利用人工智能神经网络预测广州市PM2.5日浓度

利用差分整合移动平均自回归模型(ARIMA)、后向传播神经网络(BP)以及长短期记忆神经网络(LSTM),对广州市2015—2019年的PM2.5浓度数据进行训练和预报,研究集合经验模态(EEMD)分解和时间分辨率对不同模型预报准确性的影响.结果表明,EEMD分解可以显著地提升低频分量的预报效果;提高输入数据的时间分辨...     

神经网络参数对地震类型识别的影响

由于震源识别模型判据选取不当或关键参数设置不合理,现有地震辨识模型的性能受到一定制约。为了改善地震类型识别效果,优化反向传播(back propagation, BP)神经网络参数设置,提出了一种经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)多尺度近似熵(multi-scale approximate entropy)判据,并讨论训练函数、激活函数、隐藏层神经元数目与学习速率等网络参数对地震辨识的影响。首先,针对多组天然地震事件及人工爆破事件波形进行关键信息提取与归一化,利用EMD算法提取6个本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)和1个剩余分量(residual),然后分别计算近似熵得到EMD多尺度近似熵向量;再次,设计一系列BP神经网络调参实验,研究BP神经网络参数对地震类型识别的影响。结果表明,训练函数、激活函数、隐藏层数目等参数对地震辨识产生了明显的影响,辨识效果较好的参数组合为：训练函数采用共轭梯度法,输出层激励函数为purelin函数,隐层激励函数为logsig函数,隐层节点数和学习率分别设置为10和0.0...     

量子BP神经元及其在含噪字母识别中的应用研究

量子神经计算是传统神经计算与量子计算相结合的产物,它将成为新的信息处理技术之一.文中以相移门和受控非门作为基本的计算单元,借助复数BP学习算法,构造出量子神经元模型,通过数值计算给出了该量子神经元的收敛特性曲线.在此模型基础上,构造出一个三层量子神经网络,应用于含噪字母识别.数值计算结果表明,量子神经网络在噪声均方差小于0.35之前能完全地对含噪英文字母进行识别,容错能力比传统神经网络有明显增强.     

BEM Analysis of Wave Propagation in a Water-Filled Borehole in an Anisotropic Solid

This paper describes a time-domain boundary element method developed to analyze the interactions of acoustic and elastic waves near the interfaces between water and an anisotropic elastic solid. Two models are analyzed with one being the interface between two half spaces of fluid and solid and the other being a fluid region sandwiched by half space domains of anisotropic elastic solids. Both monopole and dipole point sources are used to generate an initial pressure wave in the fluid. Some snapshots of the transient wave behavior near the fluid-solid interfaces are given. The effect of the anisotropy in the solid on the pressure waveforms in the fluid is discussed. The numerical results allow detailed arrival identification and interpretation of acoustic and elastic waves propagating along the fluid-solid interfaces.     

测量中函数值中误差计算问题探讨

结合实例对函数误差传播的一些应用问题进行了讨论,指出某些在数学中成立的函数按误差传播律来计算其中误差时应注意：边长a应表示为a=SOB＋SOC的形式。如果直接观测值中没有多余观测值,可用直接观测值由a=SOB＋SOC按误差传播律来求边长a的中误差;如果直接观测值中有多余观测值,就需用平差后的间接观测值由a=SOB＋SOC按协方差传播律来计算边长a的中误差。     

具有高阶传播准则的对称布尔函数的直接确定

在密码学的应用中,布尔函数的传播准则和对称性是非常重要的性质.Preneel等率先提出高阶传播准则.作者用一个新的非常有趣的组合方法,给出一个对所有对称且具有二阶或二阶以上传播准则的布尔函数的直接确定,当函数一旦对称时,此法很可能有效.     

多媒体课件的视觉传播效果评价系统设计

随着信息技术的不断发展,多媒体技术在教育教学中的地位逐渐提升。为了使多媒体技术更好地为教学服务,需要应用多媒体课件视觉传播效果评价系统对其使用效果进行评价,但此系统由于评价计算能力较差,造成了评价响应时间较长的问题。因而,设计新型多媒体课件视觉传播效果评价系统。系统硬件优化过程主要分为3部分,通过对中央控制芯片、系统硬件串口以及网络接口提升系统的硬件性能。同时,设定新型视觉传播效果评价指标体系,使用聚类分析技术验证指标构建合理性。计算指标信息熵,构建特征判断矩阵,完成评价过程。将硬件与软件相结合,至此,多媒体课件视觉传播效果评价系统设计完成。构建系统测试环节,通过对比可知,此评价系统优于传统评价系统。     

WO3丙酮传感器及其多传感器融合技术的研究

高浓度丙酮会刺激黏膜和引起中毒,在医疗健康领域丙酮也可作为呼出气体标记物。为实现对丙酮气体的有效检测,利用WO₃纳米材料制备旁热式气敏传感器,系统测试该传感器的基本特性,并在此基础上与SnO₂传感器组成双气敏传感器阵列,结合反向传播神经网络方法对丙酮混合气体进行识别。在体积浓度10^-5丙酮气体测试中,WO₃丙酮传感器的响应值达到9.3,响应与恢复时间均为4 s,重复性误差小于10^-8;双气敏传感器阵列对混合气体中丙酮和乙醇的识别误差小于10^-8。结果表明,制备的WO₃传感器响应灵敏度、稳定性、选择性、瞬态响应等特性良好,采用多传感器融合技术可以实现混合气体的有效识别。     

少林功夫译介翻译传播实践研究:价值、问题与对策

通过可视化图谱分析少林功夫研究脉络,溯源和梳理少林功夫译介的形成、发展与嬗变历程;剖析少林功夫译介翻译传播现状与问题,商榷翻译实践中的语言运用和译法与接受,提炼少林功夫译介翻译传播价值,提出应对策略,供相关研究者参考.     

野生鸟类在禽流感传播中所起的作用

野生鸟类很可能是高致病性禽流感（HPAI）在全球传播的媒介．这一论点来自于全球机构在过去数十年对野生鸟类体内禽流感病毒的调查、检测和统计结果．这一结果表明：（1）禽流感病毒能够感染所有种类的野鸟,但以雁鸭类为主的水禽是病毒的天然贮存库;（2）多数禽流感病毒亚型对宿主具有选择性,共同感染多种病毒亚型具有非随机性,这使病毒基因重组突变产生亚型的机会并不多,此结论建议防控野生鸟类传播禽流感的基本措施是：（1）隔离各类动物,避免相互接触．提高生物安全措施;（2）针对数量庞大的水禽．建立高效的检测和监测机制．