简介：研究了ENT800、R10K、QP160共3种铁氧体磁环在高空核电磁脉冲（high-altitudeelectromagneticpulse，HEMP）传导防护中的应用性能，分析了磁环HEMP传导特性与磁环本身特性的关系。通过分析HEMP传导电流的能量谱与传导电流脉冲前沿的主要能量集中频段对应的磁环复相对磁导率，得出磁环相对磁导率对HEMP传导电流峰值的抑制规律以及相对磁导率的实部随HEMP传导电流脉冲前沿的变化规律。

简介：在本篇文章中,主要研究的是用伴随问题方法解决热传导方程反问题中的系数识别问题。

简介：本文分别采用酒精灯火焰和CO_2激光器发射的波长为10.6μm的红外线对铜、铝、铁正入射加热,用DIS信息化系统测量各种情况下的温升情况。通过实验发现采用CO_2激光器发射的波长为10.6μm的红外线正入射加热时铝、铁出现反常温升现象,从理论上进行分析得到了正确的解释。

简介：针对无限域上一维热传导方程的解析解为反常积分形式,直接计算往往比较困难.首先采用Fourier变换给出问题解析解,其次结合解析解的形式和无限域上Gauss型数值积分法精度高的优点,将半无限域上的一维热传导方程问题利用Gauss-Laguerre数值积分计算数值解,对无限域上的一维热传导方程的解析解转化为半无限域上的形式后用Gauss-Laguerre数值积分计算.实验结果表明,本文给出的数值解方法具有很高的精度.

简介：对紧算子方程的不适定性进行了详细的分析,证明了紧算子方程奇异值分解定理,并以一维热传导方程反问题为例,将其转化为紧算子方程,讨论了求解此反问题的最优估计及进行了误差分析,数值模拟表明了理论分析与实际应用的一致性.

简介：利用查表确定标准正态分布的函数值非常有限,这给工程应用带来很多不便。文章讨论了基于神经网络计算标准正态分布函数值的方法、数学原理、网络构造和学习过程。示例表明,计算简洁、方便,准确率能达到10^-6。

简介：本文用矩阵测度研究了一类区间联想神经络的稳定性,给出了其稳定的判别准则,推广和改进了文[1-2]的工作。

简介：我国证券市场股价波动表现出特有的混沌性质[1][2],具有局部随机与整体秩序[3]相容的特征.本文以2002年每隔十秒的上证指数高频数据[4]为例,以混沌理论为基础,从原始序列中构造出若干个新的时间序列,运用神经网络法[5]进行预测.预测结果表明,此方法能够较好地预测股票的走势,有望在股票交易中应用.

简介：本文通过构造Lyapunov函数和利用不等式分析技巧，研究了具有时滞的细胞神经网络的稳定性，给出了与时滞无关的网络渐近稳定的充分判据，该判据可用于时滞细胞神经网络的设计与检验，有重要的理论意义与应用价值。

简介：在干扰大的外界环境中,传统滤波法对组合导航系统进行状态估计的精度难以满足要求,为此提出了引入Elman神经网络.描述了它的状态估计的设计方法,对如何获取训练样本及网络的训练算法给予了详细的介绍,并把优化后的算法与原有方法进行仿真对比.最后以INS/GPS组合导航系统为例,分别用传统滤波法与Elman神经网络法进行状态估计.仿真结果证明了该法的有效性和实用性.

简介：研究具有时滞的细胞神经网络的稳定性问题，通过构造合适的Lyapunov函数及不等式分析技巧，给出了时滞细胞神经网络全局稳定的新的充分判据，这些结论推广了已知文献中的结果。

