简介：

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：介绍一些网络聚类算法及其基本原理,简述了其在生物信息学的应用。本文不是网络聚类算法的全面综述,只介绍这些网络聚类算法的基本思路,体会其数学建模的基本思想。

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：考虑一个受控制的交通网络,一类用户属于领导者,按照系统最优原则选择出行路径;另一类用户属于跟随者且具有不完全信息,按照Logit型随机用户平衡原则选择出行路径.建立了描述这种Stackelberg博弈下的混合平衡出行行为的变分不等式模型,给出了满足此种混合平衡的交通网络的效率损失上界,结果表明,效率损失上界与被研究的交通网络拓扑结构,交通需求及控制系数有关.

简介：本文利用复杂网络理论，采用无标度网络模拟现实的组织模型，并研究知识在这个模型中的传播演化问题。通过模拟发现：知识在组织内的传播，首先和知识传播成功的概率有关，成功传播的概率越高．知识越容易扩充到整个组织系统，但随着时间的延续，系统拥有知识的人趋近于某一确定值；其次知识在传播速度上明显表现出钟状形态，开始传播速度较低，然后传播速度逐渐加快，达到最大值，最后逐渐下降；第三组织规模对知识传播周期基本没有影响。第四当组织内存在拒绝学习知识者，则知识在系统内传播速度将大幅下降，所需周期增加明显；第五考虑知识拥有者因遗忘而退化和知识抗拒者因观念转变而进化的情景，发现遗忘对组织的传播速度的不利影响要超过进化带来的有利影响，因此组织要重点用好知识拥有者，在使用中强化知识记忆，防止知识遗忘。

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：基于等级特征与可变信息板（VMS）研究了交叉巢式Logit（CNL）模型及网络交通流分配。综合幂函数与指数函数表示方法给出新的信息效用衰减因子,结合道路等级特征表示VMS对车流的影响系数及CNL模型的分配系数;给出等级结构道路网络的随机用户均衡条件下的交叉巢式Logit路径选择模型及其等价数学规划,并设计网络流分配算法。通过实例网络的计算与分析,得到一些有意义的结论：等级结构越显著的路网总出行时间费用越低且其分散参数（θ）弹性绝对值越大;对具有较强随机性的实际路网,若增加一定的确定性则节省更多网络总出行时间;道路网络中设置了VMS时总出行时间受分散参数的影响更小。

简介：研究了对于三车道的高速公路,自动驾驶汽车对混合交通流的通行能力及安全性的影响。引入变道欲望值、连续刹车率、空间速度方差和时间速度方差的概念,基于交通流元胞自动机模型,针对手动和自动驾驶2种汽车,建立了单向三车道的加减速和换道规则。选取6个评价参数,针对三车道模型,研究了随着自动驾驶汽车比例的增加,车道平均速度、平均速度的方差、交通密度、连续刹车率以及变道次数的变化情况。实验结果表明：在通行能力方面,当自动驾驶汽车的比例持续增加时,整个车道的平均速度、交通密度显著增加,从而大大提高了此交通网路中的通行能力;同时空间速度方差和时间速度方差会显著减少,说明整个交通流的平稳性增加了。在安全表现方面,当自动驾驶汽车的比例持续增加时,整个交通网路中的连续刹车率、变道次数先逐渐增加,然后逐渐减少,从而很好地刻画了安全性。最后分析了模型的优缺点,并指出了改进的方向。

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：文章介绍了利用网络课堂进行大学物理教学的实验背景，实际做法，学生反映，提出了教师由试验过程中发现的问题和思考。

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：网络教学资源建设已逐渐成为各大院校教学改革的重要课题,本文在广西科技大学物理精品课程教学网站建设的基础上,解释了网络教学资源在大学物理上的的建设目标,阐释了科研活动和网络资源建设的结合过程,从而改善网络教学资源的质量,更好地实现智能化,说明了《大学物理》课程教学中怎么样可以更好地应用现代化教学观念,将《大学物理》课程和网络教育资源进行更充分地优化结合,构建出适合于信息技术课程和大学物理课程的教学模式和教学系统设计模式。

简介：本文研究了基于最小路径描述的多源点多汇点网络系统可靠性问题。定义了最小路径矩阵的几种运算，利用所定义的运算，将多源点多汇点网络系统转化为等价的单源点单汇点网络系统，并给出了由子系统可靠度精确表示网络系统可靠度的解析表达式。这种解析表达是非常重要的，它是系统可靠性的理论研究与实际应用的一个极为有效的工具。

简介：介绍了基于LabVIEW的网络化虚拟仪器实验教学管理系统的实现方法。通过建立虚拟仪器实验系统,结合数据库和网络技术,建立数据库,开发网络化的虚拟实验管理系统,充分发挥了虚拟仪器的优势,最大限度地实现了硬件资源共享。本文以一个用当今流行的虚拟仪器开发软件LabVIEW开发的虚拟仪器实验系统为例,分析了网络化的虚拟仪器在实验教学中的优势。

简介：为提高突发事件级联失效对物流网络破坏程度的评估的可信性，提出一个考虑物流网络边权特征的节点重要度的综合度量方法，并在此基础上构建相应的级联失效模型。数值仿真结果表明：该模型对于物流节点重要度的衡量更为完善，所制定的失效负载分流准则及其对于级联失效破坏性的评估结果更具合理性。通过该模型可更加全面地掌握了解网络结构对于级联失效破坏的抵御能力，为物流应急管理提供理论支持。

简介：复杂网络广泛存在于日常生活，首先．给出几类标；位的网络模型；然后，利用稳定性控制方法设计并实现了具有时滞与非时滞耦合的复杂网络模型快速控制；最后．通过构造优化Lyapunov函数，讨论其模型的射影同步问题，得到了系统全局稳定的条件和有效的控制嚣．以实例数值验证其方法的可行性。

简介：本文结合大学物理网络课程教学内容建设的实践，深入研究了如何通过网络课程教学内容来体现网络教育的基本特点和网络课程的设计原则。

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。