人工神经网络理论及其应用

简要介绍了人工神经网络的发展过程和基本理论，从神经网络具有自学习功能、联想存储功能和高速寻找优化解的能力三个方面论述了其特点和优越性，详细阐述了在模式识别、信号处理、自动控制、人工智能、自适应的人机接口、优化计算、通信以及其它方面的应用，探讨和分析了其发展前景。     

灰色信息及其运算研究

本文提出了全真信息、信息的亲善性等概念,讨论了信息的有关性质及运算的关系,得到了信息的运算与普通集合运算之间存在着差异的结论,说明了引起该差异的原因.同时,以认知模式为基础,定义了信息函数,并得到了有关的命题及运算.     

Real time estimation of CO2 laser weld quality for automotive industry

Laser welding is one of the most precise welding processes in joining sheet metals. In laser welding, performing real time evaluation of the welding quality is very important to enhance the efficiency of the welding process. In this study, the plasma and spatter, which are generated during laser welding, are measured using UV and IR photodiodes. The factors that influence weld quality are classified into five categories; optimal heat input, slightly low heat input, low heat input, partial joining due to gap mismatch, and nozzle deviation. The data number deviated from reference signals and their standard deviations were also considered to evaluate the qualities. A system was also formulated to perform real time evaluations of the weld quality using a fuzzy multi-feature pattern recognition with the measured signals.     

数字散斑干涉技术及应用

介绍了数字散斑干涉技术在位移、应变、振动和医学诊断等领域中的应用和国内外发展状况。提出了一种新的应用领域—数字散斑干涉技术在语音识别中的应用,并对该方法作了介绍,讨论了它的特点。     

模糊对向传播网络数据融合目标识别方法

重点研究了模糊对向传播网络 (FCPN)模型。针对数据融合和目标识别的特点 ,提出了基于模糊对向传播网络的融合目标识别方法和改进的模糊对向传播网络 (MFCPN)融合结构。利用仿真数据对网络的训练算法和融合结构进行了实验研究。结果表明 ,模糊对向传播网络较误差后向传播网络 (BPN)能够有效地实现融合识别 ;改进的模糊对向传播网络融合结构是可行的。同时还对FCPN和MFCPN应用于前视红外 (FLIR)和可见光摄像机目标跟踪系统进行了应用研究。     

与HBV X蛋白相互作用的细胞蛋白的筛选及其鉴定

参考GenBank核苷酸序列库中的HBV的核苷酸序列设计合成了一对对应于HBx基因的引物，从原发性肝癌(hepatocellular carcinoma，HCC)患者的血清中提取HBV基因组DNA作为模板，扩增HBx编码区并测定了核苷酸序列．将该编码区克隆到酵母双杂交系统的诱饵蛋白表达载体pGBKT7中，转入酵母细胞AH109，进行表型鉴定．然后通过Mating实验从已制备好用于酵母双杂交系统的肝cDNA表达文库中筛选与HBx相互作用的细胞蛋白，并用体外免疫共沉淀实验进一步验证．研究表明，分离得到的与HBx基因编码的蛋白相互作用的4种新的细胞蛋白，分别是醛缩酶B、C8α亚基、一种丝氨酸蛋白酶Hepsin和一种未知蛋白．     

基于双因子认证技术的网络身份识别

本文提出了一种基于动态双因子认证技术的网络身份识别方法,用户每次登录的口令是利用系统时间和用户ID通过MD5加密算法计算得到,其通过MD5加密后生成的登录口令是随机的,这将进一步提高开放网络环境下身份识别的可靠性和安全性。同时,本文还提出网络身份识别技术可以应用到各类网站的服务器上,用来完成对用户身份的识别,以提高网络系统的安全性。     

神经网络在缺陷识别中的应用

为了准确、快速地进行缺陷识别，介绍了一种新型的前馈神经网络模型，即径向基概率神经网络。与以往的算法相比，该方法具有分类识别精度高且速度快的优点。仿真获得了很好的结果。     

基于ANN的声目标识别系统及其DSP实时实现

介绍了一种基于人工神经网络(ANN)的声目标识别系统,概述了用MATLAB专用工具箱对神经网络权值进行训练及仿真的过程,叙述了ANN目标识别系统的数字信号处理器(DSP)实时实现过程,并着重分析定点实现过程中程序变量的定标、非线性运算的实现、溢出的处理等关键步骤.对不同字长的识别结果进行比较表明,基于定点实时实现的系统数据保持很高的精度,可以得到与浮点处理相同的识别率.