基于R?ssler混沌模型的神经电刺激系统的设计与实验研究

基于R?ssler混沌模型的神经电刺激系统的实现方法,介绍了设计原理、实现过程及测试方案。混沌信号的规则性保证了电刺激的舒适感,混沌信号的内随机性保持了电刺激的多样性,并通过变化混沌方程中的参数,获得了丰富的电刺激效果。为了探索混沌电刺激的应用优势,设计了基于机器视觉的非接触测量系统,实验结果表明混沌电刺激能使青蛙腿部保持较大的幅度持续抖动,具有潜在应用优势,而连续波与疏密波的持续刺激使青蛙腿部的抖动幅度衰减更快,这可能是由于混沌电刺激延缓了耐受的产生或者是降低了电刺激的疲劳程度。混沌模型使得电刺激的规则性与多样性得到统一,可改善当前市售电针仪所存在的一些问题,其统一的数学模型为规范当前电刺激仪的设计提供了新的方向。

不等式约束优化一个可行序列线性方程组算法

提出了求解非线性不等式约束优化问题的一个可行序列线性方程组算法.在每次迭代中,可行下降方向通过求解两个线性方程组产生,系数矩阵具有较好的稀疏性.在较为温和的条件下,算法具有全局收敛性和强收敛性,数值试验表明算法是有效的.

高校学生综合测评信息平台的设计与实现

目前大部分普通高等院校对学生综合测评管理方式多半采用手工登记模式,该模式不仅工作繁杂而且耗费时间精力,随着高校的扩招,学生测评工作已成为一项工作负担.为解决该问题,本文拟采用PHP+MYSQL技术,依据玉林师范学院学生综合测评标准,设计并开发一个高校学生综合测评信息平台.与学校现在手工登记的方式相比,该平台可以高效地对学生综合测评信息进行信息化管理,同时还可简化填报信息的流程,该平台操作方便和高效.

Rabinovich系统的Jacobi分析

该文运用微分几何技术开展三维微分系统的复杂性研究.基于Kosambi-Cartan-Chern(KCC)理论,从系统轨线的任意点出发,分析三维Rabinovich系统的Jacobi稳定性态,并给出系统所有平衡点的Jacobi稳定的条件;在获得系统平衡点附近偏离向量及其分量的时间演化的基础上,通过引入不稳定性指数和曲率,同时结合数值仿真对系统的混沌机理进行探讨性分析,数值结果有力地验证了已有的理论分析结果.

一类新混沌系统的几何分析

基于Poincare紧致化技术,分析一类三维混沌系统的全局动力学行为.研究表明系统在无穷远处的奇点高度退化且不稳定.该文也通过设计一个不改变系统奇点结构的线性控制器,构造了一个受控系统,研究发现受控系统在特定参数组条件下,存在一簇退化奇异异宿轨.结合数值仿真结果,论文指出,当参数b和c发生微小扰动时,受控系统异宿环破裂,产生新的混沌吸引子.希冀这些研究对解释系统混沌几何机理能提供有益帮助。

解无约束优化的一个谱共轭梯度法

谱共轭梯度法是一种特殊的共轭梯度法,也是求解无约束问题的有效方法之一.本文基于一种特殊的共轭参数的取法,提出一个新的谱共轭梯度法.通过对目标函数的合理假设,在强Wolfe线搜索下算法具有全局收敛性.数值试验表明了算法的有效性.

Rabinovich-Fabrikant系统的局部分岔

Rabinovich-Fabrikant(RF)系统由于其强的物理背景而备受关注,同时由于其强非线性,导致对其进行数学分析非常困难.论文通过对系统平衡点局部分岔的精细分析发现,虽然系统只有两个参数,但随参数变化会发生复杂的分岔行为,如广义的鞍结分岔、广义叉型分岔等.借助规范型理论,论文还进一步研究了系统Hopf分岔的数学特征,包括周期解的数学表达式,并借助数值模拟证实了理论分析的正确性.

Banach空间中微分变分不等式系统的Bang-Bang准则

该文将讨论一类由半线性发展方程和广义变分不等式所组成的微分变分不等式系统.首先,考虑广义变分不等式解集的性质.其次,通过利用不动点定理和半群理论证明了微分变分不等式系统解的存在性.另外,通过运用稠定性结果证明了微分变分不等式系统的Bang-Bang准则.同时,运用一个障碍型抛物-椭圆系统来检验该文的主要结果.

