QRS环前向电力增大235例分析

正常组:200例中QRS环前向电力增大+20~0者57例占28.30％,大于+30~0者5例占2.5％。异常组:235例中QRS环前向电力增大+20~0者74例占48％,大于+30~0者65例占27.6％。两组比较在大于+30‘以上有明显差异,表明QRS环前向电力增大至+30~0以上对左中隔支阻滞有临床意义。与疾病因素关系:冠心病84例中57例占24.25％,高血压病44例中28例占11.91％,糖尿病11例中6例占2.55％,较其它疾病检出率增高。运用心向量诊断左中隔支阻滞所致QRS环前向电力增大优越于心电图,按心向量诊断四项标准,运用心电图与心向量对照检查分析、结合临床判断较为稳妥。     

篮球运动中运动性疲劳产生的机理与延缓探究

为促进中小学校业余篮球运动的进一步发展,不断提高其技术水平,应用生理、生化等体育基础知识,结合篮球运动的特点,分析阐述了篮球运动中运动性疲劳产生的一般规律,并针对其不利影响,从实践体会的角度介绍了几种延缓疲劳的措施。     

前向神经元网络的子波表示

基于函数逼近，对前向神经元网络中非线函数与子波变换中母函数的关系进行了分析，推出了前向神经元网络的子波表示，指出两种方法应用于Ｌ＾２（Ｒ）空间函数逼近时是一致性，最后给出了两个前向神经元网络的子波表示，函数逼近实例验证了本结论的正确性。     

前向纠错编码传输机制的优化

为了提高前向纠错(FEC)编码在抖动参数上的性能,提出了一种改进发送端与接收端之间的信息交互方式的动态FEC传输机制(DFEC).新机制中,发送端收到反馈信息后,只调整数据的冗余度而不会为了等待反馈信息停止数据传送.在NS2平台上的仿真结果对比证实,所提出的DFEC传输机制可以改善接收端在抖动参数上的性能,为提高实时视频传输的端到端的服务质量提供了一种新方法.     

前向神经网络实现的插值算法

Matlab提供的调用函数在实现函数插值时,其思路是定义目标指数并用其负梯度方向作为网络权值和偏置的调整依据。网络在使用前需输入大量样本数据,占用相当多的时间来训练之。提出以前向神经网络(FNN)结构构建一种定权值的网络,其网络层间权值依据插值函数的特点可预先设定,隐层数及隐层神经元节点个数则根据问题的要求予以确定。该网络无需训练,通过一次运算得出结果。仿真结果显示:该网络实现的插值函数可得到比较满意的结果。     

足球运动中延缓疲劳产生的方法

应用运动生理学、运动生物化学等知识,根据足球运动中疲劳产生的机理,提出了一些延缓疲劳产生的有效方法．     

多项式前向神经网络

提出了一种新型的前向神经网络模型-多项式神经网络。该网络具有三层结构,隐层、输出层神经元激活函数分别为：f(x)=x^p和线性函数,网络隐层-输出层的权值采取最速下降法学习,输入层-隐层的权值采用遗传算法进行学习;网络学习时,其误差函数单调递减,学习算法具有较好的收敛性;该网络能逼近任意的连续函数,且具有较好的稳定性,应用实例表明该网络的性能是优良的。     

关于前向神经网络的设计问题

前向神经网络的设计问题,一直是神经网络的理论研究中的难点和热点,虽经许多学者的潜心研究,但到目前为止并未得到满意的解决．本文利用Ｍ－Ｐ神经元模型的几何意义,将前向神经网络的设计问题化为“复盖问题”求解,从而为前向神经网络的设计提供了一个比较满意的解决方法．最后给出几个模拟的例子,以资证方法的有效性．     

前向神经网络的故障性能

首先详细分析了固定型连接故障和错误输入信号对单个神经元的影响，然后研究了具有硬限幅作用函数的前向神经网络在存在固定型故障情况下的性能变化，并给出了性能与连接故障数之间的关系式及故障性能的分析方法。经用ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ方法仿真表明，文中提出的方法是正确的。最后还对分析的结果进行了讨论，说明这类网络的规模越小，对提高其容错性能越有利。     

