基于模糊神经网络的智能能量管理策略研究——以混合动力电动汽车模型为例

针对当前在标准行驶工况下开发的混合动力电动汽车优化控制策略不能根据变化的行驶工况动态调整控制策略的问题,提出一种基于模糊神经网络的混合动力电动汽车动态能量管理策略：先利用模糊神经网络进行工况识别,然后根据识别的工况类型动态调整自身控制参数.仿真实验显示,该策略可以有效提高混合动力汽车的燃油消耗,并降低污染物的排放量.     

基于神经网络的软件项目工作量估算系统实现

提出了基于神经网络的软件项目工作量估算机制,构建了工作量估算系统框架,探讨了系统模块组成,开发了样本数据可扩展、估算参数可配置的软件项目工作量估算系统,并结合实际项目数据,从平均相对误差、预测水平等角度评价了系统的估算性能,验证了系统的可行性和有效性。     

多种模式联合镇痛在人工膝关节置换术中的应用

目的：比较多种模式联合镇痛与单纯术后镇痛在膝关节置换术中的镇痛效果。方法：选取2009年1月至2013年8月入院拟行人工全膝关节置换术的患者共80例,随机分为多种模式联合镇痛组（A组）及单纯术后镇痛组（B组）。分别记录两组患者术后各时间段静息痛的疼痛评分、膝关节活动度进行统计学分析。结果：A组与B组患者术后72 h内各时间段疼痛评分,差异有统计学意义（P〈0.05）,术后72 h内两组患者膝关节活动度,差异有统计学差异（P〈0.05）。结论：多种模式联合镇痛应用于膝关节置换术围手术期镇痛及促进患者术后早期膝关节主动活动是有效、安全的。具有使用安全、副作用少、易于推广的特点。     

Proximity effects on the dynamics and outcomes of scientific collaborations

This paper uses path overlap, an innovative measure of functional proximity, to examine how physical space shaped the formation and success of scientific collaborations among the occupants of two academic research buildings. We use research administration data on human subject protection, animal use management, and grant funding applications to construct new measures of collaboration formation and success. The “functional zones” investigators occupy in their buildings are defined by the shortest walking paths among assigned laboratory and office spaces, and the nearest elevators, stairs, and restrooms. When two investigators traverse paths with greater overlap, both their propensity to form new collaborations and to win grant funding for their joint work increase. This effect is robust across two very differently configured buildings. Implications for scientific collaboration and the design and allocation of research space are considered.     

DNA纳米技术与生物编程

DNA纳米技术是设计和构建具有一定用途的人工核酸纳米结构。DNA纳米技术中的一个重要挑战就是如何有效设计和构建具有明确功能的纳米尺度的结构和器件。计算机辅助工具是预测、设计、建模以及描绘DNA结构的最强有力的工具。计算机辅助设计DNA结构以及识别有效的自组装路径让DNA作为一种独特的材料在构建纳米结构领域中显露锋芒。文章总结了DNA纳米结构设计的原理,介绍了一些用于DNA结构设计的算法以及一些用户友好软件。同时,对DNA纳米技术中构建DNA逻辑门以及DNA计算方面的最新研究进展做了介绍。     

动态属性权重智能前馈神经网络电力控制方法

在工业园区光伏并网控制中,电力控制驱动过程中呈现阻尼振荡,影响系统响应速度和稳定性。提出一种改进的基于动态属性权重人工智能前馈神经网络的电力控制方法,提高工业园区光伏并网电力控制性能。控制系统设计中,采用两个PI控制器,并结合使用磁链控制器和转速控制器,在转子磁场坐标系下,利用仿射PARK变换,使得工业光伏并网控制电力系统所有运算在转子磁场坐标系下实现。构建人工智能前馈神经网络,通过功率前馈控制加快并网系统的响应速度,采用动态属性权重预测电流控制技术补偿延时,实现无差拍控制和正弦脉宽调制。系统测试表明,采用该控制方法进行工业园区光伏并网电力控制,能有效抑制控制延时和电感量偏差对并网电流造成的畸变,控制系统鲁棒性和稳定性较高。     

基于人工免疫原理的网络入侵检测系统的应用与研究

由于目前用于检测网络入侵的系统不仅检测效率不高,而且错误率也相对较高,因此网络入侵检测系统与当前入网检测的发展趋势极不适应。在网络应用安全方面,由于网络入侵方式和途径多种多样。为保证网络使用安全,本文根据人工免疫原理与网络入侵检测系统的之间的内在关系,探讨一种检测网络入侵的应用系统,它弥补了当前网络入侵检测方面的不足,本文最后还对该系统进行构建和仿真,事实证明,基于人工免疫原理的网络入侵检测系统不仅可以减少入侵检测的错误率,同时还有效降低了网络入侵的漏报率,提高了网络入侵的检测速度和效率。     

直觉模糊集人工鱼群搜索的人脑切片图像分解

精密的大脑切片图像的微细分解处理是进行图像特征分析的基础,传统的人工鱼群算法对图像微细区域进行分解时,融入局部信息导致图像噪声增强,难以有效提取图像的数值特征信息,分解效果不好。提出一种基于直觉模糊集的人工鱼群搜索算法,根据模糊集理论,进行直觉模糊集构造。在人工鱼群寻优搜索到的引领粒子附近自组织搜索更优特征解,利用直觉模糊集的均匀遍历特性全局搜索微细特征,不需要人为的干预,更适合处理一些模糊的和不确定的问题,适用于图像的微细分解。仿真实验得出该算法在处理含强噪声的脑切片图像时,微细分解精度很好,精度和计算复杂度等方面较传统方法有优越性。     

基于负载-功耗特征测试的WSN配网路由修复方法

为了增强无线传感网络(WSN)的自适应性,降低WSN功耗,需要进行配网路由修复。传统的路由修复算法采用能量感知模型,设置负载平衡的CTP路由协议估算剩余能量,算法没有考虑路由最大角度的负载平衡问题,路由修复性能不好。提出一种基于负载-功耗联合特征测试的WSN配网路由修复算法,设计了基于ICTP协议的WSN网络模型框架,综合考虑簇头的剩余能量及其与Sink的距离对它的生命周期的影响,进行路由选择设计,采用负载-功耗联合特征测试方法,实现WSN配网路由修复改进。实验结果表明,该算法进行WSN路由修复设计,节点剩余能量方差一直维持在最低,有效地均衡了网络负载,平衡了网络能量消耗,节点生存性较大,提高能量的有效利用率。