简介：

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简介：摘要：在金属材料的损伤分析中，分析人员最广泛采用的分析技术即为物理冶金分析技术，该类分析技术可直接有效地给出材料的损伤行为、材料的组织结构特征参量和材料的工艺过程之间的紧密的关联性，同时，可用于对损伤机理进行解释，并对损伤的预防提供支撑。通过合理选取不同的物理冶金分析技术手段，损伤分析人员可得到材料中不同组成相的晶体结构、形貌（尺寸、形状和空间分布等）以及成分信息，还可得到材料的物理性能以及应力状态等。

简介：同步现象广泛存在于脑神经活动中。本文构造了一个具有小世界连接特性的生物神经网络，数值模拟研究了外加刺激频率引起的放电同步现象。同时考虑网络结构对同步的影响，取网络耦合强度作为参量来研究它对网络同步的影响。研究发现，在某一个特定的共同外加刺激频率下，生物神经网络会出现尖峰同步放电现象。当网络的耦合强度增大时，使网络产生同步现象的频率点将会逐步增多。仿真结果表明不同的生物神经网络结构对输入信号的频率具有不同的选择性。

简介：首先就互联网和神经学交叉对比的猜想提出过程进行介绍。然后通过神经学对互联网研究的启发，分别从互联网虚拟神经元，虚拟感觉和运动系统，虚拟自主神经系统，虚拟中枢神经系统，虚拟神经反射弧对互联网虚拟大脑的结构和功能进行阐述。利用互联网对神经学研究的启发，从路由系统，搜索引擎应用，维基百科应用，IP地址应用等方面介绍了人脑中类互联网结构功能的研究方法和实验设计。同时也对其他研究者观点以及云计算，物联网，智慧地球等相关概念进行了介绍。

简介：神经现象学是一门联合了神经科学和现象学,以探索人类意识经验为目的的跨学科运动。其提出的具身意识概念,强调了（1）认知依赖于身体的各种体验,这些体验源于身体的各种感官运动能力;（2）这些单一的感觉运动能力嵌入到一个更具包容性的生物、心理和文化背景中。因此,系统动力学方法成为神经现象学研究的主要工具之一,并衍生出两大具体的方法论：具身动力学和神经动力学。其中,系统动力理论与介观脑动力学最具代表。未来,神经现象学还需寻找诸如时间意识等具体主题以结合系统动力学与现象学方法。

简介：研究了FitzHugh—Nagumo（FHN）可兴奋性神经元的小世界网络模型中非周期信息传输的问题。此小世界网络模型的每个节点都是一个FHN神经元，每个神经元的输入为具有一定相关时间的高斯非周期信号，而内部噪声为强度相同但相互独立的高斯白噪声。数值结果表明，随着噪声强度的增加，输入输出信号的相关系数出现了非周期随机共振现象。连接度对于非周期信号传输性能影响有限。对于两个不同小世界网络的互相关进行了分析以期提高信息传递率。这些研究结果对于复杂系统信号处理理论具有重要意义。

简介：港口吞吐量预测是港口决策和规划的基础。为了合理预测港口吞吐量,本文利用外贸进出口总量、第一产业总产值和第三产业总产值作为BP神经网络的输入变量,港口吞吐量为输出变量,建立了港口吞吐量预测的BP神经网络预测模型。然后根据2000年-2010年广西北部湾港口吞吐量、外贸进出口总量、第一产业总产值和第三产业总产值,利用Matlab6.5软件的神经网络工具箱,通过对BP神经网络模型的反复训练,发现当隐含层节点数为6,学习率为0.05,训练次数为500次,训练精度为0.001,动力因子为0.9时得到的效果最好。并对BP神经网络模型与多元回归模型的预测结果进行比较分析,认为BP神经网络模型预测的总体效果更优。最后利用所确定的BP神经网络模型,对2011年和2012年两年的港口吞吐量进行了预测。

简介：针对分数阶混沌系统的同步问题,提出一种基于径向基函数（RadialBasisFunction,RBF）神经网络的控制器。利用RBF神经网络对同步误差系统进行补偿控制,神经网络的权值可以在线调整,使得同步误差渐近收敛到零点。基于Lya-punov稳定性理论,分析了该控制器的稳定性。分别以分数阶Chen系统的同步和分数阶Liu系统的同步为例进行了数值仿真,仿真结果验证了所设计的控制器的有效性和鲁棒性。

简介：摘要：特高压变压器是变电站中的关键设备，特高压变压器的损害会带来较大的经济损失。某特高压变电站一台主变压器发生故障， 经拆解发现其升高座套管表面存在多处损伤痕迹。 利用体视显微镜、 光学显微镜、 SEM（扫描电子显微镜）以及 EDS（能谱分析仪）等设备对套管表面各类损伤的形成原因进行分析。 结果显示， 套管表面存在金属熔融物、 多孔状金属氧化物和沟壑状凹坑， 表明损伤痕迹中同时存在放电痕迹、 腐蚀痕迹以及刮擦痕迹。

