植入式硅神经微电极的发展

 神经科学和神经工程研究需要研究大脑神经元的电活动情况，以了解大脑产生、传输和处理信息的机制。植入式神经微电极作为一种传感器件，是时间分辨率最高的神经电活动传感手段之一。介绍了国内外几种主要的植入式硅基神经微电极的结构特点、制备方法和性能特点。分析表明，未来通过不断结构优化和改性修饰，特别是在高通量的神经记录方面，通过与同样基于硅材料的电路的集成，硅神经微电极能够进一步提高生物相容性，解决大规模的电极通道体内外传输与连接问题，实现对神经元的在体大规模长时间记录。     

基于培养卓越应用型人才的线性代数问题驱动与案例任务教学模式改革

本文分析了现行线性代数的教学问题,提出了问题驱动与案例任务相结合的教学模式,并以两个案例来说明了此种教学模式的优越性,培养了学生的应用和创新能力,提高了学生的学习兴趣与课堂教学质量.     

基于网络最大流的城市雨水管网系统脆弱性评价

为了对城市雨水管网系统进行针对性的改建,在暴雨天提高事故抢修速度,需要对城市雨水管网系统进行脆弱性评价并找出脆弱管段.首先介绍了城市雨水管网系统排出雨水的干扰因素,提出了城市雨水管网系统脆弱性的概念,并逐一分析了影响城市雨水管网系统的因素,综合考虑各方面因素,建立了城市雨水管网系统的脆弱性评价模型.在此基础上,结合图论中网络最大流理论,寻找城市雨水管网系统中的脆弱管段.最后以西安某高校的雨水管网系统为例进行研究,测得了该高校雨水管网系统的脆弱度为0.877,证明该区域雨水管网脆弱性较低,不易形成内涝,并找出该高校雨水管网的脆弱管段.     

基于变量选择-神经网络模型的复杂路网短时交通流预测

摘要： 针对传统交通流预测模型正在由单断面历史数据处理向多断面、多时刻历史数据处理转变,但在考虑各断面间的影响时,多变的交通状况往往会使预测模型复杂化的问题,引入一种多元线性回归最小绝对收缩和选择算子方法(Lasso),并利用其优秀的变量选择能力,在复杂路网多断面中选出相关性较高的断面；结合神经网络(NN)的非线性特性,提出了Lasso NN组合模型.结果表明：Lasso NN模型在路网交叉口对未来15 min交通流数据预测的误差率低于9.2%；在非交叉口的误差率低于6.7%,总体优于各自单独使用得出的结果.     

金属间化合物(Mg,Zn)_(12)Ce与(Mg,Zn)_(11)Ce的研究

对300℃时Mg-Zn-Ce系富镁侧化合物的成分特征、结构和相平衡关系进行了研究.结果表明,Mg-Zn-Ce富镁角存在一个Mg12Ce的二元置换固溶体(Mg,Zn)12Ce,还存在一个三元线性化合物(Mg,Zn)11Ce(τ相).(Mg,Zn)12Ce中Zn的范围为0~7.3%(原子分数),其晶体结构为体心四方晶格.三元线性化合物τ相含Zn为8.5%~43.5%(原子分数),其晶体结构为C底心正交晶格.(Mg,Zn)12Ce和τ相均与α(Mg)存在稳定的两相平衡,且在Mg-Zn-Ce系富镁角还存在三相平衡Mg+(Mg,Zn)12Ce+τ.     

大尺寸工程模型试验中的相似材料配比试验研究

大型物理模型试验是研究复杂工程问题的重要方法，如何快速、准确地确定相似材料配比是试验中至关重要的一环.为降低试验成本、简化试验步骤、充分调用原料性能，采用河砂、水泥和石膏这三种最普通的原料，以骨胶比(河砂与水泥石膏的质量比)和水膏比(水泥与石膏的质量比)为变量，进行了45组对比试验，对相似材料的物理及动、静力学参数进行了研究.获得了以河砂、水泥和石膏为原料配制的相似材料各物理量的变化区间；探讨了骨胶比和水膏比对相似材料各物理量的控制作用，并对比了其敏感性；基于多元线性回归分析建立了各因素与物理量间的定量关系，得到的拟合公式能较好地描述相似材料的性质.     

A neural network versus Black–Scholes: a comparison of pricing and hedging performances

An Erratum has been published for this article in Journal of Forecasting 22(6‐7) 2003, 551 The Black–Scholes formula is a well‐known model for pricing and hedging derivative securities. It relies, however, on several highly questionable assumptions. This paper examines whether a neural network (MLP) can be used to find a call option pricing formula better corresponding to market prices and the properties of the underlying asset than the Black–Scholes formula. The neural network method is applied to the out‐of‐sample pricing and delta‐hedging of daily Swedish stock index call options from 1997 to 1999. The relevance of a hedge‐analysis is stressed further in this paper. As benchmarks, the Black–Scholes model with historical and implied volatility estimates are used. Comparisons reveal that the neural network models outperform the benchmarks both in pricing and hedging performances. A moving block bootstrap is used to test the statistical significance of the results. Although the neural networks are superior, the results are sometimes insignificant at the 5% level. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.     

入侵检测系统中的智能技术

首先给出了计算机网络入侵检测系统的概念、功能和性能要求,回顾了其发展的过程.接着,从智能入侵检测技术这个角度,对数据挖掘、遗传算法和人工免疫等比较具有独特性且有完整系统实现的智能检测技术作了简要介绍和评述.最后,对入侵检测系统的未来发展方向进行了讨论.     

梯度网络平稳点集合的Hopfield稳定性与吸引域

给出梯度神经网络模型的电路实现 ,证明了网络平稳点集合的全局 Hopfield稳定性。对各个平稳点吸引域的几何估计得到了相关结果 ,这为网络初始输入的数量与方向判定提供了基本的量度参数准则。     

Research on Tracing Evaluation System in Virtual Enterprise Based on Neural Network

The tracing evaluation index system was designed to be used in virtual enterprise and established neural network trace evaluation model. As a result, it was more simple and nicer than the traditional method, so it had wider application foreground.