基于SOM的入侵检测算法的特征选择

针对基于单层SOM神经网络的入侵检测系统计算量大、误报率高的问题,利用SOM网络中相似模式激活神经元的物理位置邻近的特点,根据输入模式的类型,对激活的神经元进行划分,并把记录的基本特征和推导特征结合起来,对记录进行分类.研究结果表明,较小的特征子集能使系统更快地对数据进行分类,与传统的利用单层SOM神经网络方法相比,该方法计算量小、误报率低.     

Ghrelin对大鼠孤束核葡萄糖反应神经元的影响

采用玻璃微电极记录神经元活动的实验方法,研究大鼠孤束核(NTS)微量注射ghrelin对孤束核内葡萄糖反应神经元的活动的调节作用;在孤束核中记录到的82个神经元中,有37(45.13%)个葡萄糖反应神经元中,其中11个给予葡萄糖后电活动增强,26个电活动减弱,分别称之为葡萄糖受体神经元(GRNs)和葡萄糖敏感神经元(GSNs)。在11个GRNs中有9个(81.81%)给予ghrelin后电活动减弱,1个(9.095%)电活动增强;在26个GSNs中23个(88.46%)给予ghrelin后电活动减弱,1个(16.67%)电活动增强。结果提示,ghrelin可以通过改变NTS内葡萄糖反应神经元的电活动来调节能量代谢和摄食活动。     

车辆单神经元模型参考自适应控制算法研究

针对智能车辆油门控制系统,提出了一种单神经元模型参考自适应控制算法.首先通过实验研究获得油门控制系统的传递函数,再以该函数获得的数学模型为依据设计了自回归滑动平均模型（NARMAX）神经网络,并对系统输出进行离线辨识和在线预测.采用免疫模糊思想改进二次型单神经元控制算法,构建基于NARMAX神经网络预测的模型参考自适应控制系统,定义了一种评价车辆纵向运动的目标函数,采用浮点遗传算法寻找各控制器的最优值.仿真结果表明,NAR-MAX神经网络可辨识和预测车辆油门系统的动力特性,与免疫模糊和二次型单神经元算法相比,单神经元模型参考自适应算法的阶跃响应速度显著提高.     

奇特大脑神经路线

科学家们长久以来一直无法获取人类大脑内神经通路的详细图像,认为大脑的神经线路连接杂乱无章。部分原因在于大脑皮层存在很多褶绉、隐窝和缝隙,这些使神经连接的结构模糊不清。     

基于人工神经网络的多媒体语音特征挖掘

提出了一种基于人工神经网络的聋儿语音训练识别的多媒体特征挖掘技术，构造了邻域三层神经元合作竞争的动态运行为神经元模型，实验选取了动态递减函数、动态最小覆盖矩阵和动态确定阈值形成的ＳＯＬＡ挖掘算法，以及聚类分布的网络图技术，解决了聋语音训练系统中基本语音识别的难题。     

激活函数可调的神经元模型及其有监督学习与应用

提出一种激活函数可调的新神经元模型(tunableactivationfunction,简记为TAF)模型,并给出这类模型的一般形式.该模型用于多层前向神经网络MFNN时,其激活函数可借类似BP算法进行训练而求得.通过几个具体例子给出了对激活函数进行训练的算法.试验结果表明,采用TAF模型的多层前向神经网络的网络容量和性能,优于采用通常M-P模型的网络.     

天冬氨酸对家鸽顶盖脑片Ⅱa—f层神经元电活动的影响

利用离体脑片技术，在５１例家鸽顶盖脑片上用玻璃微电极胞外记录了家鸽顶盖Ⅱａ－ｆ亚层神经元的自发放电活动。根据家鸽顶盖Ⅱａ－ｆ 层神经元自发放电活动的特征，将Ⅱａ－ｆ亚层神经元自发放电分为３种类型：慢而不规则型、快连续型和周期性簇状放电型。天冬氨酸（Ａｓｐ）对不同形式放电单位的作用均以兴奋为主，这种兴奋作用能被Ｎ－甲基－Ｄ－天冬氨酸（ＮＭＯＡ）增强，Ｄ－α－氨基－己二酸（Ｄ－α－ＡＡ）能阻断ＡＳＰ的     

神经元自适应PSD控制器在直流调速系统中的应用

在神经元ＰＳＤ控制器的基础上，给出了一种改进的神经元自适应ＰＳＤ控制算法，这种改进的算法能够根据控制过程中的误差变化改变神经元的权值增益，进一步提高控制器的自适应能力。对基于改进神经元自适应ＰＳＤ控制器的直流调速系统进行了仿真研究，并与普通神经元ＰＳＤ算法进行比较，结果表明该系统具有良好的动、静态性能，很强的鲁棒性和自适应能力。     

电力线载波通讯火灾报警网络系统的研究开发

研究开发一种以电力线载波通讯为基础的新型火灾报警网络系统，对网络系统结构、网络协议、逻辑组件和传输方式进行优化设计，分析了主要干扰因素对系统可靠性的影响以及技术对策。