“海马”号,马到成功

<正>"海马"号,全名"‘海马’号4500米无人遥控潜水器系统",是我国迄今自主研发的下潜作业深度最大、国产化率最高的深海强作业型潜水器系统。4月,"海马"号在中国南海中央海盆接受了"深海大考",多次下潜,3次到达4500米海     

Belle实验中神经元网络和Fisher判别方法应用于压制连续过程本底的比较

在Belle实验B±→K±ω道的物理分析中,对神经元网络法和Fisher判别法在压制连续过程本底应用中的性能进行了比较研究.应用神经元网络法可以获得对BB信号事例42.3%的选择效率和99.2%的连续过程本底排除水平;应用Fisher判别法可以获得57.9%的信号事例选择效率和98.6%的连续过程本底排除水平.     

卡尔曼滤波器在海马场电位ripple节律分析中的应用

利用自适应自回归(adaptive autoregressive,AAR)模型和卡尔曼滤波器算法,分析小鼠海马CA1区场电位ripple高频振荡的时频特性.研究发现,与传统的基于短时傅立叶变换的实时频谱分析方法相比,利用AAR模型以及卡尔曼滤波器算法的参数化方法在对ripple高频振荡信号进行实时频谱分析时,具有更高的...     

河马的七座金山

有一只海马梦见自己有了七座金山，可惜它手中却只有七枚金币，海马迫切想让七枚金币变成七座金山。于是它决定去寻找。 海马是竖着身子游的，它游得很慢，游着游着一条鳗鱼出现在他的面前。鳗鱼对海马说：“只要4枚金币，我可以卖给你一只鳍，这样你可以加快速度。”海马同意了。     

人工神经元网络在液压机行程停位控制中的应用

液压机行程停位精度是液压机先进性能的主要衡量指标，它直接影响着锻件产品的加工质量及液压机自动化生产。作者采用人工神经元网络来提取液压机工况条件和超程值之间的一般关系，并将其用于超程预测，从而实现了高精度停位控制。研究及大量试验表明：该方法不仅具有停位精度高及稳定性好等特点，而且这种控制系统的控制能力可以在液压机生产过程中具有不断提高的智能特性。该方法在３．１５ＭＮ液压机上的停位控制精度已能达到±０．５ｍｍ．     

脑内学习记忆的解剖机制

通过对海马、杏仁的临床动物实验证据分析,对相关结构的剖析,阐明了哪些结构在短时记忆向长时记忆形成的机制中参与了活动。     

用密度梯度离心分离的大白鼠胚胎海马细胞类型移植存活

在灭菌条件下,用机械解离法将15—20天的胚胎Wistar大白鼠的海马制成细胞悬浮液,并于4℃,用不连续的ficoll-urografin密度梯度离心法分离出不同的层次。大细胞在上层,小细胞在下层,分别加以收集、洗涤与再悬浮。5微升的每种细胞悬浮液分别注入4月龄Wistar雌性大白鼠的右侧海马,而同体积的生理盐水注入左侧作为对照。三周之后,对5只大细胞接受者与5只小细胞接受者作检查,每组各有2只动物见有移植物良好地存活。存活的大细胞主要是海马CA3区的大锥体细胞,此外还有乙酰胆碱酯酶阳性的大细胞,可能是齿状门CA4区的大多形细胞。存活的小细胞主要是乙酰胆碱酯酶阳性的小多形细胞与篮状细胞,此外还有形似齿状回的颗粒细胞和海马CA1区的小锥体细胞。根据本实验,只要作一些改进,被分类的移植细胞有可能在成鼠的脑内存活得更多更好。     

前向神经元网络的子波表示

基于函数逼近，对前向神经元网络中非线函数与子波变换中母函数的关系进行了分析，推出了前向神经元网络的子波表示，指出两种方法应用于Ｌ＾２（Ｒ）空间函数逼近时是一致性，最后给出了两个前向神经元网络的子波表示，函数逼近实例验证了本结论的正确性。     

多电极阵列上长时间培养神经元网络的发育变化

体外培养海马神经元网络的自发活动对于发育研究及学习记忆机制分析具有重要意义. 为了研究体外培养网络自发放电随发育的变化，在多电极阵列芯片上长时间培养海马神经元网络，连续记录分析了培养14周的网络发育过程. 结果显示，网络整体放电频率从培养第1周到第8周逐渐增加，9—14周基本稳定. 对放电模式的分析表明，培养1周内出现自发、低频、不同步的锋电位；4—7周为同步簇发放电，7周出现同步簇发和随机放电混合的复杂模式；9周后为高频随机放电模式，稳定4周以上. 由此推测，高密度培养的神经元网络发育过程可以分为3个阶段，连接建立期、活动协同期和成熟期，同步放电是高密度培养神经元网络发育过程的一个重要现象，其模式表现形式随培养时间改变.     

神经网络在项目评估中的应用

项目评估在市场机遇获得、成本控制和竞争力判别等方面决定着企业的成功与否.通过对影响项目价值的属性、因素、显性指标以及它们之间关系的研究,采用模拟生物神经元基本功能的神经网络技术建立项目价值模型,改进了传统的BP算法,对样本进行监督训练的反向传播算法得到权重因子,从而确定指定项目的价值,辅助决策者进行项目评估决策.实际应用证明了算法的有效性和模型的实用性.