简介：本文对测量固体隔声层对超声波传播发生影响的实验装置进行了介绍,并进行了实际测量,理论和实验结果相符较好

简介：风洞模型自由飞试验利用高速相机记录自由飞行模型的运动历程，再根据模型运动特征参数反演模型的气动特性．由于没有支撑系统的干扰，该试验能够较真实地模拟飞行状态，在飞行器静／动稳定特性研究中具有独特的优势．文章在JF-8A高超声速脉冲风洞中开展了10°尖锥模型自由飞试验，并以圆球模型的自由飞运动测量风洞动压，对模型运动特征参数的数字图像提取技术及气动参数的辨识方法等关键技术进行了研究．

简介：为了研究超高声速飞行器发动机尾焰喷射高温高速气流的辐射特性,对尾焰成分CO2及H2O分子在4.3和2.7μm大气窗口红外辐射波段进行了测量.利用高温燃气激波风洞模拟产生超高声速飞行器尾焰喷流,喷流速度M=5.5.实验中选用单元型InSb红外探测器,并利用黑体进行原位定标.测量距离为0.7m,采用单透镜成像加光阑的方法收集光信号.实验中分别沿喷流方向喷流垂直方向进行了多点测量,通过定标结果反演得到尾焰在4.3和2.7μm分别沿喷流方向和喷流垂直方向的光谱辐亮度和波段辐亮度分布,测量结果表明4.3μm辐射强度及稳定性均高于2.7μm.

简介：三角函数问题和解三角形问题是江苏高考的必考内容，也是学生的拿分点，但学生在做此类问题的时候往往会由于错误的分析思路而导致失分．通过角度之间的变换，探求角度之间的关系从而求角的三角函数问题是高考的重点考察范围，那么掌握这一块的运算技巧和解题方法是学生的首要任务，笔者在上一节普通的习题讲评课时，学生对一个问题的思维方式和思维模式给笔者留下了深刻地印象．

简介：【本节需学习的内容】本节教材由“光由空气射入水中时的折射情况”和“光通过玻璃砖时的折射特点”两部分组成，主要是通过实验观察光的折射现象和折射的特点．

简介：【本节需学习的内容】本节教材由“长度的单位及测量”、“时间的单位及测量”两个部分组成，介绍长度的特殊测量方法以及长度和时间的估测．

简介：教学是要“教会学生学”，那要教会学生学什么呢？笔者认为首先要“教学生‘提出’问题”．那又该怎么教？经过十几年的教学经验，笔者认为可以通过适当的情境启发学生提出问题．这个情境要靠教师创设，只有教师创造性的教，学生才能创造性的学．笔者以一道“形散而神似”的习题为素材，进行了一次教学尝试．以下是这节课的片段实录以及一些不成熟的思考，仅供参考．

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：改变学生的学习方式，实现被动接受式向自主探究、合作式的转变是新一轮课程改革的基本目标之一．但学生知识的学习和能力的培养主要是通过课堂教学来实现的，并且初中学生正处于半幼稚、半成熟状态，独立性、自觉性和认识能力都不高，具有显著地好奇、好问、好动等心理特点，其学习方式的改变与教师教学方式的改变紧密相关，因此教师的课堂教学过程尤为重要．

简介：为了研究钝前缘翼面的高超声速颤振特性,获得典型翼面高超声速颤振参数以校验非定常气动力和CFD计算,采用具有简单结构动力学特性的钝前缘梯形翼模型,在中国航天空气动力技术研究院FD-07高超声速风洞进行了高超声速风洞颤振试验研究.模型为9mm厚钝前缘梯形平板翼,采用夹层设计：中间层为钢板,提供模型主要刚度和质量特性;两侧为泡沫,起维形作用.试验模型采用悬臂支撑安装于风洞试验段,试验Mach数分别为4.95和5.95.试验固定Mach数,通过缓慢增加动压以使模型达到颤振临界点,采用小波时频谱分析时域响应,结果显示试验模型发生了弯扭耦合经典颤振.试验采用直接观测法获得了颤振动压、颤振频率和对应的试验密度、总温等颤振相关参数.采用壳单元建立了结构有限元模型,并采用统一升力面理论对模型进行了颤振计算分析,研究了气流密度、结构阻尼、Mach数对颤振计算的影响,并对试验结果与理论计算的偏差进行了讨论.分析认为,计算气流密度、计算结构阻尼、结构建模偏差、试验结果散布特性等因素均会构成计算值和试验值之间的偏差,但即便在计算中考虑上述因素,计算结果与试验值仍存在较大偏差.

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：【本节需学习的内容】通过探究活动“观察手电筒”和“如何使一个小灯泡亮起来”，认识电路的组成元件及其作用，知道电路的三种状态，并会作图表示．