Identification of tartrazine and sunset yellow by fluorescence spectroscopy combined with radial basis function neural network

The fluorescence spectra of synthetic food dyes of sunset yellow and tartrazine are analyzed. The fluorescence peak wavelengths of sunset yellow and tartrazine are 576 and 569 nm, respectively, while the fluorescence spectra widths are 480-750 and 500 750 nm induced by ultraviolet light between 310-400 nm. The fluorescence spectra of sunset yellow overlap heavily with those of tartrazine, so it is difficult to distinguish them. Based on the principle of radial basis function neural network, a neural network is obtained from the training of the 14 groups of experimental data. The results show that the species of sunset yellow and tartrazine could be recognized accurately. This method has potential applications in other synthetic food dyes detection and food safety inspection.     

通过τ→a_1v→π~±π~0π~0v道测量由Z~0衰变的τ的极化不对称性

利用L3合作组1992年和1993年的数据，通过τ→a1v→π±π0π0v道测量了由Z0衰变的τ的极化不对称性A(pol)＝－0．239±0．126±0．100，其中第一项误差为统计误差，第二项误差为系统误差．由此推断有效电弱混合角sin2θw＝0．2197±0．0219．     

因素空间理论与知识表示的数学框架（X）——基于因素空间的神经元模型

本文是文［１—９］的继续，该文及后续论文仍将系统地研究因素空间理论及其在知识表示中的应用。该文研究基于因素空间的神经元模型：首先讨论了因素空间的神经元机理，然后讨论了几种典型的神经元模型；特别提出了基于Ｗｅｂｅｒ—Ｆｅｃｈｎｅｒ法则的神经元模型以及基于变权的神经元模型。     

单通道实现三级Clipped模型的光学神经网络系统

提出并采用单通道光学系统实现了三级Clipped模型的神经网络,并用统计方法计算了三级Clipped模型的存储容量,和Clipped模型相比,三级Clippdd模型有更强的存储与寻址能力.     

用神经网络解非线性最小二乘问题

提出了一种求解非线性最小二乘问题的神经网络方法，并证明了该神经网络方法的稳定性和收敛性。     

递归序列与Bernoulli数的一个恒等式

先给出射影函数的迭代与2阶线性递归序列的关系，进而得到此递归序列与Bernoulli数的一个恒等式。     

BP神经网络在铁路客运市场时间序列预测中的应用

铁路客运市场受多个因素的影响，而且这些作用多是非线性的。时间序列预测实质上是实现一个非线性映射。由于具有任意个隐层节点的前馈神经网络可以以任意精度逼近一个连续函数，因此，目前得到普遍应用的是采用BP算法的多层前馈神经网络。本探讨用人工神经网络的反向传播(BP)算法研究铁路客运市场的时间序列预测。数值计算结果表明该方法预测精度较高，方法简单易行，为铁路客运市场预测研究提供了新的途径。     

神经网络在波谱中的应用：拉曼光谱数据处理

本文深入研究了神经网络在波谱中的应用。考察了神经网络应用于拉曼光谱数据处理的各种条件及性能，包括学习速率常数（ｌｅａｒｎｉｎｇｒａｔｅｐａｒａｍｅｍｒ）β与传递函数（ｔｒａｎｓｆｅｒｆｕｎｃｔｉｏｎ）ｆ（ｘ）的影响，发现采用非线性双曲线正切ｓｉｇｍｏｉｄ函数和较强的学习率β＝０．５时，可获得较佳的神经网络。对原始谱图及处理后谱图进行比较，证实了神经网络能够提高谱线分辨力，修正波谱微小变形及获得良好的信噪比，说明神经网络可在拉曼光谱中获得很好的应用。     

集合上的递归函数

本文在Ｊｅｎｓｅｎ和Ｋａｒｐ工作的基础上引进了集合上的递归函数的概念．研究了递归集函数的初步性质，讨论了递归集函数与Ｊｅｎｓｅｎ和Ｋａｒｐ定义的原始递归集函数及递归数论函数之间的关系，并给出了ＺＦＣ的可定义集模型上递归集函数的范式定理．     

Phase Locking Phenomena and Electroencephalogram-Like Activities in Dynamic Neuronal Systems

We study signal detection and transduction of dynamic neuronal systems under the influence of external noise,white and coloured. Based on simulations, we show explicitly phase locking phenomena between the output and the input of a single neuron and Electroencephalogram-like activities on neural networks with small-world connectivity. The numerical results prove that the dynamic neuronal system can be adjusted to an optimal sensitive state for signal processing in the presence of additive noise.