一种复合神经元网络结构的并行动力学及快速学习算法

提出两种功能互相不同的神经细胞组成的复合神经元网络(CNN)模型;导出一种特殊结构的CNN的并行动力学;而且证明了它的稳定性。在这些结果基础上,得到快速的假逆矩阵学习算法。计算机仿真试验证实学习算法与动力学稳定性的正确性,并表现出良好的容错性能与存储容量。     

基于过程模型的长白山自然保护区森林植被净第一性生产力空间尺度转换方法

净第一性生产力(Net Primary Productivity,NPP)是反映林分和生态系统结构特征的最重要的参数之一,其空间分布可为自然资源管理和可持续发展提供高度综合的信息,是全球变化和碳循环研究中的一个非常重要的组成部分。为了得到NPP的空间尺度转换算法,利用改进的北部生态系统生产力模拟模型(Improved Boreal Ecosystem Productivity Simulator,IBEPS),分别采用高分辨率(30m)的ETM 和低分辨率(1km)的MODIS遥感数据,模拟了长白山自然保护区不同分辨率森林植被的净第一性生产力。对模拟得到的30m分辨率的NPP结果,采用尺度上推(upscaling)的方法将其转换为1km分辨率的NPP结果(分布式的NPP,Distributed NPP),并将转换后的NPP与直接利用1km分辨率的遥感数据计算得到的NPP结果(聚合式的NPP,Lumped NPP)进行比较,以分布式模式计算的结果为基准,对聚合式的计算结果进行尺度效应校正。在对NPP进行尺度效应校正时,根据不同分辨率下土地覆盖类型(Land cover)的亚像元面积比信息,采用基于结构的分析方法对模拟的NPP结果进行校正,结果表明经过尺度效应校正后NPP的模拟精度要比原始的NPP计算精度有所提高,相关系数从校正前的0.898提高到0.960,标准偏差由校正前的49.84gC/m2减小到41.02gC/m2。采用这种方法可以很好的解决大尺度遥感应用的需要,为定量遥感分析和应用提供理论基础。     

并行采集技术在老年人肝脏MR检查中的应用价值

目的探讨并行采集PAT技术（Parallel acquisition technique）对改善老年人肝脏磁共振扫描中出现的运动伪影的应用价值。方法对63例常规肝脏MRI检查出现呼吸运动伪影的老年患者（其中TrueFisp序列未出现明显伪影）,行iPAT技术扫描（TrueFisp冠状位、T1 Flash轴位）,对比常规序列扫描并评价iPAT技术对肝脏呼吸运动伪影消除的作用。三位磁共振专家对所得两组图像质量进行独立观察及评价,并进行对比分析。结果常规序列磁共振扫描63例肝脏呼吸运动伪影,其中Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ分别为0、15、33和15例,Ⅲ级以上影响诊断的病例共48例,占76%。采用iPAT技术扫描后,Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ分别为53、5、3和2例,Ⅲ级以下符合诊断要求的病例共58例,占92.1%,两者比较有显著差异（P〈0.05）。结论 iPAT技术可以明显缩短扫描的时间,在克服常规肝脏扫描中产生的呼吸运动伪影有明显的作用,可广泛应用于老年人肝脏常规检查产生的呼吸运动伪影校正中。     

Bio-Inspired Electromagnetic Protection Based on Neural Information Processing

Electronic systems are vulnerable in electromagnetic interference environment. Although many solutions are adopted to solve this problem, for example shielding, filtering and grounding, noise is still introduced into the circuit inevitably. What impresses us is the biological nervous system with a vital property of robustness in noisy environment. Some mechanisms, such as neuron population coding, degeneracy and parallel distributed processing, are believed to partly explain how the nervous system counters the noise and component failure. This paper proposes a novel concept of bio-inspired electromagnetic protec- tion making reference to the characteristic of neural information processing. A bionic model is presented here to mimic neuron populations to transform the input signal into neural pulse signal. In the proposed model, neuron provides a dynamic feedback to the adjacent one according to the concept of synaptic plasticity. A simple neural circuitry is designed to verify the rationality of the bio-inspired model for electromagnetic protection. The experiment results display that bio-inspired electromagnetic pro- tection model has more power to counter the interference and component failure.     

