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。

简介：为了提高潜器导航定位精度，针对等值线算法在惯导系统初始误差较大时易发散的问题，提出基于概率神经网络调优的等值线改进方法。首先，在搜索区域内，利用概率神经网络算法对惯导系统航迹进行调优，并经过卡尔曼滤波器与惯导系统航迹进行信息融合形成待匹配航迹；在此基础上利用实时等值线算法得到最佳匹配位置。分别在不同初始条件下进行仿真分析，得出概率神经网络算法在大的初始误差下不易发散但定位精度不高的结论，然后在潜器行驶6h后，初始误差为5.438？的条件下进行仿真验证，结果表明，改进方法定位精度均值优于0.537？，从而证明改进方法是有效的，即使在大的初始误差下仍然能够达到较高的定位精度。

简介：光纤陀螺（FOG）温度漂移误差是影响其输出精度的主要误差源之一。针对基于传统BP神经网络FOG温度误差补偿方案适用性较差的问题,提出了优化预测数据的BP神经网络补偿算法,利用最优线性平滑技术以及滑动平均技术对神经网络待补偿数据进行预处理,可以有效减小FOG输出白噪声对温度漂移网络模型补偿精度的干扰,优化神经网络模型的补偿效果。使用FOG温度漂移实测数据对所提出的优化算法进行验证,结果表明利用本文提出的两种建模及补偿方案进行补偿后的FOG温度漂移数据标准差相比传统BP神经网络补偿方法减少50%以上。

简介：为了将模拟结果应用于评价动态内压载荷壳体的激光辐照效应,采用理论分析方法研究了模拟中的相似性问题,给出了飞行动态环境的模拟相似性原则、激光参数的模拟相似性原则和试件大小的模拟相似性原则.对飞行环境效应的模拟,要考虑壳壁气动加热和氧化效应;对光斑半径的模拟,若满足／πkt＜r0≤0.5R条件,则壳壁最高温度近似与光斑半径无关,并且对爆裂破坏模式,光斑半径还要满足热裂纹失稳扩展条件;对壳体试件的模拟,采用近几何相似缩比(大小缩比而壁厚不变),缩比率在1/5～1时可以用非线性拟合表征损伤关系.

简介：本文通过测试中模高强炭纤维的比电阻与测定温度的关系,分析了炭纤维的电性能,并给予了微观解释.

简介：基于解的充分必要条件,提出一类广义变分不等式问题的神经网络模型.通过构造Lyapunov函数,在适当的条件下证明了新模型是Lyapunov稳定的,并且全局收敛和指数收敛于原问题的解.数值试验表明,该神经网络模型是有效的和可行的.

简介：本文采用Lyapunov-Krasovskii泛函方法对一类变时滞细胞神经网络的全局指数稳定性进行了研究，得出了一些关于DCNN全局指数稳定性的充分条件。

简介：在滑动式验证码完成滑动验证的过程中,正确区分出操作者是“机器”还是“个人”对于网络安全至关重要.本文利用人和机器完成验证所留下的滑动轨迹提取特征,运用机器学习中的神经网络算法和MATLAB软件对其进行实证研究和分析,建立神经网络分类模型预测验证操作者的类别.结果表明,BP神经网络模型预测准确度很高,在一定程度上为网络安全提供了保障.

简介：提出了一种基于模糊RBF神经网络的永磁同步电机DTC控制方案。该方案是在直接转矩控制系统的基础上,在模糊控制器前端加入了RBF神经网络模块,在对转矩误差、定子磁链误差和磁链角度进行映射前,对其进行数据处理获得合理的模糊分级,并作为模糊控制器的输入以便选择合理的电压空间矢量。RBF神经网络模块的加入使得系统具有更好的鲁棒性,仿真结果表明,基于模糊RBF神经网络的永磁同步电机DTC控制系统具有较好的动、静态性能,能够实现快速响应。

简介：开展了机器学习在翼型气动力计算和反设计方法中的应用研究,实现了在更大翼型空间范围内,人工神经网络的训练和优化,建立了翼型气动力计算模型,和给定目标压力分布的翼型反设计优化模型.作为机器学习领域兴起的研究热点,人工神经网络的研究工作不断深入,有研究者尝试将其应用于流体力学的学科范畴内.文章实现人工神经网络在翼型计算领域中应用的方法如下:首先通过Parsec参数化方法,围绕基准翼型构造了一定翼型空间范围的翼型库,利用XFOIL进行数值模拟,搭建了和翼型库具有一一映射关系的流场信息库.通过训练和优化神经网络,实现了基于此模型的快速、高可信度的翼型气动力预测,以及新型的翼型优化设计方法.通过自动化编程实现样本库的批量生成,实现了不同翼型空间的样本量下,神经网络的训练和优化过程.实验结果表明,在机器学习领域中,基于神经网络的翼型反设计模型的精确性高度依赖于训练样本量的大小和覆盖范围.