双钙钛矿Cs_(4)CuSb_(2)Cl_(12)纳米晶无铅太阳电池的数值研究

提出一种结构为FTO/TiO_(2)/Cs_(4)CuSb_(2)Cl_(12)/Au的无铅、无空穴传输层钙钛矿太阳电池。该电池以Cs_(4)CuSb_(2)Cl_(12)双钙钛矿纳米晶为光活性层,FTO和Au为接触电极,TiO_(2)为电子传输层。数值仿真结果表明,当Cs_(4)CuSb_(2)Cl_(12)厚度和缺陷态密度分别为1050 nm和1012 cm^(-3),TiO_(2)掺杂浓度和电子亲和势分别为1019 cm^(-3)和3.9 eV,界面缺陷态密度为1013 cm^(-3),背电极功函数为5.1 eV,工作温度为300 K时,电池性能得到提升,优化后电池的Voc、Jsc、FF以及η_(PCE)分别提升了6.9%,39.5%,12.0%以及67.7%。这为新型无铅无空穴传输层钙钛矿太阳电池的研究提供了一定的借鉴思路。

模糊形式背景下的技能层约简与前级(后级)知识结构的充要条件

模糊技能映射为构建知识结构提供一个途径,但将基本局部独立模式应用于前级(后级)知识结构中会呈现不可识别问题,因此,在模糊技能映射的前提下,文中主要解决两个问题:技能约简耗时过长、寻找前级(后级)知识结构的充要条件.首先,基于模糊技能背景,构造一对算子,通过算子确定的模糊技能概念格直接获取简单闭包空间,同时获得每个知识状态对应的最小技能熟练程度.然后,提出技能层约简的概念,利用标记技能约简对冗余技能层进行约简,并给出技能层约简算法.同时给出模糊技能映射诱导前级(后级)简单闭包空间的充分必要条件,并提供获取前级问题集和后级问题集的算法.最后,在5个UCI数据集上的对比实验验证文中算法的可行性和有效性,同时获取前级问题集和后级问题集.

基于深层卷积网络的单幅图像超分辨率重建模型

【目的】针对Mean squared error(MSE)作为损失函数在人眼感知方面存在局限性,以及基于卷积神经网络的图像超分辨率(Super-resolution,SR)算法生成的图像存在参数较多、计算量较大、训练时间较长、纹理模糊等问题,设计基于深层卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建模型。【方法】使用ImageNet预先训练的大型卷积神经网络Visual geometry group(VGG)模型提取图像特征,利用该特征设计视觉感知损失函数进行训练学习,引入亚像素卷积层(Sub-pixel convolution)替换上采样层,缓解生成图像的棋盘效应。【结果】设计的模型对放大两倍的图像进行超分辨率修复,与其他4种超分辨率重建模型的Peak signal to noise ratio(PSNR)值接近,且生成图像的视觉效果更加清晰逼真,细节更加细腻。【结论】该模型可以实现输入不同大小的低分辨率图像而不必多次训练学习不同比例的放大模型,可以实现对不同放大倍数图像的训练和预测,在保持一定PSNR正确率的前提下,放大后的超分辨率图像能够恢复更多纹理细节和更佳视觉效果。

基于Adaboost的孪生支持向量机人脸识别方法

为解决在人脸识别过程中算法模型的计算效率受样本特征维数影响的问题,通过主成分分析(PCA)对图像进行特征选择,但传统PCA特征计算的效率取决于维数的大小,为加快计算速度给出一种快速的PCA算法(FastPCA),可以有效降低特征提取的时间。为了避免过拟合问题并提高识别准确率,提出一种基于AdaBoost的孪生支持向量机(TWSVM)人脸识别方法。通过在ORL和Yale人脸数据库的进行仿真实验结果表明:本文提出的方法具有更好的识别率和更高的特征提取效率。

基于减法聚类的网格霍夫变换

为了解决网格霍夫变换因人工设置投票参数不当造成的直线漏检和形成伪直线的问题,提出一种基于减法聚类的无投票参数的网格霍夫变换。首先采用两阶段单调扫描方法提取尽量长的直线单元,然后利用直线单元在数量上长的少、短的多的特点自动确定参与投票的直线单元集合,最后利用减法聚类实现直线单元的容错投票。实验结果表明该算法不但执行速度快,而且无需人工设置投票参数,配合减法聚类的容错投票,较好地避免了因人工设置投票参数不当造成的直线漏检和形成伪直线的问题。

心脏搏动模型的Hopf分岔

为了探索心脏自律活动复杂动力学行为的形成机制,本文研究外力刺激与参数扰动下心脏搏动模型的Hopf分岔问题.首先,给出系统存在Hopf分岔的一组充分条件;其次基于复规范型理论,细致刻画了Hopf分岔方向、分岔周期解及其稳定性态;最后借助数值模拟验证了理论分析结果.

