偏最小二乘回归在微波效应预测中的应用

 引入偏最小二乘回归(PLSR)原理和方法应用于微波效应实验数据的预测,得到的预测精度与自适应神经模糊推理网络(ANFIS)结果基本一致,平均相对误差小于3%。实例分析了PLSR方法与ANFIS方法对建模数据样本量的需求,在建模样本数较少条件下,PLSR所建模型的预测精度均高于ANFIS模型。因此PLSR方法更适用于微波效应小样本数据的预测,更有利于实际应用。     

具有频率依赖性耦合的神经振子群相响应同步

考虑频率依赖性耦合神经振子群在外部谐波刺激下的动力学模型,引入相位概率密度函数导出序参数的演化方程.数值模拟结果表明,当固有频率的众数较低时,频率依赖性耦合对神经振子群相响应同步无显著影响;而当固有频率的众数较高时,频率依赖性神经振子群在外部弱刺激下几乎达到完全相位同步,随着刺激强度的增加转为无规则的振荡,最终达到同步周期振荡.     

光电神经形态器件及其应用

传统冯·诺依曼计算机在并行性计算和自适应学习方面效率较低,无法满足当前飞速发展的信息技术对高效、高速计算的迫切需求.受脑启发的神经形态计算具有高度并行性、超低功耗等优势,被认为是打破传统计算机局限性,实现新一代人工智能的理想途径.神经形态器件是实施神经形态计算的硬件载体,是构建神经形态芯片的关键.与此同时,人类视觉系统与光遗传学的发展为神经形态器件的研究提供了新的思路.新兴的光电神经形态器件结合了光子学与电子学各自的优势,在神经形态计算领域展露出巨大潜力,受到了国内外研究人员广泛关注.本文对光电神经形态器件及其应用的最新研究进行了总结.首先综述了人工光电突触与人工光电神经元,内容包括器件结构、工作机制以及神经形态功能模拟等方面.然后,对光电神经形态器件在人工视觉系统、人工感知系统、神经形态计算等领域中的潜在应用作了阐述.最后,总结了当前光电神经形态器件所面临的挑战,并对其未来的发展方向进行了展望.     

基于多元Hamacher-ANFIS的股票价格预测

应用减法-模糊聚类算法、多元Hamacher算子以及自适应神经模糊推理系统(ANFIS)提出了一种中国股票市场价格建模及预测的多元Hamacher-ANFIS模型.首先多元Hamacher算子与ANFIS相结合,对ANFIS种各规则的隶属度测度机制和规则参数更新机制进行了修正,建立基于减法-模糊聚类的多元HamacherANIFS模型;再从沪深两市各选取了总市值最大的5支股票,计算出它们在同一时间段的历史波动率,并以此为依据得到模型对该股票预测性能的权重;最后运用减法-模糊聚类算法初始化模型参数,对每个数据组进行5重交叉检验,并根据之前得到的权重计算出模型关于检验集的综合R2值.实验结果证明,与现有方法相比,该模型增强了对复杂目标函数的学习能力,提高了对股票价格的预测精度.     

奥司他韦类似物的设计、合成与活性评价（英文）

本文合成了6个芳香族、氨基酸甲酯取代的奥司他韦衍生物,以及分离纯化得到奥司他韦降解杂质4个。它们均进行了神经氨酸酶(H1N1,H3N2和耐药株H5N1-H275Y)的体外活性测试。其中,化合物4c对H1N1亚型和H5N1-H275Y突变具有明显的抑制作用(IC₅₀分别为0.31±0.16和1.40±0.93μg·mL^-1)。分子对接结果显示4c的酯基和氨基在430环入口附近与Arg118、Arg371、Tyr406和Thr439形成额外的氢键。本文所述的药物设计方法将有助于神经氨酸酶抑制剂前药的研究,化合物4c可进一步优化,为临床提供候选药物。     

有机电化学类脑仿生电子器件研究进展

类脑计算被普遍认为是一种可以实现高算力、低功耗的全新计算范式,有望突破传统“冯·诺伊曼”架构瓶颈.近年来,受人脑独特工作模式的启发,利用新型器件构建具备存算一体功能的类脑器件获得了广泛关注.从底层出发研制具有生物突触行为的神经突触器件对于研制超低功耗“类脑芯片”和实现神经形态感知系统意义十分重大.其中,有机电化学晶体管(OECTs)作为人工突触研究中的一个新分支,因其具有更高的跨导、低驱动电压、良好的机械柔韧性和生物相容性而得到了广泛研究.在结构上, OECTs沟道与电解质直接接触,通过离子掺杂/脱掺杂的方式调节沟道电导,工作原理类似于生物系统的离子驱动过程和动力学.因此,利用OECTs开发多感知和生物兼容的类脑仿生系统是一种可行的方案.本文综述了有机电化学类脑仿生电子器件的研究进展,并且探讨了该领域目前存在的挑战和发展趋势.     

人体高效马达

正身体的动力部分叫做肌肉,它们是人体的高效马达。所有的身体主人可能会惊讶地发现,每个身体有600多块肌肉,由脑子发出的神经信号控制,并由极结实的肌腱如同钢索一般连接在骨头上。     

广义神经传播方程的A.D.I.有限元分析

广义神经传播方程是神经传播方程的更一般形式,是一类非常重要的非线性发展方程,在生物、力学诸领域有实际背景．有关其解的性质,已有许多讨论I‘－‘］,但数值计算和数值分析方面,还没有研究．而实际当中,研究模型的数值方法和定量计算,往往是非常重要的．本文着重讨论一类具有非线性边值条件的广义神经传播方程的交替方向有限元方法及其数值分析．算法上,采用交替方向有限元,化高维问题为低维问题,在缩减计算量的同时,保持高精确度．分析上,采用Sobolev投影,简化论证,得到理想的稳定性和收敛性结果．1方程模型及有限元数值…     

广义神经传播方程一个新的超收敛估计及外推

主要目的是研究双线性元对一类非线性广义神经传播方程的逼近.并利用积分恒等式及插值后处理技巧,导出H~1模及L~2模意义下的超逼近性和超收敛结果.同时,通过构造一个新的外推格式,得到了与线性问题精度完全相同的外推结果,进一步拓宽了双线性元的应用范围.     

声流体对NE-4C神经干细胞的分化调控

基于体声波（BAW）谐振器产生的千兆赫兹声流体（AS）剪切力,搭建了一种调控神经外胚层（NE-4C）干细胞分化进程的微芯片细胞调节系统,探究谐振器作用高度和AS作用时间对NE-4C干细胞神经球、轴突的形成以及轴突长度的影响。结果表明,通过降低谐振器作用高度,能够在增大AS流速的同时减小作用范围;在作用高度较低时,AS能够促进神经球的形成及转变;通过施加不同时间的AS激励,可以调节NE-4C干细胞在短时间内形成不同长度的神经突,并且在撤掉AS后,依旧能够促进轴突的伸长。在该系统下能够加快神经球的形成及神经突的伸长化,从而进一步促进NE-4C干细胞的分化。