随机信号在神经元网络中诱发的双空间相干共振

对确定性行为为静息的神经元网络施加随机信号进行控制,随着信号强度的增加,网络行为由无序到有序的空间行为-螺旋波再到无序,螺旋波的结构由复杂到简单再到复杂到简单的交替,由网络行为的空间结构函数计算出的信噪比会两次达到极大值,即发生了两次空间相干共振.结果不仅展示了该随机信号控制下的网络的动力学行为,还为通过施加控制因素诱导产生空间共振来提高神经系统的信息处理能力提供了可能的方法.

熟人社会、阶层分化与共振的公共空间——一个理解阶层意识形成的微观经验

基于东莞芳村的微观经验叙事,探讨既已分化为不同阶层的村民在其同属的熟人社会中形成阶层意识甚至阶层行动是如何可能的。第一,熟人社会的某种特质为阶层互动提供了天然便利,该特质即高度共振的公共空间。第二,公共空间在熟人社会中由以人情为代表的公共生活、以广场为代表的公共场所、以集体成员为代表的公共政治经济身份、以面子为代表的公共价值等元素组成。第三,熟人社会的阶层差别直观可视、阶层互动不可避免,公共空间的高度共振性将阶层差别通过阶层互动强制性渗透到熟人社会的日常生活并参与公共规则的再生产。第四,如果分化的阶层结构趋于固化,弱势阶层失落感和强势阶层优越感的阶层意识将会在直观差别和强制互动中形成和积累。第五,这组对立的阶层意识成为熟人社会客观存在的政治风险,并可能以阶层冲突的形式释放其对立性。

血管空间功能性磁共振成像的原理和应用

20世纪90年代以来，功能磁共振成像（functional Magnetic Resonance Image，fMRI）技术除具有非侵入性、无放射性同位素参与以及可重复检查等优点外，其显著的优势在于具有较高的空间和时间分辨力，能将解剖和功能图像融为一体。

周期性空间驱动下的复杂斑图

采用耦合的反应扩散系统,研究了周期性空间驱动下的图灵模之间的作用以及时空斑图的形成机理.研究发现,通过空间周期性外界驱动,可以引入一个新的图灵模,该模式和系统本征模之间相互作用,可以形成空间上更为复杂的斑图,例如超黑眼斑图和超白眼斑图.此外,结果表明外界驱动的驱动强度也可以改变新斑图的类型.

空间周期性驱动对双层耦合反应扩散系统中图灵斑图的影响

周期性驱动是控制斑图最有效的方式之一,因此一直是斑图动力学研究的一大热点.自然界中的斑图形成系统大多是多层耦合的非线性系统,周期性驱动对这些多层耦合系统的作用机理人们还不甚了解.本文通过耦合Brusselator(Bru)系统和Lengyel-Epstein(LE)系统,并给LE系统施加一个空间周期性驱动来研究外部驱动对多层耦合系统中图灵斑图的影响.研究发现,只要外部驱动与Bru系统的超临界图灵模(内部驱动模)两者中的一个为长波模时,就可以将LE系统中的次临界图灵模激发,3个模式共同作用从而形成具有3个空间尺度的复杂斑图.若外部驱动和内部驱动模均为短波模,则无法激发此系统的本征次临界图灵模,但满足空间共振时也可以产生超点阵斑图.若LE系统的本征模为超临界图灵模,其自发形成的六边形斑图只有在外部驱动强度较大的情况下才能够产生响应,且其空间对称性受到外部驱动波数的影响.

4种典型口音普通话的共振峰分析

以广州、重庆、上海和厦门四地带口音普通话为研究对象,分析主要音素的共振峰的分布差异及共振峰空间分布差异。研究采用基于线性预测(linear prediction,LP)的二维-隐马尔可夫模型(2 Dimentional Hidden Markov Models,2-D HMM)方法自动提取连续语音的共振峰参数。研究表明,方差分析(ANOVA)结果显示口音对共振峰分布的影响具有统计学意义。广州普通话的第一共振峰频率(F1)在4种方言普通话中最高,而重庆普通话由于在舌根韵母发音上相对标准,其第二共振峰(F2)频率普遍低于其他三地。相比而言,广州普通话舌根舌尖发音最为含糊,在共振峰频率上表现为舌根鼻音的F2偏高而舌尖鼻音的F2偏低。广州普通话共振峰空间明显下沉,而上海普通话和厦门普通话由于同属南方口音,其共振峰空间有较大的重合。

构筑钦州现代工业大港的理论与实践探索

作为后开发地区,社会经济发展战略的正确定位十分重要。把钦州作为“广西临海工业大港”营建的发展战略定位,具有十分重要的理论和实践意义。在发展战略实施过程中,还必须深入分析研究和把握住区域真正的区位特征,充分发挥区域性投入,克服邻近负效应的无序竞争,优化区域产业结构,最大限度地构筑和引发空间经济的共振作用,使钦州能在最短的时间内获得较快的发展。

利用主成分背景抑制的红外目标检测

提出了一种基于主成分背景抑制的红外目标检测算法。首先分析了红外成像的时空相关性,采用主成分分析技术分解时域关联信息抑制背景杂波;接着采用空间关联模糊自适应共振神经网络建立时空背景模型检测目标。实验结果显示,该算法能有效地抑制背景突显目标和检测出复杂场景下的红外目标,其F1指标值高达94.2%。