国内期刊亮点

正初步探究激光诱导击穿光谱鉴别地沟油大连理工大学物理与光电工程学院吴鼎等对常见食用油和地沟油进行了基于激光诱导击穿光谱鉴别研究,建立了人工神经网络模型,预测检验结果良好。选择本地超市常见的2种食用油和大连市产品质量监督检验所提供的地沟油,以定量无尘分析滤纸为基底,获得了滤纸、豆油、调和油、地沟油4种样品各140组LIBS光谱数据,提取了24个特征谱线进行主     

基于RBF人工神经网络的X级以上太阳耀斑预报研究

采用第23太阳活动周X级以上耀斑的数据,通过回归分析、Gauss拟合和RBF人工神经网络等方法对X级以上耀斑进行预报研究.结果表明,将黑子群的位置、卡灵顿经度、耀斑爆发时间与黑子群达到最大面积的时间关系、每7d黑子群的最大面积、太阳耀斑流量的积分值、CME速度和F10.7射电流量7个预报因子作为参量对RBF人工神经网络预报模型进行训练,训练后建立的RBF模型的输出结果和训练数据的相关系数高达98%,对耀斑强度的预报结果与观测结果的误差在0.5以内,预报模型符合耀斑短期预报的要求.     

基于ANN和GAM的结构可靠度分析方法

介绍采用人工神经网络(ANN)和遗传算法(GAM)求解结构可靠度问题的可行性,并使用Matlab语言 编程进行仿真．阐述ANN的样本选择,模型建立网络的稳定性和精度,并得到实例验证．同时,介绍在 GAM中使用十进制编码的实现方法,以及求解约束收敛适应度的自适应调整方法,经修改淘汰法则,显著 加快求解收敛速度．为结构可靠度的智能分析奠定良好基础．     

基于Elman神经网络的实验教学质量评价模型

结合课程特点和实验教学的需要建立了实验教学质量评价指标体系,并利用Elman人工神经网络方法建立了评价模型。测试结果表明,该模型应用于实验课程教学质量评价中,精度较高,具有广泛的适用性。     

短时记忆与英语听力能力相关性初探

听力理解是英语学习的一项基本技能,越来越受到学习者的重视,大多数中国大学生视听力学习为一块难啃的硬骨头。在短暂的时间内有效的接收和理解输入的二语信息,并作出正确适时的反应是听力能力的基本要求。在这一过程中,短时记忆起到了至关重要的作用。笔者根据短时记忆的特点,探讨短时记忆与英语听力理解的关系,希望从增加短时记忆容量方面着手,改善目前大学生听力能力薄弱的现状。     

中脉德国尊享之旅

正~~     

基于联想记忆的Hopfield神经网络的设计与实现

介绍了反馈型神经网络Hopfield网络的定义、原理、模型和基本学习规则,并构造了一个用于联想记忆的Hopfield神经网络模型.对实验结果进行分析、比较,实验结果表明:Hopfield神经网络用于数字识别是可行、有效的;该方法较传统神经网络能提高网络的记忆能力和数字识别的正确率;该方法有别于以往的BP神经网络的模式识别,结合一些优化算法,如遗传算法,能对Hopfield神经网络的联想记忆稳态进行优化,增强神经网络的联想记忆能力.     

求解TSP的改进模拟退火算法研究

通过分析传统SA算法原理和存在的不足,提出三种改进：增加记忆功能,避免遗失当前最优解;设置稳定抽样判定条件,保证全局搜索能力;提供7种扰动机制,提高结果改进效果。设计对比实验验证各种改进,分析出较好参数配置,构造较理想的改进SA算法。经过国际公认的TSPLIB提供的实验数据的验证,改进算法在性能上比GA和传统的SA算法均有较大提高。     

如何进行高中历史教学

在新课改的要求下,高中历史学习不应该只关注于学生对书本上少数知识的掌握,教师更重要的任务是从多个角度入手,教给学生正确的学习历史方法,培养出他们自主学习的意识独立学习的能力。     

一种新的模拟电路故障诊断方法研究

针对传统模拟电路检测方法难以发现器件缺陷的问题,提出了一种基于小波分析与人工神经网络的故障检测方法,选取典型滤波器电路。使用MATLAB进行仿真。仿真结果表明,此方法能够有效地识别故障器件,且诊断率高。