人工智能与专家系统

本文对目前人工智能及其知识工程分支中的专家系统给予了新的、严格的定义,澄清了一些模糊概念,概括了人工智能与专家系统方面的主要技术,并对其发展作了估计,定义的确切性与不同导致技术的确切性与不同途径。还介绍了国内外人工智能及专家系统方面的一些最新研究情况。     

4mm速调管数字锁相稳频源

本文对一种采用数字鉴相鉴频器的毫米波锁相环路进行了理论分析，给出三阶环路的基本关系式和稳定性判据．计算出４ｍｍ速调管振荡器锁相环路的参数并讨论了数字鉴相鉴频器的特性．实验表明该环路容易入锁且很稳定可靠．     

CH2(X3B1)和C2H(X2∑+g)分子的结构与解析势能函数

运用密度泛函理论(DFT)的B3LYP方法在6-311 G**水平上,对基态CH2、C2H分子的结构进行了优化计算,得到CH2分子的稳定结构为C2υ构型,电子态为X3B1,平衡核间距RCH＝0.1079 nm、离解能De＝8.037 eV;C2H分子的稳定结构为C∞υ构型,电子态为X2∑g ,平衡核间距RCH＝0.1059 nm、R∞＝0.1211 nm、离解能De＝12.05 eV,用多体项展式理论推导了基态CH2和C2分子的解析势能函数,其等值势能图准确再现了基态CH2和C2H分子的结构特征及其势阱深度与位置.     

PSR 视角下农用地集约利用评价研究——以重庆市渝北区为例

在分析农用地集约利用相关内涵的基础上,建立了基于PSR模型的农用地集约利用评价指标体系,通过因子分析方法进行了实证研究,对渝北区2001-2010年的农用地集约利用水平变化情况进行了研究.研究结果表明:①渝北区农用地集约利用水平呈显著上升的趋势,增幅先速后缓,与实际情况比较吻合.②农用地集约利用水平的增幅是有限的,单纯增加投入并不一定提高农用地集约利用水平.     

卵巢成熟性囊性畸胎瘤伴中-低分化鳞癌1例并文献复习

目的：探讨卵巢成熟性囊性畸胎瘤伴鳞状细胞癌的病理学诊断及鉴别诊断。方法：分析1例卵巢成熟性囊性畸胎瘤伴鳞状细胞癌临床资料、影像学特征及病理学特征并进行文献分析。结果：巨检见灰白灰褐色囊状肿物,18cm×llcm×7cm,囊内含脂质与毛发,可剥离,囊壁较光滑,未见液体及黏液成分。囊内一侧见4cm×3cm灰白色实性区域,切面灰白色、质脆。镜下肿瘤囊壁内衬鳞状上皮,囊壁内见皮脂腺及毛囊;可见散在的核大深染的呈弥漫排列的细胞,核仁不明显,部分细胞呈梭型,多次取材发现小片状分化的鳞状细胞癌癌区,其中可见细胞内角化、细胞间桥及角化珠。免疫组化染色结果：CK5／6及PCK：恶性肿瘤细胞阳性表达。病理诊断：卵巢成熟性囊性畸胎瘤伴中一低分化鳞状细胞癌。结论：卵巢成熟性囊性畸胎瘤伴鳞状细胞癌是一种少见的高度恶性肿瘤,患者年龄及绝经年龄、肿瘤的大小、规范的病理学检查及特征性的免疫组化标记有助于其病理学诊断及鉴别诊断。     

48例胃肠间质瘤的临床病理特点及诊断陷阱分析

目的 探讨胃肠间质瘤的临床病理特点及鉴别诊断.方法 对48例胃肠间质瘤病例行常规HE和免疫组织化学染色检查,并随访;同时结合相关文献复习对其临床病理特点进行分析.结果 该类病变形态学表现多样,平滑肌样肿瘤细胞形态一致,较温和,呈编织状、束状排列;肿瘤细胞也可呈上皮样外观,部分瘤细胞呈假菊形团样结构及栅栏状结构,细胞增生...     

面向非常规突发事件演化分析的动态模拟仿真系统

建立非常规突发事件演化分析的动态模拟仿真系统对于非常规突发事件的应急管理具有重要意义。针对现有模拟仿真方法与系统在用于非常规突发事件演化分析时存在的不足,尤其难以综合集成多学科、多领域的理论、方法和技术成果的问题,从知识管理以及综合集成的视角,给出了以知识元为基础,以数据、知识、模型融合计算为核心的非常规突发事件演化分析模拟仿真系统的框架体系,并探讨了各子系统的实现。在该系统中,知识元实现了数据、知识、模型的内在关联;通过知识元网络的推理,实现了各学科、各领域数据、知识、模型的动态融合计算,从而进一步实现了非常规突发事件演化分析的模拟仿真。最后,给出了原型系统,并通过泥石流灾害实例,阐述了原型系统的管理与运行过程。     

基于Gabor运动能量滤波的表情识别方法

讨论了Gabor运动能量滤波器（GME）在动态面部表情的应用,并在Cohn-Kanade表情库中进行对比实验,表明在低强度的面部表情上GME方法比GE有较好的效果.     

AlGaN基紫外激光器超晶格p型注入层研究

AlGaN基紫外激光器(LD)已被广泛应用于生物、化学等领域,但目前还存在着诸如自发极化效应强烈、载流子注入效率低等问题,因此对于该类型LD的研究和改良十分重要.本文参考相关文献实验样品结构,采用PICS3D仿真软件,对不同结构的AlGaN基电注入边发射紫外LD进行仿真计算,在实验样品基础上提出了具有更加优异光电性能的...     

基于SVDD和SVM的赤潮藻类识别

提出了一种基于支持向量机(SVM)和支持向量域描述(SVDD)的赤潮藻类分类系统.该系统是赤潮藻类流式监测系统的子系统.设计这套系统的主要难点在于:1)同一种藻类的形态由于个体差异和生长期不同而不同;2)藻类图像是任意位置三维目标在成像平面的投影,投影存在任意性并可能产生局部遮挡;3)藻类图像包含非目标藻类和杂质.在特征提取算法的基础上,首先对输入的藻类采用SVDD进行拒识或接受处理,最后针对接受的藻类再利用基于超平面分割的SVM分类器进行分类判决.实验证明:基于SVM和SVDD的赤潮藻类分类系统分类精度更高并具有较好的拒识性能,是一种较好的藻类自动分类方法.