城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

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。     

改进GA-BP神经网络在高校教学质量评价中的应用

为了提高高校教学质量评价的有效性和准确性,提出了一种基于混合智能优化算法的教学质量评价模型。引入熵值法客观地确定教学质量评价体系的指标权重及初始评价结果,利用自适应变异的遗传算法(Genetic algorithm)优化BP神经网络(Back propagation neural network)的参数,建立教学质量评价模型。实验结果表明,与BPNN(Back propagation neural network)、GA-BPNN(Genetic algorithm-back propagation neural network)模型相比,预测精度分别提高15.04%和5.41%,收敛速度明显提高,说明基于自适应变异的GA-BPNN教学质量评价模型能够及时有效地完成教学质量评价。     

一氧化碳中毒的防治

<正>急性一氧化碳中毒是吸入较高浓度一氧化碳后引起的急性脑缺氧性疾病。少数患者可有迟发的神经精神症状,部分患者也有其他脏器的缺氧性改变。一氧化碳的理化性质一氧化碳俗称"煤气",为无色、无味、无臭、无刺激性的气体,易燃、易爆,具有极强的毒性,故易于忽略而致中毒。密度比空气略小,不溶于水,易溶于氨水等溶剂。一氧化碳进入人体之后会和血液中的血红蛋白结合,进而使血红蛋白不能与氧气结合,从而引起机体组织出现缺     

单快拍相干信号自适应波束形成方法

针对低快拍条件下相干信号波束形成问题,提出一种单快拍相干自适应波束形成方法。首先,构造Duvall特征消除器滤除阵列接收信号中的期望信号,再利用空间平滑方法解相关。然后,依据Hung Tuner算法对平滑后的协方差矩阵进行Gram Schmidt正交化,快速重构干扰信号子空间。最后,将静态权矢量在干扰子空间内的正交投影作为波束形成最优权矢量。该算法可有效避免协方差矩阵求逆和特征分解造成的复杂计算,且能降低由于期望信号泄露造成的子空间估计误差,在单快拍条件下性能良好。仿真分析验证了算法的优越性和理论分析的有效性。     

城市物流中多目标配送模型

提出了VRP问题的多目标数学模型，基于此数学模型，概括了一种新的遗传算法来解决带有时间窗的车辆优化配送问题提出的部分自适应遗传算法采用PFIH来产生初始解，克服了遗传算法参数设置主观的弊病，运用了自我进化的思想来改进遗传算法中涉及的参数设定最终，通过试验得出了比较满意的结果，证明了该算法的可用性。     

小鼠RTN3基因mRNA和蛋白在小鼠中枢神经系统的分布模式

根据与人RTN3基因同源的小鼠EST AA237377设计筛库引物, 克隆得到小鼠RTN3 cDNA, 该cDNA长2814 bp, 含1个714 bp的可读框, 编码1个具237个氨基酸的蛋白. Northern杂交检测该基因在小鼠不同组织中的表达谱, 发现它有3个转录本, 分别为1.8, 2.8和4.2 kb, 其中1.8和2.8 kb的转录本存在于多种组织中, 2.8 kb的转录本在脑中的表达量最高, 4.2 kb的转录本仅在脑中存在. 用成年小鼠脑和脊髓切片进行原位杂交和免疫组织化学反应, 发现该基因在中枢神经系统的非胶质细胞中广泛表达, 且在某些区域表达较高, 如海马、大脑皮层、下丘脑及一些神经核团.     

通道不一致性、互耦对最优阵列处理器的影响

本文研究了通道幅相不一致性、互耦这两种误差对最优阵列处理器性能的影响。理论分析结果表明,对于只利用干扰加噪声协方差矩阵求逆的自适应方法(简称NAMI法),当干噪比(JNR)较大时,这两种误差不会导致零点位置的漂移,但零点深度有所变化;对于信号加干扰和噪声协方差矩阵求逆自适应方法(简称SPNMI法),当信噪此(SNR)较小或较大时,零点位置变化不大,但性能损失比NAMI法严重得多。如果能加以补偿,则SPNMI法与NAMI法有相同的结果。我们用矩量法计算得到的互耦矩阵对此进行了仿真模拟,实验结果证明了理论分析的正确性。