基于fMRI的静息状态脑功能复杂网络分析

分析静息状态下人脑中不同区域之间的功能连接模式对研究静息状态下人脑正常功能活动具有重要意义。基于复杂网络理论对脑功能网络进行建模,考察静息状态脑功能网络的结构和拓扑特性。结果显示,网络具有小世界性质和无标度特性。进一步引入一种概率混合模型分析网络社团结构,得到的10个子网络中包含视觉系统、听觉系统、运动系统、默认网络以及与执行和工作记忆相关的脑区。推测出静息状态脑功能网络是由这些相对独立又彼此关联的子网络组成,其中楔前叶和扣带回作为网络的关键节点,在信息调度和传递中占据重要地位。     

社会计算实验动态仿真引擎的研究与实现

应对新形势下非常规突发事件的严峻挑战是各国政府亟待解决的问题,综合人工社会-计算实验-平行执行的ACP方法,是解决非常规突发事件应急管理问题的有效方法.本文引入ACP方法,阐述构建高性能社会计算实验动态仿真引擎的作用;按照层次化模块化思想设计动态仿真引擎D-PARSE的体系结构,详细描述各组成部分的具体功能,并基于并行...     

随机控制系统大纯时滞辨识及结构辨识的偏差补偿算法

本文研究了已知噪声自相关函数时,线性SISO系统ARMAX模型的大纯时滞的辨识问题及结构与参数辨识的偏差补偿算法。本算法使得能够在很小的样本数及极低的信噪比下得到系统的结构参数。     

基于检测的人体跟踪算法

传统的目标跟踪算法需要人为标定跟踪区域,且受到漂移问题的影响。为了解决这些困难,针对人体跟踪问题,提出了一种新的基于检测的跟踪算法。为了减少漏跟踪,使用了多个检测算子,用来定位多个身体部位,将其检测结果映射到一个相同的身体区域。为了适应快速运动的目标,使用KLT跟踪和凝聚聚类将检测窗口连接起来形成人体轨迹。实验结果表明:使用多个检测算子明显地提高了跟踪性能;KLT跟踪对于快速运动目标具有适应能力。该算法基本满足实时性。     

有色噪声下FIR模型相关辨识精度分析

本文针对离散控制系统的有限脉冲响应（ＦＩＲ）函数模型,研究了在伪随机ｍ序列输入的激励和有色噪声干扰下辨识的精度问题,纠正了参考文献中的错误,得到了有色噪声干扰下ＦＩＲ参数估计精度的显式表达式。同时,给出了辨识精度的下界和上界,分析并得到了达到上下界的条件。文中有实例分析。     

一种基于统计参数映射融合独立成分分析的新的激活区探测方法

统计参数映射在某种程度上依赖于广义线性模型和高斯场理论。广义线性模型的缺陷在于这些假设不能很好地表示fMRI数据,并且脑活动分布模式和血液动力学模型也不能由广义线性模型回归方程来恰如其分地模拟。而独立成分分析不能够提供每一独立成分激活区的显著性估计,这使得实验者不能够很好地解释所获得的结果。提出一种将SPM和ICA技术进行融合的方法,此方法可以将ICA自身的某些优势和GLM的假设检验方法结合起来,互相取长补短。实验结果证明了这种方法在探测由运动任务所产生的激活区方面是有效的。     

支持多剧情并发执行的仿真克隆中间件机制研究

仿真克隆可以提高分布式离散事件仿真的效率和并行性,方便快捷地对仿真中的多种可能性进行分析、比较和评估.介绍仿真克隆的相关概念,分析HLA环境下封装式仿真克隆中间件的不足,提出并设计一种支持多剧情并发的拦截式HLA仿真克隆中间件,讨论基于该拦截式仿真克隆中间件的HLA仿真成员体系结构,并对联邦成员的时间延迟性能进行测试,测试结果表明该松耦合结构使联邦成员产生的时间延迟是有限且基本稳定的,基于拦截式仿真克隆中间件方法是可行的.     

采用非线性 M 序列辨识 ARMA 模型参数

本文研究了采用非线性M 序列辨识ARMA 模型参数,提出了具体的算法,在特性上同m 序列作了比较,最后给出了仿真结果。     

基于逐步后退法的车辆半侧液压主动悬挂最优控制设计与仿真

建立了充分考虑液压装置动力学特性的车辆半侧非线性主动悬挂模型,并提出了线性二次型最优控制与非线性逐步后退法相结合的内外环控制方案。首先根据目标需求在外环设计二次型指标下的最优控制器;然后在内环利用逐步后退法处理因液压装置引入的非线性项。仿真结果表明,使用该设计方案的主动悬挂可以获得比被动悬挂优越的车辆性能。     

轮式移动机器人有限时间镇定控制器设计

主要研究了单链链式系统的有限时间镇定问题。通过探讨n维链式系统的潜在线性结构,将其分解成一个标量子系统和一个n-1维线性时变子系统,并证明了该时变子系统在具有时变函数系统矩阵时的能控性。在此基础上,采用分段控制策略,基于终端滑模控制理论设计了不连续反馈镇定控制律,实现了系统的有限时间镇定。最后将该结论应用到非完整轮式移动机器人,仿真结果验证了方法的正确性。