简介：研究一类离散和分布时变时滞的混沌神经网络的广义投影同步问题。利用非线性观测器方法实现同步十分简单，且利用极点配置技术，可通过调整特征值来调节同步速率的快慢。与一般混沌神经网络模型相比，带有离散和分布时变时滞的混沌神经网络模型更为一般，同时反同步和完全同步是广义投影同步的特例。最后，提出基于广义投影同步的离散和分布时变时滞混沌神经网络的保密通信方案，给出两个数值仿真例子验证结果的有效性。

简介：摘要：高速处理器和高分辨率相机的出现引领了针对各种应用的面部识别系统设计的研究。人脸识别系统根据应用程序使用离线数据或实时输入。本文提出了一种基于卷积神经网络（ CNN）的实时人脸识别系统的设计与评估。使用标准 AT＆ T数据集对提议的设计进行了初步评估，随后将其扩展到实时系统的设计中。还报告了有关调整 CNN参数以评估和增强所提出系统识别准确性的详细信息。还提出了一种系统的方法来调整参数，以增强系统的性能。最大识别精度为 98.75％和 98％。

简介：摘要利用2008年1月1日至2012年12月31日逐日NCEP再分析资料（1×10）和大同地区地面常规观测资料，选取相邻两天的气象因子差值作为预报因子，相邻两天的日最高/最低气温的差值作为目标因子，分站点分月构建三层结构的日最高/最低BP神经网络模型，并应用独立样本进行模型检验，结果表明，该模型输出结果与实况拟合较好，且其对明显的升降温过程能够准确预报。在对ECMWF数值预报产品释用基础上，针对大同站2012年1月最高气温进行了24h、48h和72h模拟预测，结果显示，该BP神经网络预报模型各时效预报准确率TS评分均高于中央气象台MOS预报。

简介：在耳蜗神经网络对语音信号的刺激响应过程中,针对如何区分编码最有效率的语音信号分量问题,提出了刺激条件信息分布计算方法,研究了给定刺激条件下平均不确定性度的减小。实验结果表明：积分发放神经网络膜电位发放的刺激条件信息不仅能够从统计意义上给出平均互信息的大小,而且清晰地表明信号中各分量的编码效率,确定输入信号中对于互信息量起主要作用的事件分量范围以及内部噪声的可利用性,证实噪声强度与最大刺激条件信息量之间的非单调关系,这些研究结果为进一步探索人工耳蜗动作电位发放的解码方案提供了理论依据。

简介：分析了具有时滞的动态神经元的全局吸引子的存在性以及全局稳定性。首先利用耗散性理论给出了具有时滞的动态神经元的全局吸引子的存在性。进而通过选取适当的李雅谱诺夫泛函并利用一些分析技术，给出了具有时滞的动态神经元的全局渐近稳定的新的充分条件以及全局吸引子的结构。帕克达曼的结果是本文结果的特殊情形。

简介：生物神经网络系统是复杂的非线性动力学系统，其动力学研究是国内外关注的一个重要课题。本文概括性地介绍神经网络系统的动态特性及影响因素，包括时滞和噪声对神经元网络的同步，同步转迁和随机共振的影响，并且介绍神经网络系统的建模问题。由于生物神经网络通常是动态的系统，因此建立模型要考虑网络如何受时变连接方式的影响，最后对今后研究给出一些展望。

简介：基于社群经济高速发展的时代背景下,首次将离散型Hopfield神经网络应用到社群经济影响因素问题上。首先建立社群经济因素体系,通过ISM方法得出各因素间的层次结构关系。然后利用离散型Hopfield神经网络构建自媒体价值评估模型,通过MATLAB设计一个不断提高的理想评价指标来区分同一等级中的不同样本,最后,通过算例得出价值最高的自媒体。结果表明:注重提高特色化社群活动、用户参与决策、平台共享、社群文化构建这4要素更有利于提高自媒体价值,并提出了相应的对策建议,为企业及自媒体人提供借鉴价值。

简介：摘要：天然气管道的输送介质是易燃、易爆的物质，含有多种杂质，对管道的腐蚀，使管道在内外腐蚀的条件下非常复杂，管道的缺陷使问题更加严重。一旦发生爆炸、泄漏、停车等事故，将造成严重后果。近年来，管道泄漏事故时有发生，对环境造成了极大的危害，因此预测管道的腐蚀速率具有重要的意义。本文将以 VMD-BP神经网络应用于天然气管道工况的检测。以天然气管道里程、高差、管道倾角、压力、雷诺数为输入参数，以管道最大平均腐蚀速率为输出参数，建立了天然气管道内腐蚀速率预测模型。结果表明 VMD-BP神经网络具有较好的拟合精度和预测效果，基于该模型的腐蚀速率预测更加可靠。结果表明， VMD-BP神经网络算法收敛速度快，预测精度高，能有效检测天然气管道，满足实际应用的要求。

简介：为更好地预测城轨列车故障率,提出基于粒子群算法优化的BP神经网络（PSO-BP）的故障率预测模型,对城轨列车转向架轮对轴箱进行故障率预测。采用Matlab中的Newff函数,运用误差反向传播神经网络（BP）和粒子群算法优化的BP神经网络（PSO-BP）分别对城轨列车故障率预测、建模和仿真。结果表明PSO改进的BP神经网络故障率预测模型的效果明显优于传统BP神经网络预测模型。