神经元网络同步放电的抗扰特性

为了揭示神经元网络在噪声环境下实现可靠信息处理的内在机制,利用神经元模型对噪声环境下神经元网络同步放电的抗扰特性进行数值计算和分析.给出了定量描述神经元网络放电同步程度和抗扰特性的评价指标,并研究了放电同步程度和抗扰特性间的内在联系.数值仿真结果表明,神经元数目和耦合强度对网络的同步和抗扰特性影响较大;在一定范围内,神经元放电同步程度与抗扰特性强弱间具有近似线性的内在联系.因此,神经元网络可以利用同步放电机制抑制噪声干扰,执行可靠的信息编码与处理.     

微分多项式分担一个小函数对的唯一性

本文利用Nevanlinna值分布理论,研究了涉及微分多项式的亚纯函数的唯一性问题,所得到的结论改进了林伟川和sSBhoosnurmath等人的结论．     

时滞项带无界算子的变小时滞抽象微分方程的鲁棒稳定性

就A在一般Banach空间X中生成解析半群,B是(λ0-A)a-有界(0＜α＜1)的情况,在连续函数相空间C(-r,0;D((λ0-A)α))中,建立了线性系统对变小时滞的鲁棒稳定性结果,从而对常时滞的一些基本结果做了本质的改进.     

局域世界演化模型在贵州输配电网中的应用

根据贵州电网潮流图和相关数据绘制出其输配电网各节点连接图,运用小世界网络、无标度网络和局域世界演化网络模型对贵州输配电网络的结构特征进行了分析验证,通过实例将贵州电网潮流图分成4个部分,78个节点,对研究节点i的度ki统计,应用网络分布服从指数分布,BA网络的度分布函数,局域世界演化模型的度分布函数相关数据的计算结果比较,表明贵州输配电网符合局域世界演化模型,具备该模型的特性在输电网络中,应加强对集散节点的监控和保护,有必要对相继故障的发生机理、相继故障的预防和控制作深入的研究,确保电力网络安全稳定地运行.     

采面小构造综合探查技术研究

为提高矿井小构造探测准确性,将探地雷达和矿井瞬变电磁法结合应用于采面小构造探测中．井下探查实践表明,探地雷达探测速度快、精度高,但探测深度浅;矿井瞬变电磁法分辨率高,有效探测深度达110m,实施两种方法综合探测,通过相互对比验证,不仅可以保证小构造探测的准确性,而且可以保证一定探测深度。钻探验证表明,综合地质解释具有相当高的准确性。     

基于对称的非对称双光束入射云纹干涉法

传统的云纹干涉法是采用双光束精确对称入射的方式。在云纹干涉法精调零场的基础上,微旋一束入射光使双光束呈现微小的非对称,视场中出现稀疏的载波条纹。通过稀疏载波条纹在物体变形前后的变化对小应变进行直接分析,形成了一种基于对称的非对称双光束入射云纹干涉法。理论分析表明,该方法可近似给出全场诸像素点的正应变值;相对于传统的云纹干涉法,应变分析灵敏度大幅提高,达到了微应变或亚微应变的量级,应变测量精度有望得到改善,使光测法研究微小应变成为可能。     

小样本不平衡设备数据下的机器学习策略研究

针对小样本数据样本容量不足与分布不平衡的设备寿命预测问题,构建基于改进SMOTE算法与改进KNN(K-NearestNeighbor)算法联合优化模型。首先,设置噪声比例系数β排除样本数据中的噪声,随后通过类B-SMOTE(Borderline-SMOTE)算法与传统SOMTE算法结合构建改进SMOTE(ISMOTE)算法对存在分布问题的少数类样本进行新增优化,避免因为样本分布不平衡以及样本数量较少引起的偏差。其次,针对分类过程中边界模糊的样本点,通过利用粒子群算法寻求每个样本种类中心点并计算样本距离均值建立分隔阈值■,对阈值范围内的样本点利用“投票法”判断样本种类,规避KNN算法在处理数据时因为不同种类样本混合而出现误差的问题。最后,通过利用美国卡特彼勒公司液压泵状态数据以及凌津滩水电站水导轴承振动数据进行仿真,算例证明上述两种改进算法在面对小样本不平衡设备数据时可以准确分析设备运行状态以及预测设备未来健康发展趋势。     

复杂网络确定性模型研究的最新进展

复杂网络的确定性模型在复杂网络建模领域起着不可或缺的作用。按照复杂网络经典模型发展的先后次序,依次对随机图、小世界网络、无标度网络以及加权网络确定性模型的研究现状进行较全面的综述,重点介绍了相关模型的构造及其主要性质,并对复杂网络确定性模型未来的部分发展方向进行了展望。     

基于小世界网络的微博谣言传播演进研究

刻画谣言在微博上的快速传播状态,研究影响谣言传播的关键因素。基于传染病的基础模型,将受众扩展为5类(无知者、接触者、传播者、沉寂者、失去兴趣者),引入兴趣衰减系数描述个体多次接触谣言时转发兴趣降低状态,同时考虑了个体只会转发一次的现实状况。为验证模型的有效性,对模型进行了多主体仿真,并将仿真数据与两个真实案例的数据对比,发现构建的模型可以较好地拟合现实情况。通过仿真实验,对不同因素的系数进行对比分析,发现改变兴趣衰减系数、首次转发概率以及小世界网络的属性都显著影响了微博的传播演进过程。     

基于多小波域对比度的图像融合算法

针对多小渡理论在图像处理领域的应用,给出了多小波域中图像的方向对比度的定义,并提出了基于多小波变换的、使用方向对比度进行自适应加权平均融合和选择性融合的算法.该算法利用多小渡变换对原图像进行分解,根据得到的分解系数计算相应的对比度,然后建立基于对比度的融合规则.使用这些算法对多谱图像进行了融合实验,并给出了评价融合质量的对比结果.结果表明,基于多小波变换的方向对比度的图像融舍算法在保留图像细节信息、增加信息量方面都有明显的提高.