基于泛函网络的多维函数逼近理论及学习算法

提出一种多维函数逼近的泛函网络逼近方法,设计了一类用于函数逼近的可分离泛函网络,给出了基于泛函网络的函数逼近学习算法。而泛函网络的参数通过解方程组得到,它们能逼近给定函数到预定的精度。仿真结果表明,这种逼近方法简单可行,具有较快的收敛速度和良好的逼近性能。     

基于VORONOI图的无人机空域任务规划方法研究

无人机任务规划系统对充分发挥无人机自主控制与飞行和自主执行任务的能力起着十分关键的作用。在分析VORONOI图的性质的基础上，以压制敌防空火力作战任务想定为背景研究基于VORONOI图的无人机任务规划技术，重点讨论了规划环境建模、航路代价计算和初始航路选择问题。最后对该方法进行了时间和空间性能分析。     

一种基于正交矩的立体匹配方法

通过引入Tchebichef离散正交矩提出了一种新的基于双目立体匹配的方法，该方法利用了Tchebichef离散正交矩在图像空间中的正交性来描述图像的灰度分布特征，然后根据该分布特征对图像对进逐行逐像素匹配，视差计算通过逆变换或者通过比较重建图像的灰度值进行估计，从而得到视差图。给出了利用正交矩处理图像对的重建结果和立体匹配结果。试验结果表明，该方法是可行和有效的。     

自然科学取向意识研究的贡献与困境

自然科学界近年来掀起了一场前所未有的研究意识问题的"文艺复兴"运动.物理学、生物学、人工智能等科学范式的约束与启发,使当前意识科学研究的重点内容及问题类型发生了许多显著的变化,呈现出了对意识解释的不同水平、层次与性质.蓬勃发展中的意识科学研究也面临着不少困境,需要进一步确立适合于意识研究的新的科学现,提高自然科学与人文科学这两大基本向度的整合水平,加强对关键性的基础问题研究的理论力度.     

论职业院校的教学文化变革

职业院校的教学文化变革是职业院校教学改革向纵深发展的内在要求.因此,我们一定要树立教学文化变革的开放意识,具备更加广阔的视野,对教学文化变革的内涵、价值和策略进行更加理性的审视,进而形成职业院校的教学品牌文化.     

Survivin基因沉默对鼻咽癌CNE-2细胞株恶性表型的影响

目的:探讨RNA干扰技术沉默Survivin基因对鼻咽癌细胞CNE-2恶性表型的影响.方法:设计、合成针对Survivin基因的干扰序列,并将干扰序列构建至pGCsi/U6/GFP载体,稳定转染CNE-2细胞;逆转录聚合酶链反应(RT-PCR)、Western blot鉴定干扰效果;经四甲基偶氮唑蓝(MTT)法、流式细胞术、平板克隆形成实验分析沉默Survivin基因后,CNE-2细胞生长速度、细胞周期及恶性表型的改变.结果:沉默Survivin基因后,CNE-2细胞Survivin mRNA、蛋白质表达水平均明显下调;细胞生长速度下降,G1期细胞增多,S期细胞减少,克隆形成能力明显减弱.结论:Survivin基因在CNE-2细胞生长、细胞周期及恶性表型等方面都起着重要的作用.     

环境温度对斜拉桥动力特性的影响分析

基于东海大桥主航道斜拉桥健康监测系统测得的一年的环境温度和结构响应的数据分析了环境温度对结构动力特性的影响。首先基于环境温度的监测数据对环境温度的分布特点进行了分析,环境温度沿桥梁纵向具有很强的一致性,沿箱梁截面具有明显的温度梯度。接着分析环境温度对结构动力特性的影响机理,并通过实际监测数据进行了验证,其结果表明理论分析与实际监测数据具有很好的一致性。最后基于ARX模型对于环境温度对结构动力特性影响的惯性效应进行了分析,表明环境温度的影响具有明显的时间滞后效应,同时基于多点温度能够等效表示环境温度的惯性效应。     

无线传感器网络测距定位算法改进与分析

在无线传感器网路实际应用中,节点定位技术是重要的支撑技术之一.不同于常规的求解距离等式方程组解法,分别采用MLE(最大似然估计参数)法和最小二乘法,对无线传感器网络测距的定位算法进行改进.非常有趣的是,两种不同方法得到的结果完全一致.最后经过实验评估和算法仿真对比分析测距定位算法改进前后的特性,结果表明改进后的测距定位算法能取得良好的定位精度.     

Lrrc10蛋白的表达、纯化及多克隆抗体的制备

Lrrc10是一个心脏特异表达基因.为了深入研究Lrrc10在心脏发育中的功能,需要获得Lrrc10蛋白并制备其抗体.以小鼠心脏cDNA文库为模板进行PCR扩增得到Lrrc10部分编码区序列,然后将其连接到pGEX-4T-1载体上获得原核表达载体.重组子经酶切及测序鉴定后,转化大肠杆菌(E.coli) BL21,并用I...     

火灾救援中的最优资源分配方案

随着近年来灾情发生越来越频繁,关于灾情中最优资源分配的研究也越来越多,但现有研究没能把各种救援资源分配和灾情现场情况、社会总损失等结合起来考虑.本文以动态灾情救援Pareto最优(即社会总损失最小)为目标,考虑了救援力量不能提供有效资源造成的损失、资源传输过程中存在的损失以及灾情现场造成的损失等三种损失因素,给出了一个...