏度较低，     

用反向传播神经网络求解J积分

提出了一种基于反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network)建立专家系统求解J积分的方法。该方法以构件或材料的性能和形状参数，裂纹的几何参数为神经网络专家系统的系统输入，利用神经网络所具有的自学习，自组织能力，来实现系统输入与输出参数之间的非线性映射。通过应用实例表明，该方法可以用来有效求解J积分。     

语义神经网络神经元的面向对象的实现

根据语义神经网络的特征，在分析了汉语语义关系的特点，人工神经元的特性和面向对象编程技术的基础上，将概念类内部知识结构与神经元的外部结构很好的融合在一起，并在此基础上，提出将语义神经网络神经元作为面向对象的类来处理，利用面向对象技术中的继承，重载，多态性等机制来刻画汉语间的语义关系，实现了语义神经网络神经元的面向对象的描述。     

神经营养因子在神经组织修复中的应用研究

神经营养因子是一类支持神经元生存和诱导神经元突起生长的可溶性多肽物质．本文主要阐述了神经营养因子在神经组织修复中及一些神经变性性疾病中的应用．     

一个关于Hopfield网络的定理

Hopfield提出一个连续状态的神经网络模型,使之与模拟电路直接对应^[1],随后有大量的文献论述了这种网络的理论与应用.     

雷达网数据融合的自组织模糊神经网络模型

对雷达网的数据融合提出了一种自组织模糊神经网络模型,分析了该模型的自组织特征及神经元感应场内模糊隶属度函数最大的WTA竞争机制.通过二维舰船目标的识别和航迹融合仿真实验,证明了该方法的有效性.     

组合电路中短路故障和固定型故障的测试

本文主要研究数字电路输入和输出端之间的反馈短路故障(feedback bridging fault,简称FBF)及其测试方法.利用一个新的时序机模型提出了一个带有反馈短路故障电路产生振荡或变成一个稳定异步时序电路的充分必要条件.证明了在任何组合电路中,只需两个测试码便能测试出所有可能的初级输入与输出端之间的短路故障.其次,证明了检测固定型故障的测试码(集)也能检测反馈短路故障。同时提出了一个产生完全测试集的方法,它可以同时测试无扇出(fan-out free)电路中的固定型和短路型故障.     

神经发育过程中的分子机制

叙述了脊椎动物神经分化、神经细胞迁移、神经细胞的凋亡过程中的某些分子机制及bHLH转录调控因子、RA、NMDA受体、Copases、bcl- 2家族在神经发育中的作用 .