非线性共轭梯度法研究进展

共轭梯度法是求解大规模无约束优化问题有效方法之一.本文首先概述共轭梯度法基本理论、算法框架和收敛性分所需的假设和收敛性定理,然后从经典共轭梯度法的改进和特殊共轭梯度法两方面介绍了光滑无约束优化共轭梯度法的一些最新研究进展.最后,探讨了共轭梯度法可能的研究方向.

多变量密码体制软件水印技术

量子计算机的迅速发展使得当前主流公钥密码体制面临巨大的安全威胁,基于公钥密码体制的软件水印将不再安全.针对此问题,提出多项式的拓扑图生成方案,在此基础上设计基于多变量密码体制的抗量子软件水印方案.版权所有者生成仿射变换和中心映射后,将多变量密码体制的二次多项式转换为整数并用PPCT编码,同时将多项式的二次项用链接表表示,将两个拓扑图同时嵌入宿主程序.验证过程可以通过输入—输出匹配、多项式匹配、整数匹配三种方式验证版权归属.最后对软件水印方案的隐蔽性和鲁棒性等安全性能进行分析,指出所提出的软件水印方案具有良好鲁棒性的同时,也可以作为脆弱水印.

三叉晶界迁移的晶体相场研究

【目的】研究三叉晶界对晶界迁移的影响。【方法】采用晶体相场(Phase Field Crystal,PFC)方法模拟包含一个环形晶粒的三晶系统中三叉晶界的迁移过程。【结果】环形晶粒在演化过程中不断收缩,三叉晶界迁移具有自相似性;三叉晶界迁移速率与晶界曲率成正比。【结论】三叉晶界对晶界迁移有拖曳作用,且晶界曲率越小,拖拽作用越明显。

基于卷积神经网络的臂丛神经超声图像分割方法

近几年卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在图像处理、语音识别、自然语言处理以及信息检索等领域得到广泛应用,颈部臂丛神经超声图像具有较低的信噪比、较低的对比度、模糊的边缘,其分割是一项富有挑战性的工作。文章针对目前臂丛神经超声图像手工标注的训练样本较少的情况,对U-Net模型进行改进,构建了一个适用于臂丛神经分割的卷积神经网络模型QU-Net,并选择BP图像数据库进行训练、测试。实验结果表明,与主流神经卷积网络分割算法SegNet、U-Net相比,QU-Net的图像分割结果具有更高的准确性。

基于技能构建知识结构的两种变精度模型与技能子集约简

在现存构建知识结构的模型中,以同一知识结构评价个体的知识掌握情况并不合理.为此,文中主要针对如下两个问题展开研究:技能映射通过析取模型、合取模型与能力模型诱导知识结构的条件过于宽松或苛刻,不同技能子集在同一模型下可能诱导相同知识状态.首先,介绍技能包含度和能力包含度的概念,建立构建知识结构的变精度α-模型和变精度α-能力模型.再讨论诱导良级知识结构时技能映射需满足的条件,得到良好技能映射诱导的知识结构均为良级知识结构的结果.然后,针对技能映射和技能函数存在等价技能子集的情况,分别考虑保持知识结构不变的技能子集约简及学习路径选择的问题,并给出获取极小技能子集族和知识结构的算法.最后,在6个数据集上的实验验证文中算法的可行性和有效性.

基于支撑先验与深度图像先验的无预训练磁共振图像重建方法

基于深度学习的磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)方法需要大规模、高质量的病患数据样本集进行预训练.然而,由于病患隐私及设备等因素限制,获取大规模、高质量的磁共振数据集在实际临床应用中面临挑战.本文提出一种新的基于深度学习的欠采样磁共振图像重建方法,该方法无需预训练、不依赖训练数据集,而是充分利用待重建的目标MR图像的结构先验和支撑先验,并将其引入深度图像先验(deep image prior,DIP)框架,从而削减对训练数据集的依赖,提升学习效率.基于参考图像与目标图像的相似性,采用高分辨率参考图像作为深度网络输入,将结构先验信息引入网络;将参考图像在小波域中幅值大的系数索引集作为目标图像的已知支撑集,构造正则化约束项,将网络训练转化为网络参数的最优化求解过程.实验结果表明,本文方法可由欠采样k空间数据重建得到更精确的磁共振图像,且在保留组织特征、细节纹理方面具有明显优势.