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关键词： 人工智能   计算机神经网络   脉冲   Banach不动点定理   指数稳定性   唯一平衡点  

摘要： 首先,运用Banach不动点定理，证明了这类系统存在平衡点，且平衡点是唯一的。然后，综合运用Lyapunov泛函方法以及一些不等式变换技巧，通过引入一系列参数，给出了系统在唯一平衡点处的全局指数稳定的充分条件。值得指出的是：该充分条件与系统所带的时延无关，并且对已有文献的研究结果进行了延拓。通过实验验证了此研究结果的可靠性。

关键词： 静电纺丝   纳米纤维支架   牙周膜细胞   生物相容性  

摘要： 研究对比牙周膜细胞在无纺型和网格型聚乳酸纳米纤维膜上的生长行为,探讨支架结构对细胞生长的影响。采用静电纺丝技术,用金属平板或金属网分别接收,得到无纺型和网格型聚乳酸纳米纤维膜;通过SEM观察两种支架形貌差异,并测试比较它们的力学性能。通过MTT测试和SEM观察,比较无纺型和网格型纳米纤维膜对细胞生长的影响。实验结果：网格型膜的纤维直径平均为500－600 nm;无纺型膜的纤维直径大于网格型膜,平均直径约为700 nm,但网格型膜的拉伸断裂应变略大。牙周细胞与支架联合培养的MTT结果显示,与在聚苯乙烯（TCPS）培养板上的培养比较,两种纳米纤维膜都显示出促进细胞增殖的效果,其中网格膜的促进效果比无纺膜更加明显。SEM观察的结果显示,细胞无法进入无纺型膜内部生长,而网格型膜中由疏松纤维堆积形成的大孔结构则非常有利于细胞进入支架内部,细胞在后者上生长良好。因此,网格型纳米纤维支架是一种优于纤维为完全无纺排布的支架,更适用于组织工程研究。

关键词： Ag纳米粒子   激光烧蚀   平均粒径   粒径分布   人工神经网络  

摘要： 为有效缩短蒸馏水中脉冲激光烧蚀制备A g纳米粒子胶体工艺中繁琐的实验过程,采用LmN et PF神经网络平台对制备工艺与平均粒径及粒径分布的关系进行建模,并将其运用到平均粒径及其分布的预测中去,讨论了激光能量密度、激光重复率、烧蚀时间和平均粒径及其分布的关系。克服了以往单因素实验法不能正确反映制备工艺和平均粒径及其分布之间复杂的非线性关系的弱点。预测和验证结果均表明实验值和网络预测值之间相对误差都在10%以内,从而表明神经网络能够更精确、更可靠地逼近它们之间的非线性关系。该方法为有效、快捷、经济地开发研制金属纳米粒子胶体提供了新的思路和有效手段。

关键词： 图像置乱   置乱度   置乱效果   脉冲耦合神经网络   香农熵  

摘要： 提出了基于脉冲耦合神经网络的图像置乱加密效果评价新方法。脉冲耦合神经网络直接来自于哺乳动物视觉皮层神经细胞的研究,已在图像处理的众多领域得到了广泛应用。首先利用脉冲耦合网络实现图像特征提取,然后分析置乱前后两图像所提取特征向量之间的差异程度,最后构造了图像置乱效果评价函数。实验结果表明,提出的评价方法是能够较好地刻画图像的置乱程度,反映了加密次数与置乱程度之间的关系,与人的视觉基本相符。而且对于不同的图像,该评价方法能在一定程度上反映所用的置乱变换在各置乱阶段的效果。

关键词： 脉冲控制   时滞   Halanay不等式   全局指数稳定  

摘要： 研究一类具有脉冲控制的时滞Hopfield神经网络的全局指数稳定性,通过Lyapunov-Krasovskii稳定性理论和Halanay不等式等方法,构造合适的Lyapunov泛函,利用不等式技巧得到了确保时滞神经网络在脉冲控制下全局指数稳定的一个充分条件,保证了Hofield神经网络在脉冲控制下的全局指数稳定,并估计了系统的指数收敛率。为了便于计算和验证结论的有效性,给出一个简化的充分条件。最后通过数值实例的实验仿真证实了结论的有效性、可行性。