简介：内光电效应是光的量子性的又一实验验证，本文介绍了其原理方法，方便可行，有推广价值。

简介：运用基于Youngs技术的多介质欧拉方法及应用该方法研制的二维多介质弹塑性流体动力学欧拉程序meph2d对金属圆筒内爆轰波相互作用过程进行了数值模拟并获得成功，计算图像与实验照片吻合，计算结果与实验测量结果符合较好。说明采用多介质欧拉方法可以对此类爆轰波相互作用及爆轰驱动问题进行有效的数值模拟。

简介：假像是原子力显微镜（AFM）技术研究中的一个热点问题,本文首先分析了AFM实验中产生假像的常见原因及其可能产生的假像类型,然后以实验中得到的重复＂豆芽形结构＂、完全一致的重复圆环形貌结构和许多重复的三角形结构的AFM图像为例,分析了假像产生的原因,为AFM实验结果分析中假像的辨别处理提供了借鉴经验。

简介：本文指出了目前迈克尔逊干涉仪的调节方法只能实现两反射镜相互垂直,但无法确定可移动反射镜与其移动方向垂直的问题.通过研究,我们给出了一种实现两反射镜相互垂直且可移动反射镜与其移动方向垂直的调节方法.

简介：介绍了大口径球面反射镜曲率半径的传统测量方法，提出了利用组合测杆结合激光干涉仪测量球面反射镜曲率半径的新方法。首先利用激光干涉仪检测球面反射镜的面型，调整干涉仪与被测镜的位置，使被测镜达到零条纹干涉状态，然后架设合理长度组合测杆，调整组合测杆靠近干涉仪端测量球头的位置，使之达到零条纹干涉状态，再使组合测杆另一端测头与镜面接触完成测量，通过计算分析即可得到被测球面镜的曲率半径。对该方法的基本测量原理进行了研究分析，并对口径为600mm的望远镜球面主镜的曲率半径进行了多次测量，测得其曲率半径均值为2836.774mm，标准偏差为0.071mm。最后对该方法的测量不确定度进行了分析，找出了影响测量精度的主要因素，合成标准不确定度为0.061mm。

简介：针对系统误差的不确定性可能会引起滤波精度降低或发散的问题，提出一种新的基于模型预测滤波的前向神经网络算法。首先，采用模型预测滤波估计网络在正向传递过程中的模型误差，并对其进行修正，以弥补模型误差对隐含层权值更新的影响；然后，利用模型预测滤波为神经网络提供精确的训练样本，学习待估计系统的非线性关系。将提出的算法应用于SINS/CNS/BDS组合导航系统，并与扩展卡尔曼滤波进行比较，仿真结果表明，提出的算法得到的姿态误差、速度误差和位置误差分别在[-0.25′,+0.25′]、[-0.05m/s,+0.05m/s]和[-5m,+5m]以内，滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波算法，表明该算法能提高组合导航定位的解算精度。

简介：这篇文章利用不动点定理证明了有界洞型区域内双调和方程边值问题正解的存在性及唯一性.并对解的不存在情形进行了研究.

简介：柔爆索是航天运载器爆炸分离装置的能量来源,分离过程涉及小装药比情况下爆炸驱动外围壳体的飞散问题。一般认为,Gurney公式不适用于计算小装药比情况下壳体的飞散速度。为了分析分离碎片的飞散特性,基于柔爆索爆炸做功的三阶段分析,提出了计算壳体碎片飞散速度的理论方法,并通过与实验结果和数值模拟结果的对比,分析讨论了理论方法的适用性。结果表明,装药质量比是影响柔爆索爆炸驱动壳体碎片飞散速度的主要因素,装药质量比越大,最终碎片飞散速度越大;同时,双层壳体的存在使得碎片驱动初期的两段效应凸显出来,说明提出的分析模型与实际结果比较接近。Gurney公式不适用计算装药比小于0.01的碎片飞散速度。