Capacity limit of visual short-term memory in human posterior parietal cortex

At any instant, our visual system allows us to perceive a rich and detailed visual world. Yet our internal, explicit representation of this visual world is extremely sparse: we can only hold in mind a minute fraction of the visual scene. These mental representations are stored in visual short-term memory (VSTM). Even though VSTM is essential for the execution of a wide array of perceptual and cognitive functions, and is supported by an extensive network of brain regions, its storage capacity is severely limited. With the use of functional magnetic resonance imaging, we show here that this capacity limit is neurally reflected in one node of this network: activity in the posterior parietal cortex is tightly correlated with the limited amount of scene information that can be stored in VSTM. These results suggest that the posterior parietal cortex is a key neural locus of our impoverished mental representation of the visual world.     

基于信息粒度与粗糙集的决策细化研究

从理论上研究了决策表中决策值细化程度与信息粒度、近似分类的精度及近似分类质量之间的关系,结果表明,决策属性的属性值划分得越细,则该属性的信息粒度、近似分类精度和近似分类质量的值就越小.仿真实验同时证明,在基于决策属性划分之下,对任意一个条件属性集经决策细化后的决策表所对应的信息粒度、近似分类精度和近似分类质量的值,都不大于决策细化前决策表所对应的信息粒度、近似分类精度和近似分类质量的值,这个结果对研究决策表属性约简和决策规则的有效性等问题都有指导作用.     

不协调目标信息系统的知识获取

利用最大分布约简方法,找出不协调目标信息系统的最大分布约简,即重要的属性集,再根据规则归纳的7种形式和决策矩阵方法形成决策规则,并通过实验验证方法的有效性．     

一种变粒度的规则提取算法

属性约简和值约简是粗糙集理论中知识获取的重要组成部分。通常,在知识获取的过程中先进行属性约简,然后在其基础上进行规则提取。但在实际应用中,属性约简在简化信息系统与提高规则提取效率的同时,原始信息系统中有些重要的条件属性可能被丢弃,从而导致属性约简后对信息系统进行知识获取得到的规则其数量与简化程度并不占优。针对上述问题,提出一种基于粒度变化的规则获取算法,通过属性粒度从粗到细的变化,直接从原始信息系统中提取规则;采用该方法得到的规则与属性约简后得到的规则相比,它们的数量与平均每条规则包含的特征属性数相对较少。最后,在理论分析的基础上,通过实例验证了算法可行性,并通过实验验证了算法的正确性和高效性。     

Neurons in medial prefrontal cortex signal memory for fear extinction

Conditioned fear responses to a tone previously paired with a shock diminish if the tone is repeatedly presented without the shock, a process known as extinction. Since Pavlov it has been hypothesized that extinction does not erase conditioning, but forms a new memory. Destruction of the ventral medial prefrontal cortex, which consists of infralimbic and prelimbic cortices, blocks recall of fear extinction, indicating that medial prefrontal cortex might store long-term extinction memory. Here we show that infralimbic neurons recorded during fear conditioning and extinction fire to the tone only when rats are recalling extinction on the following day. Rats that froze the least showed the greatest increase in infralimbic tone responses. We also show that conditioned tones paired with brief electrical stimulation of infralimbic cortex elicit low freezing in rats that had not been extinguished. Thus, stimulation resembling extinction-induced infralimbic tone responses is able to simulate extinction memory. We suggest that consolidation of extinction learning potentiates infralimbic activity, which inhibits fear during subsequent encounters with fear stimuli.     

不完备信息条件下基于Roustida改进算法的诊断规则提取

诊断决策过程本质上为信息的处理过程。由于信息结构的复杂性和采集的局限性使得获取的信息存在缺失、模糊、冗余等不完备现象,从而影响诊断的准确性。为此,对条件属性冗余、部分数据值缺失情形下,如何提高被诊断信息的完备性开展讨论,试图通过问题聚类探寻诊断决策所需的隐含规则,提出信息补齐与属性约简的知识挖掘方法：首先,针对Roustida算法在缺失值处理时存在的局限性进行改进,扩充其在工程实践中的适用范围,使缺损信息趋于完整;然后,利用遗传算法和广义诊断规则推理实现条件属性约简和规则凝练;最后,以质量问题诊断为对象进行了案例研究,测试样本诊断结果覆盖度 ,验证了不完备信息条件下该方法可以实现以相对较简方式表达问题与情境信息之间的关联关系,挖掘问题发生的隐含规律。     

基于免疫记忆克隆的关联规则挖掘

针对数据关联规则挖掘的不足,提出了一种基于免疫记忆克隆算法的关联规则挖掘方法。算法利用了免疫记忆特性,把挖掘的关联规则存入记忆库,加快了挖掘速度。在克隆扩增过程中,设计了一种基于矢量距的抗体浓度计算方法,保证克隆扩增过程中解的多样性。仿真实验结果表明,现算法具有较快的运行速度,提高了所得关联规则的准确性。     

高速缓存感知的包分类算法

提出了一种高速缓存感知的数据结构CATree，对聚合位向量包分类算法进行改进，可提高算法的区间查找速度．CATree是一个基于B-树的数据结构，它使用数组存储数据，由于没有指针，所以Cache利用率更高，使用CATree可以降低查找算法的DRAM访问次数，改进后的算法整体性能有很大提高，即在600条规则的性能评价实验中，改进算法比聚合位向量算法快30%，比位向量算法快94％。     

多粒度时间序列中模糊规则的提取

介绍了一种从多粒度时间序列中提取模糊规则的数据挖掘方法,该方法在时间序列中引入多重时间粒度,以模糊规则的形式给出数据挖掘的结果,建立多粒度时间序列的数学模型,并对提取模糊规则中所涉及的一些基本概念作出定义,在此基础上,给出数据挖掘的具体算法,通过实验证明了该挖掘算法的有效性。     

