动态STDP突触系统模型设计与验证

神经突触的STDP（Spike Timing Dependent Plasticity）机制被认为是脑神经网络中最重要的机制之一，最有效的模拟STDP神经突触的方法是建立神经突触的离子通道的动力学模型。目前的STDP突触系统建模均存在一定的缺陷，不能很好地解释STDP机制的细胞分子生物反应原理或者得到STDP的时间非对...     

基于ARM的车辆视频检测技术研究

为解决交通拥堵问题, 设计并实现了一套具有实时、便捷、低成本、高精度、低误差的智能交通系统(ITS: Intelligent Transport System)。该系统由道路上架设的摄像头采集实时交通图像为主要研究对象, 在嵌入式Linux 系统下, 采用开源计算机视觉库(OpenCV)对车辆变道的行为信息进行统计计算, 并将完整程序移植到ARM11 微处理器上实现该算法。实验结果表明, 该系统的实时性好、统计结果准确; 系统工作稳定, 数据传输准确, 有效地避免了外界干扰, 具有较强的实用性。     

基于人工神经网络技术的投标前期决策

针对投标前期决策中常用决策分析方法未能有效解决影响因素之间、影响因素与决策结果之间的复杂非线性关系的问题,通过调查、比较和分析,结合人工神经网络分析方法的要求,确定了投标前期决策影响因素的指标体系.将人工神经网络技术应用于投标前期决策,应用定量法和模糊综合评价法提出相应指标的量化标准及方法,据此构建了具有较好泛化学习能力及较好学习速度的人工神经网络投标前期决策模型.在MATLAB平台上,开发出人工神经网络投标前期决策模型应用系统.通过工程实例证明,此方法能有效应用于施工企业的前期投标决策.     

基于偏最小二乘的BP网络模型及其应用

基于BP网络模型具有拟合非线性数据的特性,提出一种基于非线性迭代偏最小二乘算法(NIPALS)的BP网络的构造策略,构造了新的PLS-BP网络模型,使BP网络减少迭代步数,提高学习效率.采用非线性迭代偏最小二乘算法预处理数据,将得到主成分数、自变量和因变量的主成分数的权重以及主成分间的关系矩阵B,以此用来确定BP网络的隐节点数和输入层、输出层的初始权值以及隐节点的关联系数.最后,进行仿真实验,并将它与PLS模型、标准的BP网络模型进行了比较,仿真结果表明,拟合和预测效果较好.     

参数化弧相容约束传播

为进一步提高约束满足问题求解算法的效率,对约束传播过程进行了分析,并使用变量论域缩减比例对弧相容传播深度进行参数化描述,同时提出了一个约束传播程度可以控制的弧相容传播算法,研究了在不同参数下约束求解算法的效率。该算法在“明月1.0”架构下实现。实验结果表明,约束传播程度是影响算法求解效率的一个重要因素,通过调整控制参数可以使算法效率提高3~4倍。     

叶燮以"变"为核心的辩证的理性主义诗学观

叶燮的《原诗》针对当时文坛的复古主义思潮和追求偏僻怪戾的形式主义倾向．提出了以“变”为核心,以“因创”“正变”“源流”的艺术辩证观为内容,以“温柔敦厚”的儒家诗教为指归的理性主义诗学观。     

外场RCS测量多路径干扰抑制技术研究

针对室外近地雷达横截面(RCS)测试场测量结果易受多路径干扰影响的问题,利用射线跟踪技术,综合考虑了信号直射、地面反射和刀边衍射3种因素,建立了单刀刃型障碍信号传输损耗预测模型,推导出了单刀刃型雷达栅信号传输衰落的数学表达式.结合某单位外场数据,对近地信号传输损耗预测模型进行了仿真分析,提出了一种新的单刀刃型雷达栅高度选取原则,根据优化结果进行了工程实现.实测结果证明了文中所述模型的实用性和有效性.     

白木通人工繁育技术研究

为探讨白木通人工繁育技术,以出苗率和成活率为指标,研究了播种季节、播种方式对有性繁殖的影响,以及扦插种条前处理、扦插用种条的采集时间、扦插用种条的质量、扦插时间4因素对扦插效果的影响。结果表明,播种季节以农历冬至前后播种效果最好;播种方式为种子直播到塑料大棚的营养钵中,并加盖1~2 cm厚的营养土;扦插繁殖中,激素处理对扦插效果影响较大,其中ABT(2号)处理成活率最高;冬季采集种条置湿沙贮藏成活率明显高于其它采集时间所采集的种条;扦插种条的质量直接影响扦插成活率,其中以直接5~8 mm的种条成活率最高;扦插时间对扦插种条的成活起关键作用,其中以3月份扦插效果最好。通过本研究,初步拟定了白木通有性繁殖与无性繁殖技术。     

任意方向运动多层介质中电磁波的传播特征

利用Lorentz变换矩阵和运动各向同性均匀介质中电磁场量间的关系及边界条件,详细推导了,当多层介质沿任意方向运动时,入射波在运动系下,在静止参考系中其多层介质界面上电磁波场量传播特征的矩阵递关系和波矢量的变化关系.     

采用BP神经网络的基波高精度检测方法

提出一种基于BP(Back Propagation)神经网络的电网基波频率和幅值的高精度检测方法。正弦信号过零点两侧对称两点连线与时间轴的交点和频率满足单调关系,但并非严格的线性关系,而且与幅值无关,据此用BP神经网络建立该交点与频率的映射关系,并提出了对称点优化选取方法。仿真表明,提出的算法对频率的检测精度达到10-4,幅值的检测精度高达10-5,远远高于普通傅里叶变换(Fast Fourier Transfromation, FFT)算法和FFT加Hanning窗算法;随机噪声和谐波对该方法测量精度的影响很小,具有较强的抗干扰能力。