简介：以卷积神经网络为代表的深度学习算法在医学影像分析领域正引起广泛美注，并取得了令人惊叹的进步。为了进一步提高卷积神经网络在计算机辅助筛查肺结节应用的准确率，本文设计了2种改良的深度卷积神经网络，这些改进加快了神经网络的训练速度．有效地防止了算法的过拟合。相比只采用二维卷积核的其他检测模型，该模型能够有效地学习到CT影像三维重建后的图像特征。通过实验，改进的检测模型在LUNAl6数据集上的准确率明显好于其他模型，这种网络结构也可用于医学影像领域中其他三维图像的检测场景。最后，构建了一套适用于远程医疗的“计算机辅助肺癌筛查与诊断系统”，该系统能够自动检测出CT影像中肺结节，并给出结节的良恶性概率评估。通过该系统的应用，可以有效缓解放射科医生超高的劳动强度，提高阀片效率，服务更多患者；减少漏诊和误诊发生的次数，有助于提高肺结节的诊断准确率；从而促进我国肺癌早筛工作的推广。

简介：本文针对某型陀螺启动特性进行了试验研究，在陀螺启动漂移特性试验数据基础上，用神经网络建立了启动漂移速率温度的非线性模型，并对模型进行了检验，证实了神经网络的有效性

简介：研究了神经网络对课堂教学质量进行综合评估的原理、方法和过程,并成功地应用于实际中,结果表明该方法简洁,准确,并能克服各种人为因素.

简介：本文利用BP神经网络建立起66例肝硬化治疗结果数据预测模型，并基于matlab得出预测结果。实验证明利用BP神经网络可有效地预测肝病治疗效果。

简介：链路预测是网络信息挖掘的主要研究内容，通过对网络结构和其他信息的分析，挖掘缺失的链接或预测未来可能出现的链接。链路预测在推荐系统、社会网络和生物网络分析中有着十分广泛的应用。本文首先介绍了基于公共邻居、路径和随机游走的8种常用的链路预测指标．并在此基础上提出了一种基于这8种指标线性组合的度量指标，并经过实验找出了较好的优化参数。然后，提出了基于这8种指标的神经网络模型．并分别基于Weka平台和FANN库进行了实现。在社会网络的4个公开测试集上的实验结果表明．基于FANN库的神经网络模型的预测结果最好，在4个数据集上最高的AUC值分别达到了0。95l8、0．9289、0．7480和0．8677，与单一指标最好的AUC值相比分别提高了3．92％、1．45％、7．06％和24．35％。

简介：从模式识别的角度分析了搜索模式下水下运载体的重力匹配问题,利用模式识别神经网络实现重力匹配定位。在重力图匹配时,以惯性导航仪指示位置为中心规划真实位置的网格点搜索范围,从参考重力图上提取相应一系列的重力数据,与对应网格点的位置一起定义成多个模式类,构造相应的模式识别概率神经网络,运用该神经网络将实时重力测量数据识别到某个模式类,对比模式类的定义确定载体位置。在实测重力图上对重力辅助惯性导航系统进行了计算机仿真研究。结果表明,在重力场特征显著区域该重力匹配算法能够有效减小厄特弗斯效应的影响,其导航系统定位误差小于一个重力图网格,匹配率在80%以上,匹配效果优于一般的相关匹配算法。

简介：依据量子信息学和量子计算基本理论，在研究低剂量I射线与神经细胞的相互作用规律及物理机理时，将神经细胞骨架微管中的两种蛋白构型视为两能级原子体系，使用密度矩阵描述脑神经系统中信息位的状态，建立并求解系统的动力学方程。结果表明：随密度矩阵非对角元素的减小，系统的量子相干性迅速降低。因此，低剂量I辐射可以影响受照者的脑神经功能。

简介：建立用以评价地球大气健康度的模型,选择AQI作为健康度的指标,采用双层网络的形式构建模型。局部网络采用经粒子群算法优化的神经网络,而全局连接通过特定传播函数定义的反馈边将节点连接起来,并以上一年的结果作为输入,本年的结果作为输出,建立起一个自治系统。从拟合效果、关键节点和节点关系变化等几个方面测试了网络的性状。选择日本、印度、匈牙利等几个典型国家在1985—2008年的相关数据进行研究。结果表明,模型具备功能上的完备性和极好的灵活性,与历史事实符合得很好,可以为决策者提供有价值的支持信息。

简介：针对目前BP神经网络在实际应用中，网络结构难以确定以及网络极易陷入局部解问题，用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构，在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法，建立基于遗传算法的BP网络模型，同时通过实例说明该模型在降水预测中的应用，计算结果表明该方法的预测精度较高。