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1.
针对结构平衡图与结构非平衡图的网络拓扑,考虑了一类具有外部干扰的耦合时滞神经网络模型,分别设计了其固定时间同步控制协议.借助固定时间稳定性理论与不等式技巧,获得了耦合网络在固定时间内达到同步的充分性判据,给出了具体的收敛时间上界,并验证了固定时间同步网络的鲁棒性与抗干扰性.为了扩大网络模型的适用性,考虑的神经网络激活函数为非连续的函数,可借助微分包含与集值李导数理论解释非连续微分方程的动力学行为.最后,分别在结构平衡图和非平衡图下对耦合神经网络的固定时间二分同步进行了数值仿真,验证了控制算法的有效性及理论结果的正确性. 相似文献
2.
.以2014-2019年中国内地(未包括香港、澳门和台湾地区)人选高被引科学家为高层次人才研究对象,通过挖掘高层次人才个人履历信息,构建科学家迁移特征信息数据库,从跨省域流动、省内流动及机构流动等多层次、多维度对高层次人才省际流动特征进行研究.研究结果表明,中国高被引科学家在各地区间分布差异非常明显,主要集中在北京、江苏、上海等经济与科教资源发达的地区;高被引科学家净流杰主要集中在广东省、江苏省和四川省等东部发达地区,净流出主要集中在吉林省、安徽省和辽宁省等中西部和东北地区;从机构来看,净流入主要集中在电子科技大学、苏州大学和复旦大学,净流出集中在中国科学院、北京大学等,但由于中国科学院高被引科学家人选人数多,故中国科学院净流出占其入选总人数的比例并不高. 相似文献
3.
《中南民族大学学报(自然科学版)》2019,(1):150-155
将贝叶斯模型方法运用于基于图像重构误差控制下的骨架简化问题,通过建立平衡算法实现重构精度与骨架简化的平衡统一.在算法的设计中,通过对骨架分支级别的设置,运用重构误差和骨架简洁度两个控制参数以及平衡算法,在骨架主轴的基础上通过添加相关各级别的骨架分支,实现对骨架分支的优选,最终获得图像的最优近似骨架.实验结果表明:本算法对于边界扰动具有较好的鲁棒性,与其它方法相比,本算法复杂度较低,运算速度更快,得到的骨架也更简洁. 相似文献
4.
以205/55R16乘用车轮胎为研究对象,采用计算流体动力学建立了考虑胎面花纹变形的轮胎滑水分析模型;以气-液二相流数值模型分析了轮胎的滑水性能,并将临界滑水速度仿真值与NASA滑水速度预测值及轮胎发生滑水时力平衡下的速度进行对比.在此基础上,引入仿生减阻理念,研究了夹角为60°、高度为0.6mm的仿生对称V形结构对花纹沟排水量和水流阻力的影响,并将其结构特征信息等效移植到接地区轮胎花纹沟底,进行了仿生花纹轮胎的滑水性能分析.结果表明:所建滑水分析模型可用来分析轮胎滑水时的流体运动特性;相对原花纹轮胎,仿生非光滑花纹沟轮胎通过提高接地区花纹沟内水流速度,降低了胎面动水压力,提高了临界滑水速度. 相似文献
5.
中国城镇化背景下的大规模人口流动行为一直都是学术界关注的焦点。但是关于人口流动行为与迁移个体的主观幸福感之间的关系依然鲜有研究。采用2014年中国劳动力动态调查(CLDS)数据,通过倾向得分匹配法研究迁移人群对幸福感认知的中介作用机制。研究结果发现:迁移行为显著影响了个体的主观幸福感水平;主观社会地位对于迁移行为-主观幸福感的关系具有明显的中介作用。最后,对于该研究的理论贡献和实践意义进行了讨论,并指出了未来的研究方向。 相似文献
6.
考虑采用非正交多址接入(NOMA)技术的认知无线电网络下行链路的功率分配问题,旨在最大化接入系统的次用户数,提升系统的频谱效率.在不影响主用户通信的情况下,对次用户进行合理的功率分配,使得系统接入的次用户数最大化.在系统可用功率未得到充分利用时,考虑在接入系统的次用户间对未利用的功率再次进行功率分配,提升系统的频谱效率.仿真结果显示:当次用户最小速率为2.5 bit·s~(-1),请求接入系统的次用户数为10时,频谱效率可提升13%. 相似文献
7.
8.
探讨了非均匀介质下不同光流控器件及其生化应用。在微流控芯片上,主要从2个方面开发和实现各类具有光波导、透镜、细胞计数、化学检测等功能的新器件。首先,在液液非均匀介质下,通过调节沟道内液体流速,控制液体间的对流扩散来实现液体在微腔内的渐变折射率分布和阶跃分布,从而得到其特殊的光学特性,例如光束分离、弯曲、自聚焦等。其次,在固体非均匀介质下,利用特殊的微流结构与液体相结合,实现更加灵敏可调的新型探测手段。这些新型技术手段分别在生物传感、能源生产、细胞探测及海水检测等诸多应用中可发挥关键性作用。 相似文献
9.
为判断动物试验方法是否具备实用性,分析了中国关于实用性的相关规定,通过4个典型案例对动物试验方法是否属于非治疗目的的外科手术方法、是否具备实用性进行了分析,总结判断标准并给出了撰写权利要求的建议。在撰写动物试验方法的专利申请时,应当注意该方法的目的及该方法是否包含外科手术步骤,并针对该方法的不同情况采用不同的撰写策略。 相似文献
10.
<正>谷歌公司正与牛津大学的两支人工智能研究小组合作,研制先进的类人机器人。第一支研究小组的任务是帮助机器人更好地了解用户的想法和意图,第二支研究小组的任务是通过深度学习技术提高机器人的视觉识别能力。据国外媒体报道称,谷歌正在研制一种模拟人类大脑的超快量子芯片,这让搜索和软件更加直观。被谷歌收购的人工智能创业公司Deep Mind联合创始人、谷歌工程部副总裁杰米斯·哈萨比斯在博客中表示:"对于当前的人工智能研究来说,这无疑是一个非常令人兴奋的时刻。我们在很多方面不断取得进步,其中包括图像识别和语言理解能力。我们很高兴地宣布与牛津大学展 相似文献