工作记忆编码腹侧海马和内侧前额叶皮层局部场电位信号的相位同步分析

研究比较大鼠在静息状态下和工作记忆编码阶段腹侧海马和内侧前额叶皮层局部场电位相位同步的变化,分析相位在工作记忆任务相关信息处理中的作用机制。研究数据为6只SD大鼠静息状态和执行Y迷宫空间工作记忆任务时采集的腹侧海马和内侧前额叶皮层的局部场电位信号,计算两个脑区局部场电位信号之间的加权相位滞后指数值。研究结果表明,与静息状态相比,在工作记忆编码阶段,腹侧海马和内侧前额叶皮层之间的相位同步性在theta频段选择性地显著增加。腹侧海马和内侧前额叶皮层theta频段的相位同步是工作记忆编码阶段任务信息处理的一个作用机制。     

基于组合模型的建筑触电事故人因失效分析

为探究触电事故人因关联性,提出一种基于决策试验和评价实验(DEMATEL)-解释结构模型(ISM)-网络层次分析(ANP)的组合模型,对人因失误事故进行失效分析,客观确定各人因影响因素的重要程度。利用认知可靠性和失误分析方法(CREAM)对2012-2021年的192起建筑触电事故进行人因提取并分类,通过关联规则挖掘确定影响因素之间的相关性,生成置信度矩阵,再利用DEMATE-ISM明晰影响因素之间的层级作用路径与网络结构,构建多级递阶结构模型,最后通过ANP对模型进行权重的确定。结果表明,具有较高权重的不完善的安全防护设施管理是根层影响因素,权重最高的决策失误、错过观察为表层直接影响因素,最易形成人因失误事故,必须对其进行严格把控,预防事故的发生。     

面向流数据的实时处理及服务化系统

流数据的处理需求复杂多变,业务人员要进行相应的算法定制,不仅需要相关的编程知识,更要应对繁琐的处理流程和冗长的开发周期。为解决上述问题,文中设计并实现了基于流程建模的流数据处理及服务化系统,提供了对于多源流数据的实时接入,流数据服务化以及流数据处理服务化的能力。该系统将流数据处理过程封装为服务提供给用户,允许用户拖拽组合流数据处理和服务化模块、配置相关参数,定义流数据处理及服务化的过程,快速又自然地实现流数据处理及服务化的任务,将处理结果经由服务路由实时推送到其他应用系统,满足不同的业务需求。案例分析表明,与传统的流数据处理系统相比,本系统具有高效、灵活、可配置等特点,在实用性、可用性和伸缩性方面都更有优势。     

神经模糊逻辑控制系统隶属函数和推理规则的确定

针对当前开发模糊控制系统的一个难点——发现最优的隶属函数和模糊规则，研究了利用神经元网络的学习能力，从历史数据中发现隶属函数和模糊规则，在一定程度上减轻了系统开发工作量，克服了由于缺乏经验而可能造成的偏差．文中采用了三个学习算法：Ｋｏｈｏ－ｎｅｎ自组织算法、有监督的竞争算法以及ＢＰ算法，设计了一个二输入一输出的程序，并提供了运行结果     

模糊离散事件系统在信息服务系统中的应用

用模糊离散事件系统(FDES)从离散事件的角度去描述一类包含所谓“具有确定性的不确定/模糊”问题、与人的主观观察/判断密切相关的复杂系统.将信息服务系统分为若干个自主智能实体———Agent,提出了Agent服务状态的概念.根据信息服务过程中的一些辅助观测量,评判Agent系统当前的服务状态,用基于规则的FDES去描述各种服务状态之间的转化行为,并构造FDES监督控制器,使Agent的服务状态始终得到有效调控,起到了合理利用有限资源、保持负载平衡、防止请求任务阻塞等作用,提升了Agent的服务状态品质.通过在纺织行业信息服务平台中的应用,证明了该方法的有效性.     

德国轻工机械中特殊曲面元件分析

本文针对从德国引进的两类轻工机械上使用的特殊曲面元件,作了理论分析,详细地描述了形成规律,建立了数学模型,并对其中急待解决的,使制造、使用厂家、设计者困惑不清的问题,透彻地作了释疑,并根据数学模型或确定的曲面参数,由计算机输出其图形,或绘制出完整的工程图样.此外,还阐述了加工该类曲面时,刀具理论轮廓的设计方法.本文强调,在当前的技术背景下,加强曲面理论与制造方法的研究,有很重要意义.这对于引进、消化、吸收国外先进技术,对于轻工生产的发展,无疑是非常有益的.     

基于模式匹配的模糊控制算法

提出了一种新的模糊控制算法 ,传统的模糊控制算法是基于模糊逻辑推理的 ,而这种算法是基于模式匹配的。对于模糊控制器的模型 ,定义了模糊集合匹配度和模糊规则匹配度 ,在此基础上给出了基于模式匹配的模糊控制算法的模型和设计步骤。就该算法与经典模糊控制算法的联系进行了讨论 ,证明它包含了经典模糊控制中最常用的 Mamdani和 L arsen算法。另外 ,还定义了更为简便的算法。最后给出了这种算法的仿真实验结果 ,结果表明该算法是可行的、有效的。     

基于知识编码的剪切位点预测

在现有生物统计中，对脱氧核糖核酸中碱基的编码表达主要限于腺嘌呤，鸟嘌呤，胞嘧啶和胸腺嘧啶4种．但这种编码方式的变量太少，同时没有考虑碱基在脱氧核糖核酸中的位置信息，在剪切位点预测中，准确率不会超过90％．据此采用基于知识的编码方式，即真剪切位点与假剪切位点的统计差表，结合支持向量机方法，大大提高了剪切位点识别的准确率，并进一步采用碱基的统计特征的多变量编码方式使真给体位点和假给体位点的预报率分别达到96．4％和93．0％，真受体位点和假受体位点的预报率分别达到94．4％和93．0％．     

预测型关联规则演化学习的适应值函数

为了提高基于遗传算法的分类预测准确度,探讨了评价规则质量的适应值函数,提出了基于置信度和支持度加权和的适应值函数,以取代传统的基于灵敏性和选择性的适应值函数．理论分析和实验结果都表明,文中提出的新适应值函数对于预测型关联规则演化搜索的引导作用明显地优于传统的适应值函数．新的适应值函数有利于改进基于遗传算法的机器学习．     

关系扩展规则

基于关系转换方法对模态逻辑进行转换, 使用一阶扩展规则定理证明器对转换后得到的一阶片段进行推理, 得到一种新的可用于模态逻辑的推理方法, 并证明了其正确性和完备性.