模拟生物组织冻结过程实验与分析

冷冻外科中组织冻结过程的分析对手术实施十分重要。本文建立了低温冷刀实验台,在模拟生物组织中进行冷冻实验,测量了冰球内某点的温度变化;并用有限元方法求解了建立在治法基础上的模拟生物组织冻结过程多维数学模型,计算结果与实验值符合较好;用该模型和方法计算了实验条件下冰球内的温度梯度变化和冷刀所需理论冷量;分析了不同的冷刀直径对冻结过程的影响。     

移动数据网中部分协议参数对数据业务的影响和优化

随着移动数据网络的发展,对终端、网络和业务之间的适配性和兼容性提出了更高的要求。运营商作为产业价值链的核心环节,必须从网络角度最大化地保证业务的可用性。然而,在日常的维护中,部分TCP／IP参数设置问题导致某些业务无法使用的情况时有发生,这里以MTU值和Window Size参数为例进行了深入探讨。     

改进的模糊神经网络及其在人脸识别中的应用

对基于模糊神经网络的人脸图像分类器进行研究。将多输入单输出模糊推理系统改造成多输入多输出的模糊神经分类器，并提出了一种改进的模糊神经分类器，改进模型的计算量明显减少。在将模糊规则库与训练样本集对应的基础上提出了一种模糊隶属函数参数的初始化方法。该初始化方法的优点在于它充分利用了训练样本所包含的鉴别信息。在ORL人脸的原始图像空间中用上述方法设计分类器，获得了较好的实验结果。     

MOCVD法制备MgZnO合金薄膜

采用金属有机化学气相沉积方法在C面蓝宝石衬底上生长MgxZn1-xO合金薄膜.c轴取向的MgxZn1-xO薄膜在600～630℃温度下沉积. 通过X射线衍射和透射光谱研究了薄膜的结构和光学特性. 研究表明当x的取值小于等于0.39时，合金薄膜保持ZnO的六角形纤锌矿结构，没有观察到MgO分相，此时薄膜的能带宽度可以在3.3～3.95eV之间调节.     

广义AND／OR图的自底向上的启发式搜索算法BFAO

本文首先根据三角模及其扩张运算概念，定义了一类新的更具普遍意义的模糊广义ＡＮＤ／ＯＲ图。根据新定义的启发式函数ｈ（ｎ，ｘ）以及模糊广义ＡＮＤ／ＯＲ图的最佳解树之所有子树亦是最佳子解树的原理，提出了自底向上的启发式搜索算法ＢＦＡＯ。文中证明了算法ＢＦＡＯ的可采纳性。本文还提出了两类新的启发式函数的单调限制概念，并据此研究了算法ＢＦＡＯ的单调限制性质，研究了两个ＢＦＡＯ算法间的比较性质。     

高低轨双星定位中的时变时频差参数估计

针对卫星干扰源高低轨组合双星定位中,同步和低轨卫星相对干扰源的径向速度差值大、变化快,引起的时频差定位参数时变的问题,分析出同步、低轨卫星到干扰源的径向距离之差随时间的变化近似满足匀加加速运动模型,据此建立了两卫星平台接收信号的表达式,解析了径向速度、加速度和加加速度差各自对信号包络和载频部分的影响,并在此基础上结合互模糊函数提出了一种基于运动补偿的时变时频差参数估计方法,仿真和试验结果表明了该方法能够有效消除运动参数的影响,准确地估计出时频差定位参数,并能逼近时差、频差估计精度的理论下界。      

新模糊形态学联想记忆网络的初步研究

人工神经网络理论已经被成功地应用于各种不同的模式识别问题.重点研究了联想记忆网络,提出了一种新的基于形态学和模糊运算的联想记忆网络,即模糊形态学联想记忆网络FMAM.它与经典联想记忆和模糊联想记忆FAM有显著不同.文中分析了FMAM的记忆能力和抗腐蚀/膨胀噪声的能力.自联想FMAM具有无限存储能力,能保证完全回忆,并且回忆在一步内完成,可模糊性解释等.仿真实验验证了自联想FMAM的良好性能.     

MgZnO/ZnO p-n异质结的制备与特性

通过金属有机化学气相沉积(MOCVD)法在GaAs衬底上制备出了MgZnO/Zn0的p-n异质结,并研究了其I-V特性:开启电压约为3.6V,结特性良好.比较了n型ZnO层与P型MgxZn1-xO层的电阻率、迁移率和载流子浓度.ZnO层的电阻率很小,载流子浓度很大;而Mgxzn1-xO层的电阻率却大幅度的增加,载流子浓度较ZnO层小了一个数量级.通过对其n型与P型层的光致发光(PL)谱的测试发现,ZnO层与Mgxzn1-xO层分别在382和370nm处存在着由自由激子复合而导致的紫外发光峰,为近带边发光.MgxZn1-xO的紫外峰明显弱于ZnO样品的,这是由于MgZnO合金中易形成分相所造成的,所以现阶段其晶体质量还不能与ZnO的相比.另外,两样品在480nm附近都存在着比较弱的深能级发光峰,这是晶体的本征缺陷或其他杂质的引入造成的,并对样品进行了X射线衍射(XRD)谱与电致发光(EL)谱等测试与分析.     

改进的模糊神经网络及其在人脸识别中的应用

对基于模糊神经网络的人脸图像分类器进行研究。将多输入单输出模糊推理系统改造成多输入多输出的模糊神经分类器,并提出了一种改进的模糊神经分类器,改进模型的计算量明显减少。在将模糊规则库与训练样本集对应的基础上提出了一种模糊隶属函数参数的初始化方法。该初始化方法的优点在于它充分利用了训练样本所包含的鉴别信息。在ORL人脸的原始图像空间中用上述方法设计分类器,获得了较好的实验结果。     

基于ε-不敏感准则和结构风险的鲁棒径向基函数神经网络学习

该文提出一种新的基于ε-不敏感准则和结构风险的径向基神经网络(RBF-NN)建模方法。通过引入ε-不敏感准则和结构风险项,把RBF-NN训练转化为线性回归和经典的二次规划优化问题。和传统的基于最小平方误差准则的RBF-NN训练算法相比,提出的新方法对小样本数据集和噪声数据显示出较好的鲁棒性,具有较好的泛化能力。通过模拟和真实数据集进行仿真试验,上述优点得到了有效验证。