大规模代谢网络分解的生物信息学研究

随着大规模分子相互作用数据的不断涌现,生物学网络方面的研究正日益得到重视.代谢网络处于生物体的功能执行阶段,其结构组成方式不仅反映了生物体的功能构成,也直接影响代谢工程中的途径分析和研究.作为代谢网络研究的重要环节,实现网络的合理分解不仅对于基因组范围内分子网络的结构和功能研究具有重要意义,也是代谢工程的途径分析和优化得以顺利进行的前提之一.在回顾代谢网络宏观结构和拓扑特征研究成果的基础上,通过对现有分解方法的深入分析,指出缺乏合理且有针对性的模型评估准则是目前网络分解研究中亟待解决的问题之一.今后的研究趋势在于如何整合更多的信息和发展更先进的分析方法,建立更合理的模型,并进一步拓展网络分解的应用范围.     

弹性BP神经网络消除轮速传感器误差方法的研究

汽车轮速是汽车运动状态参数的主要信息源,是控制系统的核心,其精度直接影响这些系统的性能.为了提高轮速的精度,降低传感器的研制成本,提出了一种基于弹性BP神经网络的误差分析方法消除轮速传感器误差.将改进的BP神经网络--弹性BP神经网络用于误差分析,并提出误差匹配的算法.理论和仿真结果表明,该方法使绝对误差达到2×10-4>rad,能够有效地消除传感器误差,提高轮速信号的精度.     

一类具M-P型非线性二元神经网络模型的周期解

针对一类具M-P型非线性信号传输函数的二元神经网络模型,提出其初值振动时系统周期解的存在性问题.利用结式技巧,结合分析方法,建立了用结式表示的保证具振动初值系统周期解存在的充分条件,并通过例子说明零阈值情形周期解的稳定性.     

基于人工神经网络的齿轮箱载荷识别研究

提出了一种基于实测结构响应识别作用在齿轮箱上激励的方法 ,该方法利用人工神经网络建立响应信号与激励之间的映射模型。通过单级齿轮箱上所做的试验数据表明 ,这种利用人工神经网络识别齿轮箱载荷的方法是可行的 ,并且 ,经过训练的网络模型在齿轮箱载荷识别的过程中显示了极快的收敛速度和很高的识别精度。     

宽带正交解调器幅相一致性测量

基于数字示波器和网络分析仪 ,提出了两种测量方法 ,解决了宽带正交解调系统 I、Q幅度和相位误差的测量问题 ,比较了两种方法的优缺点 ,并成功应用于某 1 0 0 MHz带宽正交解调系统的测量和调试中。     

计算机通信网中的窗口体制分析

给出了计算机通信网中的窗体制描述 ,针对数据链路层和网络层运用的窗体制 ,分别进行了分析。讨论了不同层次上窗体制运用中的参数 ,列出了一种窗体制具体形式的程序流程图     

一种基于模糊理论和神经网络的水雷状态识别方法

介绍了一种基于模糊集合和神经网络的水雷状态识别方法 .该方法根据实际情况 ,将模糊集合和径向基函数神经网络结合起来 ,用于水雷状态的识别 .仿真结果表明 ,这种识别方法性能稳定 ,且有很高的识别精度 .     

战区防空雷达组网系统体系结构及通信链路研究

针对优化现役战区防空雷达系统的部署结构,提高其战时稳定性、提升其整体作战效能的问题,提出了一种“雷达组网系统”实用研发对策,并对其具体的系统体系结构、雷达群站系统构成、信息链路等问题进行了探讨和研究。     

动态网络安全的框架模型

针对现有的静态网络安全模型存在的问题,提出了一种动态网络安全框架模型。该安全模型利用各种安全组件构建了立体的五层防御体系,并实现了防御能力的动态升级。     

交直流电网的绝缘状态分析

提供了交直流混合网络在交流侧、直流侧绝缘降低时,描述电网主电路和零序电流的数学模型;分析计算了交直流混合网络的绝缘降低引起的主电路零序电流的变化情况．理论分析的结果与试验结果吻合．为设计制造交直流混合网络的绝缘监测系统提供了可靠的依据