摘要： A defining feature of brain and muscle is their ability to remodel their phenotypes in response to extracellular stimuli to maintain the balance between physiological demand and functional capacity. Successful adaptation to the environment is essential for the survival and this plasticity is achieved by activation of intracellular signaling pathways and subsequent activation of gene expression, the so-called "extrinsic genetic programs". Although it has been well known that calcium-dependent signaling is critical to regulate this extrinsic genetic program, little is known about how calcium-dependent signaling is propagated to the nucleus to induce the transcription of specific genes responsible for tissue plasticity. Furthermore, physiological and behavioral consequences of failure of plasticity are still poorly known. Here, I demonstrate that class II HDACs and MEF2 transcription factors are essential for tissue plasticity, and that defects of this signaling pathway in muscle and brain cause muscle-fatigue susceptibility and a pronounced neurological deficit. Protein kinase D1, a potent class II HDAC kinase, in skeletal muscle promotes transformation to type I myofibers through activation of MEF2. Conversely, genetic deletion of PKD1 in type I myofibers increases susceptibility to fatigue, suggesting that PKD1 is a key regulator of skeletal muscle plasticity. Deletion of the class II HDAC4 in neurons impairs memory formation and synaptic plasticity in mice, while mice lacking class II HDAC5 exhibit normal memory formation. Furthermore, deletion of both HDAC4 and HDAC5 in neurons produced a more pronounced neurological deficit, including severe seizure activity, suggesting distinct and redundant roles for HDAC4 and HDAC5 in memory formation and in brain homeostasis. While deletion of MEF2C in brain causes impairments in memory formation, mice lacking MEF2A and MEF2D exhibit no such deficits. Furthermore, deletion of MEF2A, MEF2C, and MEF2D results in decreased REM s

关键词： 脉冲耦合神经网络   图像增强   噪声   随机共振  

摘要： 神经系统中广泛存在着噪声,大量研究表明噪声有助于弱信号的检测和传输。脉冲耦合神经网络是建立在生物神经系统上的第三代人工神经网络,被广泛应用于图像处理。为了研究噪声对脉冲耦合神经网络图像处理的影响,通过在网络中引入加性噪声,用于图像增强。直观视觉效果和图像直方图均表明适当的噪声有助于图像增强,噪声过小或过强则减弱图像增强效果;图像的峰值信噪比随噪声强度增强呈现倒钟形,表明存在随机共振现象。本研究表明适当强度的噪声能够提高脉冲耦合神经网络图像处理的效果,并显示出随机共振,有助于开展基于生物神经系统的智能化图像处理方法的研究。

关键词： 脉冲响应神经元   人工神经网络   单位脉冲响应   BP学习算法   降雨径流模拟  

摘要： 为解决传统人工神经网络在处理输入与输出时具有时滞效应和时间累积效应等的不足,将系统理论中单位脉冲响应函数融入到神经网络模型,构建了一种新的神经元模型——脉冲响应神经元.并基于此神经元,建立了单隐层的前馈型脉冲响应神经网络,同时推导出了训练脉冲响应神经网络的BP学习算法,为脉冲响应神经网络从理论走向应用奠定基础.通过在降雨径流模拟中的实际应用,脉冲响应神经网络获得了良好的应用效果,说明脉冲响应神经网络在处理高度非线性复杂映射系统时具有更大的适应性和优越性.

关键词： 目标检测   特征提取   脉冲耦合神经网络   图像融合  

摘要： 为了提高目标检测的准确度和精确度,提出了一种新的基于特征提取和脉冲耦合神经网络(Pulse-coupled neural network,PCNN)模型的融合算法。该算法的原理是:首先对原图像进行特征提取,然后分别建立基于处理后的图像及原图像的PCNN。融合的作用是通过PCNN的链接输入得以体现的。融合图像综合了各个侧重于原图像不同特征的滤波器的选择性。仿真结果证明,所提出的算法在增加图像目标的可识别程度方面效果明显。

关键词： 频谱分配   脉冲耦合神经网络   同频干扰   邻频干扰   吞吐量  

摘要： 本文研究认知无线电中的频谱分配问题,分析了脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的脉冲传递和数据耦合特性在频谱分配中的作用,研究了授权用户可占用时间对认知无线电通信系统的影响,改进了PCNN模型,提出了一种基于PCNN的频谱算法,在避免频谱干扰的前提下缩短了频谱跨度,减少了频率的使用个数;将授权用户的可占用时间作为分配频谱的依据之一,在保证授权用户通信的基础上提高了系统中非授权用户的吞吐量。最后通过实验证明了算法的有效性。