基于控件技术的前向神经网络实现研究

在分析前向神经网络应用特点的基础上，将其与ＡｃｔｉｖｅＸ技术相结合，提出了一种基于控件技术的前向神经网络体系结构，并用Ｖｉｓｕａｌ Ｃ＾＋＋的ＭＦＣ给出了该系统结构的实现方案。该方案具有实现简单，使用方便，宜于扩充，移植性强，界面友好等优点。     

双基地前向散射雷达机动目标跟踪

为进行基于EKF(Extended Kalman Filter,EKF)的双基地前向散射雷达机动目标跟踪,基于双基地前向散射雷达(Bisktic forward scattering radars,BFSR)在其前向散射区探测隐身目标的能力明显优于单基地雷达的特点,建立常加速度和变加速度2种运动模型,使用扩展卡尔曼滤波进行目标跟踪保持,精确估计了运动目标参数(运动轨迹、速度、加速度),为该体制雷达成像、识别奠定了基础.并使用了高斯-牛顿迭代算法估计初值,提高了滤波的效率和准确性.通过对匀加速、变加速运动目标仿真,验证了提出模型和算法的有效性.     

太湖洪水预报的前向人工神经网络

将求解不等式约束非线性优化问题的群体复合形进行化算法,应用于前向人工神经网络逼近,提出了前人工神经网络全局最优逼近算法,将前向人工神经网络全局最优逼近算法应用于太湖水位预报,建立了太湖水位预报的神经网络模型,表明了提出的全局最优逼近算法的有效性。     

基于前向神经网络的知识获取

以前向神经网络为工具，以“Tic-Tac-Toe”为研究对象，探索了人工神经网络在认知科学中的应用.计算机仿真实验表明，用神经网络的方法来获取知识是可行的.     

CDMA前向链路信号设计

前向链路进通信系统设计中重要的环节之一,本文分析屯ＩＳ－９５ＣＤＭＡ系统中前向链路信号设计中的信道配置、多速率方案、差错控制、扩频等关键技术。     

前向安全门限签名方案

提出了一个新的前向安全门限签名方案,方案采用乘法共享的方法,实现十分简单,使用的密钥长度也很短,在参与成员n=t＋1时,可抵御收买t个成员的窃听敌手．假设因式分解是难解的,证明了方案在随机预言模型中是前向安全的．最后,给出了抵御恶意敌手的方法．     

具有记忆节的前向网络时空结构识别方法研究

提出一种具有记忆环节的前向网络时空结构识别方法，并给出了理论推导，其记忆环节使其处理时空模式结构和时序列系统的功能更加明显，通过仿真证明了该方法的有效性。     

前向神经网络的处理能力和推广性量度

目标问题的复杂程度和网络处理能力的适合程度是影响人工神经网络推广性的本质因素。为了衡量前向神经网络（ Ｆ Ｎ Ｎ）的处理能力,该文对 Ｆ Ｎ Ｎ 的插值误差进行了研究,得到了统计意义下 Ｆ Ｎ Ｎ 处理能力的估计值,进而定义了能间接反映神经网络推广性的推广性量度。该方法能够估计出适合目标问题的网络规模,应用于函数逼近和样本分类问题,仿真结果证实了该方法的有效性。     

三层前向人工神经网络全局最优逼近

提出了求解不等式约束非线性优化问题的群体复合形进化算法，提出的算法能充分利用目标函数值的信息，优化搜索过程具有较强的方向性和目标性，收敛速度快，且是全局优化算法；将群体复合形进化算法应用于三层前向人工神经网络逼近，提出了三层前向人工神经网络全局最优逼近算法；将三层前向人工神经网络全局最优逼近算法应用于实例，表明了提出的全局最优逼近算法的有效性     

循环码的实现方法及其在前向纠错中的应用

循环码是线性分组码的一个重要子类,有严密的数学结构,具有纠、检错能力,且编码、解码用软件,硬件都容易实现,研究了循环码实现的方法和应用原理,结果表明,将该方法应用于前向纠错方式中,能大大提高通信质量。