阿尔茨海默病诊断的自适应BP神经网络模型

阿尔茨海默病(AD)和轻度认知功能损伤(MCI)具有患者多、诊断难的特点,改进BP神经网络,提出自适应BP神经网络(ABP)进行100次AD和MCI诊断模拟,ABP神经网络的诊断正确率显著高于BP和RBF神经网络.采用留一法将101例正常人、200例MCI和90例AD患者的样本分为训练集和检测集,用ABP神经网络对其进行诊断模拟,总正确率达到73.91%.     

近红外光谱结合化学计量学评价胚胎发育潜能

使用近红外光谱分析方法测量培养后的胚胎培养液,结合偏最小二乘判别分析对胚胎发育潜能进行评价,鉴别具有妊娠能力与不具妊娠能力的胚胎。为了提高模型的判别能力,消除无信息变量对模型稳定性影响,分别采用基于蒙特卡罗的无信息变量消除法(MC-UVE)、竞争性自适应加权抽样法(CARS)与基于变量稳定性的竞争性自适应加权抽样法(SCARS),对光谱进行波长选择。结果表明,与采用全谱74%的正判率相比较,采用这3种波长选择方法,模型独立检验集的正判率分别提高至74.24%,77.12%与80.10%,建模使用变量数降至50以内。比较发现,SCARS的模型优化能力和稳定性均好于MC-UVE和CARS方法。采用近红外光谱结合化学计量学方法预测胚胎的发育潜能是可行的。     

一种在色噪声环境下的信号检测方法

为了抑制蛟龙号载人潜水器水声通信受母船色噪声干扰的影响,本文提出了一种统计匹配滤波器在色噪声环境下使用的新方法,它通过将接收信号映射到一个生成子空间中进行信号检测,可提高输出水声通信信号的信噪比。受客观条件限制,向阳红09船——蛟龙号载人潜水器的试验母船噪声环境比较恶劣,对水声通信产生了较强的干扰。如何在向阳红09船的这种强、色噪声环境下,提升水声同步信号的检测能力,对提高水声通信的可靠性是非常有帮助的。实际采集试验数据分析结果验证了该检测算法比传统匹配滤波器有更强的信号检测能力。     

软机器人的运动行为研究进展

软机器人的出现不仅弥补了传统机器人的缺点,并逐渐成为机器人领域的热点和前沿之一,近年来该领域研究进展十分迅速。本文总结了典型软机器人的运动行为的研究进展,介绍了软机器人按材质类型的分类(包括液晶软机器人、生物分子软机器人、PDMS软机器人、液体软机器人和自振荡凝胶软机器人)及其功能和潜在应用,讨论了当前不同类别软机器人运动的特点和存在的问题,在此基础上展望了软机器人领域面临的机遇、挑战和未来发展方向。     

基于人血浆荧光光谱与CARS-PLS-LDA的结直肠癌早期检测

该文利用竞争性自适应加权算法（CARS）筛选重要的人血浆荧光光谱变量,并结合偏最小二乘法判别分析（PLS－LDA）建立了结直肠癌患者与非癌患者的分类模型,同时与全波长模型和基于平行因子分析（PARAFAC）建立的模型进行比较。从模型评价指标看,CARS－PLS－LDA的性能显著优于全波长模型和基于PARAFAC的模型。高波未稀释组和低波稀释组的荧光光谱结合CARS－PLS－LDA分类模型的AUC（Area under curve）值均高于0.9,可有效地识别结直肠癌患者。结果表明,CARS变量筛选能够明显改善结直肠癌分类模型的性能,有助于后续癌症临床诊断工具的开发与研究。     

基于自适应模糊控制的节能装置研究

针对凹版印刷干燥设备,设计节能装置,该装置利用压缩机换热原理,对余热进行再循环利用。设计自适应模糊PID节能控制系统,完成对压缩机,调功器,变频器的实时控制。利用组态软件完成系统界面设计,人机交互简洁,操作方便。控制算法采用自适应模糊PID控制,依靠数据信息来调整模糊逻辑系统的参数,通过在线计算得到最佳控制器参数,抑制不确定性对系统的影响。将节能装置应用到凹版印刷机,实验数据显示,系统耗能减少,效率得到提高,达到节能目的,证明了节能系统的有效性,具有较强的应用价值。     

基于ADS的射频前端预选器的设计与仿真

预选器作为射频接收前端的主要组成部分,对整个射频信号的接收有着重要的作用。针对实际无线通信环境下的应用,使用ADS软件设计了一种20MHz~3.6GHz的射频前端预选器。在该设计中采用了亚倍频程滤波器组进行分段滤波和抑制镜像信号,并利用低噪声放大器（LNA）对信号进行放大并减小噪声,并对设计的预选器关键部分的插入损耗、增益、噪声系数等指标进行了仿真。仿真结果显示,所设计的预选器各项性能指标均已达到了预期的要求,对接收机前端系统的研究和完善具有重要的参考价值。     

基于超声波和云测试的油井液面测试系统研究

针对目前油井液面深度测试系统测量范围小、误差大、稳定性低的缺点,提出了基于声波法测动液面原理,利用时间序列分析技术、新息自适应卡尔曼滤波技术来实时检测回波信号,进而实现对油井液面深度的高精度测量和噪声处理;选用FPGA和云测试技术成功实现了油井液面深度测量系统的远程化和网络化。基于云测试的油井液面远程监测系统目前已在油田生产现场通过测试,测试结果表明,系统稳定,算法实时、高效,动液面深度测量误差小,测量精度高,能满足实际工程应用。     

二冷配水优化建模与混合自适应PSO算法求解

针对连铸二冷区生产环境复杂且存在着大量水雾干扰的情况,建立了连铸水量优化模型并提出了一种混合的自适应粒子群算法来求解连铸二冷水优化问题。依据冶金过程中的工艺要求建立了二冷水量优化模型,并在经典的PSO算法基础上提出了适合该问题求解了混合自适应PSO算法。由于连铸过程存在着偏微分方程约束,传统的优化方法容易陷入局部最优解,不能达到很好的动态优化效果。研究了粒子群算法,基于种群的多样性,不断的自适应的更新粒子群算法中参数,将禁忌搜索的方法和传统的粒子群算法结合,增强了算法的局部搜索能力和全局寻找全局最优的能力。将该算法应用到连铸二冷水动态优化中,实验结果表面该算法能够快速有效的求解该优化问题。该方法用于连铸二冷水优化是可行的、有效的。     

基于FPGA的激光测速仪信号处理方案设计与实现

为满足高动态环境下的激光多普勒测速仪信号处理需要,提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的激光测速仪信号处理方案。在FPGA内部完成全部信号处理的内容,利用快速傅里叶变换(FFT)算法得到信号的频谱,利用能量重心法对离散频谱进行校正,开发采样频率自适应算法,兼顾测量准确度与测量范围的要求,最后将结果通过通用串行总线上传个人计算机显示。程序采用流水线方式设计,提高信号处理速度。经过实验验证,数据更新率达到2.4~24kHz,数据延迟时间为123~1230μs,测量准确度优于8×10-4,测量稳定度优于2.5×10-7。