基于概率神经网络的地铁车站易损性分析

基于深度学习方法提出了一种地震响应概率模型，并基于此模型推导了地铁车站结构极限状态超越概率的计算公式，以评价结构的地震易损性。首先采用主成分分析对地震强度指标进行正交化和降维；为了克服传统地震响应概率模型中地震动强度指标与结构地震响应指标服从对数空间线性分布假设的局限性，基于BP神经网络建立趋势模型以预测结构的地震响应；基于概率神经网络建立误差模型以描述基于统计的趋势模型与基于物理机制的数值模型之间的误差，以拓展残差的齐次方差正态分布假设的严格限制。最后，以上海典型2层三跨地铁车站为算例，计算得到其易损性曲线。结果表明，基于深度学习建立的趋势模型较好地模拟了地铁车站结构地震响应随地震强度指标第一主成分的非线性变化特征；建立的误差模型准确地描述了趋势模型预测值的残差随地震强度指标第一主成分的方差非齐次特征。     

基于Sinc插值与相关谱的纵横波速度比扫描方法

在多分量地震技术中，准确地求取出纵、横波速比（γ）是多分量资料处理、反演、解释各环节中的一个重要步骤。由于地下同一层位具有相同的波阻抗比，因此该层位的反射纵波和反射转换波相互关联，纵横波速比与时间比存在相互转化关系。基于Sinc插值算法与相关系数谱分析的纵横波速比扫描方法是通过设置一系列γ，利用Sinc插值算法将纵波拉伸后与转换波进行互相关，当互相关系数达到最大时即可求出相应的γ。理论数据和实际资料的测试，验证了该方法的有效性、准确性和实用性。     

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。     

高分辨率谱估计算法MUSIC和Minimum-Norm及性能比较

本文从理论上详细叙述了高分辨率谱估计技术MUSIC和Minimum-Norm算法的机理,给出并比较了它们的空域谱平坦度、3dB谱宽度和谱峰值随信噪比的变化情况.文章对工程设计人员加深理解、选择算法具有一定的参考意义.     

正交拉丁矩阵的上下界

引进了一般形式的拉丁矩阵,并讨论了相互正交的拉丁矩阵个数的上下界。     

谈DBASEⅢ数组变量的设计与应用

本文提出混合类型数组的概念,将DBASEⅢ管理系统数据库转换成二维数组变量,解决了在DBASEⅢ中没有数组变量的缺陷。为通用管理程序的设计、不同类型数据的处理以及提高运行速度等,都带来很多方便。     

一种可行的智能三维特观设计系统的设计方法

针对复杂地区地震勘探的三维观测系统设计这一困扰广大地震勘探科技人员的难题，进行了较为全面细致的分析和论述，文章从与三维地震勘探的成本和效益方面密切相关的覆盖次数问题，激发点冗余浪费问题，以及特管勘探设计与常规勘探设计的关系问题入手，进行了深入的探讨，并给出了一种解决该问题的计算机交互式实现方法，对于三维地震勘探具有指导价值。     

基于FPGA实现的计算机与HDTV显示器测试信号发生器

为产生满足 14种计算机并兼容 4种高清晰度电视 (HDTV)视频标准的 13种测试图案信号,研究开发了计算机与高清晰度电视显示器测试信号发生器.采用现场可编程门阵列(FPGA)完成测试图案数据存储、各种视频标准时序产生及系统控制信号产生等核心功能.利用FPGA的现场可编程功能,采用多个EPROM存储FPGA配置.采用频率发生器技术为多种视频标准提供时钟信号.实践表明,以上方法可行,且成本降低,尺寸从 15cm×21. 5cm减小到11cm×14cm.     

影响DOA精度因素的研究

首先对music算法进行了介绍分析，并对music算法进行了分析和完善，简要地概括出了算法进行信号源DOA估计的具体步骤．同时分析了影响music算法精度的原因，并在计算机上进行仿真研究，给出了非相关信号源DOA估计的具体的实验结果．     

IBM－PC机多模块宏汇编程序之间数据通信的实用方法

编写多模块汇编程序时，不同模块之间的数据通信是一个不易处理好的问题。本文通过二个实例介绍了两种简单而又实用的方法，使多模块汇编程序之间的数据通信过程大为简化，并且易于理解、掌握和使用。参３。