超高功率超短脉冲发展的现状及相关科学问题

超高功率超短脉冲激光系统在其聚焦焦点附近可以实现高达1022-24 W/cm2的峰值功率输出,为强场物理实验研究,以及实验室内模拟极端环境下的天体物理条件提供了直接的实现方案.自从国际上首次提出了建造EW激光的概念,即输出总功率达到1018 W的大型激光系统后,国际上很多国家都在设计和建造大规模的超高功率超短脉冲激光系统.本文简要介绍了国际上这种规模激光系统的发展状况,并结合国内超高功率高能超短脉冲激光的发展,对超高功率超短脉冲激光系统发展中相关技术问题进行阐述.     

基于神经网络的医疗诊断研究

主要工作集中在医疗数据的预处理和神经网络模型的训练.首先结合数据挖掘和自然语言处理技术,在保留医疗数据语义基础上对分词工具语料库进行补充,将中文数据分词,同时对其中大量冗余信息进行清洗,将中文数据转换成计算机可识别的编码,其次利用多种经典热门的神经网络模型来训练医疗数据,同时对比基于传统决策树模型的GBDT模型的训练结果,最后实验结果证明,对于多种疾病诊断,神经网络模型的效果要优于其他模型,诊断准确率接近90%.     

一种热处理强化铝合金脉冲MIG焊工艺研究

通过对A6N01S-T5铝合金型材采用脉冲MIG焊的焊接方法进行焊接试验,结合自动焊设备特点制定了合理的焊接工艺,同时对焊缝质量进行检验,对焊接接头金相组织及力学性能进行分析,在焊接接头中未发现焊接缺陷,焊缝质量良好,满足ISO 10042B级焊缝质量要求。采用脉冲MIG焊热处理强化铝合金,可获得综合性能优良的焊接接头。     

高阶脉冲变时滞BAM神经网络的周期解

神经网络的诸多功能主要体现在其动力学特征中,而周期解问题则是其动力学行为研究中很重要的一部分.许多情况下,考虑神经网络的脉冲效应是必要而具有实际价值的.本文利用重合度理论中的Gaines-Mawhin延拓定理和微分不等式技巧,研究一类具脉冲干扰的高阶BAM神经网络模型的周期解问题,在要求激活函数有界的前提下,得到其周期解存在的充分条件.     

基于神经网络智能天线的一种波达方向估计方法

该文提出利用径向基函数神经网络来估计无线通信中智能天线的信号到达方向．为了减少输入，利用信号相关阵的对称性质，仅考虑相关阵中的上三角或下三角的部分元素作为网络的输入量，计算量较小．计算机模拟结果表明，该方案是有效的．     

基于BP网络的反馈控制器设计

针对常规反馈控制器参数在对象时变情况下难以获得最优的问题，利用BP神经网络构成系统反馈控制器，通过自适应学习速率在线调整网络权值以逼近对象的逆动态模型，并利用Lyapunov方法给出了该算法的收敛的条件。将算法应用于循环水温度控制系统表明：该控制器对模型参数不依赖，能有效地适应控制对象参数的变化，系统具有较强的鲁棒性。     

焊接过程的RBF神经网络建模

介绍了RBF神经网络的性能和算法结构 ,建立了RBF神经网络在船舶焊接过程中用于焊接变形预测分析的模型 ,并探讨了其应用和发展趋势     

基于学习的证券市场专家预测意见合成研究

针对证券市场的专家预测意见的特点，研究了将学习、证据理论与协同学理论引入证券市场专家预测意见合成的理论与方法．讨论了将专家的历史预测数据用基本可信数表示作为学习样本，对初选专家进行聚类分析选择有协同效应的专家．该方法用神经网络优化基本可信数的修正系数，再用Dempster合成规则进行预测意见的合成．实验结果表明该方法应用于解决实际问题时具有较好的效果．