塔河森林生态系统蒸散发的定量估算

蒸散发是农业、气象、水文科学研究的重要参数,是全球水文循环过程的重要组成部分.本文应用改进的DHSVM分布式水文模型,利用光学遥感TM数据反演得到叶面积指数等地表数据,由数字高程模型求得坡度、坡向等地形指数因子,定量估算塔河地区2007年逐日蒸散发.应用BP神经网络建立逐日蒸散发量与逐日径流出口流量的关系,并建立研究区水量平衡方程,共同检验研究结果的准确性.结果表明:该模型可以较好地应用于本研究区.塔河流域年总蒸散量234.01 mm,蒸散发与季节有明显的相关性,夏季蒸散发值最高,日均蒸散发值1.56 mm,秋季、春季日均蒸散发值分别为0.30、0.29 mm,冬季蒸散发值最低.地表覆盖类型对蒸散发值影响明显,阔叶林的蒸散发能力强于针阔混交林,其次为针叶林.     

基于血流多普勒原理的血压测量系统设计

血流信号的采集可基于超声多普勒技术。利用多普勒超声探头在肢体主动脉脉搏处采集到血流多普勒频移信号,对信号电压进行放大,一方面直接输入扬声器转变为音频信号,得到多普勒音;同时用频率/电压变换器LM331变换多普勒频移信号,得到脉搏波信号。基于此原理,设计了使用无创、直观的方法获得肢体血流参数,并经PC机处理,最终在显示器上显示脉搏波形和血压数值的方法。     

静注一级并行米氏消除动力学的稳定浓度

对静注一级并行米氏消除动力学模型,导出了稳态浓度（最大值、平均值和最小值）精确值和近似值的计算公式,并讨论了平均稳态浓度与AUC/τ的关系,给出了一次给药即可达到稳态浓度的给药方案．     

考考赖沟流域植被生产力模拟

 该文应用气象数据、土壤物理属性实测数据、土壤水分分布式动态模型和植被表面净辐射模型的模拟结果,利用多元线性回归分析方法,建立 了植被净第一性生产力模型,实现了鄂尔多斯高原东部砂质荒漠化地区考考赖沟流域尺度上30 m×30 m空间分辨率的植被生产力精确模拟,并 且用植被生产力的野外实测数据对模拟结果进行了验证表明: 实测值与模拟值在固定沙丘、半固定沙丘和样线2上都达到0.05显著性相关水平; 不同位置的实测植被生 产力数据多分布在1∶1直线附近,模拟值与实测值吻合较好;植被生产力实测值与模拟值的相对误差范围为3.22%～ 6.27%,偏斜度范围在-12.84%～4.43%。该文的研究方法可以为流域尺度上植被生产力的精确模拟提供借鉴和参考。     

基于FPGA 超声信号数字动态滤波器的实现

目的:本文研究了基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)超声成像系统中数字动态滤波器的实现方法和过程。方法:动态滤波器中FIR滤波器采用分布式算法(Distributed Arithmetic,DA)实现结构,并在应用中对DA算法进行了改进,包括数据并行处理结构的设计、对查找表(Look Up Table,LUT)输入字长N大小的控制和具有对称系数的FIR滤波器的采用。改进后的DA实现在FPGA资源占用和处理速度之间达到了平衡。同时,结合多级流水线结构,动态滤波器实现了数字超声信号并行处理。结果:采用常值滤波器(远场匹配参数)进行滤波后,超声回波图像远场分辨率达到了要求,但越靠近近场效果越差。相比之下,本文设计的基于FPGA超声信号动态数字滤波器达到了很好的滤波效果,使回声图像近场和远场都有最佳分辨率。结论:利用FPGA实现超声系统中动态滤波器是完全可行的,并且有助于提高系统的稳定性和可靠性,并大大减低系统成本。     

生物分子计算机

生物分子计算机是一种用生物分子元件组装成的具有并行数据处理、三维存储器和神经网络等特征的智能化计算机。它不但运行速度快、能处理复杂性的非线性问题、具有一定的逻辑推理等认知能力 ,而且具备生物分子形成的细胞样的自行修复或自体复制能力。也许从分子计算机到蛋白质计算机、DNA计算机再到生物分子计算机是一种研究和制造生物分子计算机的路径。