基于语义标注的信息抽取

词性标注是引起语义缺失的根本原因,提出了以语义标注作为构建信息抽取规则的基础。基于语义标注的信息抽取可消除词性标注引起的3个负面影响,用统一的方法来指导信息抽取过程。这种方法避开语法分析,具有较细的处理粒度,对语义规则性强的领域有一定的普遍适用性。设计了基于语义标注的MIE(军用信息抽取)系统,并对标图文本试行信息抽取。抽取结果表明,基于语义标注的信息抽取方式有一定的可行性和适用性。     

基于粒子群优化算法的模式分类规则获取

提出了基于粒子群优化的规则提取算法．该算法将规则编码为粒子,通过粒子群优化算法的速度-位移搜索模型以及粒子保存的记忆信息指导生成模式分类规则集．算法用于Iris数据集模式分类规则的提取．与其他规则提取方法比较,该算法在提高分类规则正确率的同时减少了计算费用．     

基于两层可变聚类系数无标度网络的即时信息传播建模和仿真

即时通讯网络已成为大众信息传播的主要途径,研究了即时通讯网络信息传播的性质、规律以及预测、引导的方法和手段,利用可变聚类无标度网络模型建立了新的即时通讯网络的二层模型,并制定了信息传播规则。通过实验仿真对群数、聚类系数、传播者和免疫者的变化观察,发现群数越多则聚类系数越大,传播者峰值越高,以及免疫者也相应地有所提高,从而对信息传播的影响也越大。     

基于业务规则的信息管理系统实现

需求的多变性要求信息管理系统能灵活快速的适应。通过灵活配置业务规则可以实现信息管理系统适应需求变化。在基于定义的业务颗粒形成相对稳定的业务池和业务对象模型基础上,将影响业务池中各个业务颗粒操作的业务对象集合的因素从应用程序中分离出来,作为相应的业务规则进行存储,通过相应的规则引擎来实现。从而使得基于该方法开发的信息系统通过配置这些业务规则来实现灵活的适应需求变化。最后用一个简单的实例实现来说明该方法的有效性和正确性。     

基于粒度分层的布局设计模型

研究了问题求解的粒度理论在布局建模中的应用。综合相邻图、规范约束图以及层次约束图模型为不同粒度的组成部分,提出了基于粒度分层的布局模型和粒度投影规则方法。该模型能够克服单一粒度模型难以充分表达约束、求解时搜索最大等不足。     

水泥粉煤灰碎石(CFG)桩复合地基固结分析

在分析CFG桩材质与施工工艺的基础上,将其固结过程分为初期与后期2个阶段,并分别按碎石桩、水泥土桩进行了固结分析,由此提出了CFG桩复合地基的固结度统一计算公式.结合某工程实例的实测沉降数据进行了固结对比分析.结果表明:CFG桩复合地基的固结特性介于碎石桩和水泥土桩两者之间,固结过程基本与沉降同步,且桩周土的竖向固结是引起CFG桩复合地基沉降的主要因素,而桩周土的径向固结作用一般可忽略.     

Role for a cortical input to hippocampal area CA1 in the consolidation of a long-term memory

A dialogue between the hippocampus and the neocortex is thought to underlie the formation, consolidation and retrieval of episodic memories, although the nature of this cortico-hippocampal communication is poorly understood. Using selective electrolytic lesions in rats, here we examined the role of the direct entorhinal projection (temporoammonic, TA) to the hippocampal area CA1 in short-term (24 hours) and long-term (four weeks) spatial memory in the Morris water maze. When short-term memory was examined, both sham- and TA-lesioned animals showed a significant preference for the target quadrant. When re-tested four weeks later, sham-lesioned animals exhibited long-term memory; in contrast, the TA-lesioned animals no longer showed target quadrant preference. Many long-lasting memories require a process called consolidation, which involves the exchange of information between the cortex and hippocampus. The disruption of long-term memory by the TA lesion could reflect a requirement for TA input during either the acquisition or consolidation of long-term memory. To distinguish between these possibilities, we trained animals, verified their spatial memory 24 hours later, and then subjected trained animals to TA lesions. TA-lesioned animals still exhibited a deficit in long-term memory, indicating a disruption of consolidation. Animals in which the TA lesion was delayed by three weeks, however, showed a significant preference for the target quadrant, indicating that the memory had already been adequately consolidated at the time of the delayed lesion. These results indicate that, after learning, ongoing cortical input conveyed by the TA path is required to consolidate long-term spatial memory.     

CORS方法与规则生成算法GRs

利用含序粗集方法, 依据标准的优先序信息及标准间的支配关系, 解决了推导含序信息规则问题. 提出一种新的规则生成算法, 并与其他规则产生算法进行了简单对比. 算法按照后件由强到弱产生规则, 能保证生成极小规则, 在某种意义下规则集是完备和无冗余的.     

信息不对称度及其变化规律研究

在分析产品属性信息和信息不对称定义的基础上,比较完整地提出了可度量的信息不对称度的定义。对不同生命周期产品的信息不对称度变化的基本规律进行定性分析,得出了信息不对称度逐步降低的结论。     

一种基于粗糙集的决策树规则提取算法

文章提出了一种新的决策树构建算法，算法选择使生成的规则满足给定可信度阀值且支持度最大的属性作为结点，不仅简化了生成的决策树；且可以根据用户输入的可信度，得到相应的决策规则集，提高了决策树的泛化能力，有效地去除了噪音规则。应用实例分析，结果表明算法提取的决策规则简洁有效。