个性化网络教学模型及实现策略研究

首先分析网络教学的理论模型，结合代理技术与分布对象计算技术，给出一个基于建构主义学习理论的个性化网络教学模型，论述个性化网络教学实现策略及实现参考模型，该模型基于知识应用模式及其建构的认知结构以及在此基础上的互动教学，支持分布式个性化网络教学．最后给出相应的样例及其分析．     

雄激素与鼠类的社会行为

雄激素引起的社会行为包括杀婴行为、攻击行为、交配行为和社会识别行为等 ,雄激素首先引起脑结构的性差 ,是雌雄个体社会行为发生差异的基础 .雄激素引起的杀婴行为目前还有争议 ,多数学者认为还与孕酮有关 ;雄激素引起的攻击行为还受年龄、生殖状态 (泌乳时期 )、婚配制度、父本扶养还是母本扶养等各种因素的影响 ;雄激素引起的交配行为、社会识别行为还与化学感觉系统有关 ,社会识别主要由抗利尿激素依赖雄激素而产生 .     

地质勘探图的矢量化方法研究

根据地质图中的图形元素的特点 ,给出了具有地质属性的工程图矢量化方法 ,从而将地质勘探图纸信息转化为具有地质信息的矢量数据。分块细化方法提高了大幅图纸的细化处理速度 ;数据优化处理从整体上考虑了勘探图素间的相关性 ,减少了矢量化过程中人为造成的误差 ;图形元素的部分非几何属性的自动识别提高了矢量化的自动化程度。这些方法在地质勘探图的矢量化系统中得到实现 ,并已在油田实际工作中应用。     

混响声场中语音识别方法研究

免提式话筒语音识别系统是语音识别走向实用的目标之一．实现这一系统，首先要解决房间效应引起的混响问题．通过讨论室内混响声场中语音的特点，提出用鲁棒性特征参数——滤波规整的Mel频率倒谱参数(FNMFCC，即MFCC参数在对数功率谱域进行低通滤波，倒谱域进行均值减，并用标准差加权进行非线性规整，采用这3种措施来消除混响引起的语音参数的变化．识别方法用矢量量化法，用4组无混响数码语音进行训练，对特定人无混响和4种混响声场中共150组数码音的平均识别率达到98．7％．提出的这一新方法在不降低无混响音识别率的情况下，提高了混响声场的语音识别率．该方法不仅识别率高，而且运算量小、所需内存空间小。易于做成小型实用的快速识别系统．     

战斗机起飞噪声测试及特性分析

目标特性的研究是智能武器系统进行目标识别的基础。主要对某型战斗机在起飞阶段产生的噪声信号进行了测试方面的探讨，介绍了测试系统的原理和各部分的功能，并分析了其时域和频域特性，具有一定参考价值。     

会计学专业实践性教学模式的探讨

知识经济时代 ,对会计人员的素质要求越来越高。文章主要探讨如何加强会计专业实践性教学环节 ,寻求有效的实践性教学模式 ,从而培养出具有熟练会计核算能力、利用会计资料进行会计监督、参与企业经营管理预测和决策能力的会计人才     

基于Struts体系结构的企业级应用系统

Struts是一个MVC框架,它提供了对开发MVC系统的底层支持,采用的主要技术有Servlet,JSP和自定义标签库.本文在介绍MVC模式的基础上,介绍了Struts体系结构,以远程教育应用系统为例,用Struts体系结构构建企业级应用系统,分析该应用系统的企业级实体Bean的数据关系,最后给出了远程教育应用系统的部署.     

基于幂均融合算子的模糊传感器数据融合

提出了一种新的融合模糊传感器数据的方法。首先把模糊传感器输出的隶属函数作为对模糊命题的支持程度，之后引入了一个相似性测度对各个传感器输出的相似性进行度量，定义了一个相对一致度系数表示各个传感器被其他传感器所支持的程度，最后基于幂均算子实现了模糊传感器的数据融合。与已有的方法相比，该方法综合考虑了各个传感器的输出信息，降低了融合过程中的信息损失。通过一个目标识别的算例验证了该方法的有效性。     

P物质对GABAA受体介导电流的作用

应用全细胞膜片箝技术,在大鼠新鲜分离的背根神经节细胞上观察到:SP对GABA激活电流有调制作用。实验结果表明:多数受检的大鼠背根神经节神经元对SP(28/41,68.5％)和GABA(36/41,88.2％)敏感,100μmol/LSP和100μmol/L GABA激活内向电流的幅值分别为243.8±82.7pA(x±s,n=9)和1.76±0.48nA(x±s,n=13)。GABA与SP激活的内向电流明显不同,前者具有明显的去敏感现象。实验预加SP(0.001～1μmol/L)30s后再加GABA,则GABA激活电流的幅值明显减小,而且GABA激活电流减小的程度与预加SP的浓度呈量效依赖关系。SP主要抑制GABA激活电流的峰电流,对其稳态电流的抑制不明显。预加0.1μmol/L SP之后约4min左右,SP对GA-BA激活电流的抑制效率最大,为49.8±7.2％(x±s,n=7,P≤0.01),而预加SP 12min之后,SP才失去对GABA激活电流的抑制作用。     

混沌神经网络在分离叠加模式和信息恢复中的应用

提出了一种改进的混沌神经网络模型，该模型具有两个特点：①能从叠加模型恢复出被记忆的正确信息；②能通过部份信息恢复被记亿的全部信息．设计了一系列的仿真实验证明了所提模型的有效性。