羟基磷灰石涂层人工关节的应用研究

采用人工合成高纯度的羟基磷灰石粉末，喷涂在具有注册证的钛合金和钴铬钼合金人工关节上。通过生物学基础检测、动物实验和临床试用，证明所制作的各种羟基磷灰石涂层人工关节，能诱发骨质生长，起生物固定作用，对治疗丧失功能的骨胳效果甚佳。     

基于ANN的声目标识别系统及其DSP实时实现

介绍了一种基于人工神经网络(ANN)的声目标识别系统,概述了用MATLAB专用工具箱对神经网络权值进行训练及仿真的过程,叙述了ANN目标识别系统的数字信号处理器(DSP)实时实现过程,并着重分析定点实现过程中程序变量的定标、非线性运算的实现、溢出的处理等关键步骤.对不同字长的识别结果进行比较表明,基于定点实时实现的系统数据保持很高的精度,可以得到与浮点处理相同的识别率.     

Experimental Study on Polymer Artificial Bone with HA Coated and Fiber Liners

1Introduction HA(hydroxyapatite)wasakindofbioactiveceram ics,whichhadexcellentbiocompatibilityandtissueaffin ityinthatitscomponentsweresimilartothoseofhuman bone[1].Soitwasthebestknownhumanbonesubstitute,andunprecedentedeffecthadbeenharvestedinrecenttwo d…     

地震数据油气预测中的属性优化方法

本文简单介绍了智能信息处理中新出现的RoughSet（RS）理论及属性选择方法，从双相介质地震波传播理论角度，探讨了地震数据油气预测属性优化原理，提出了基于RS理论的地震数据油气预测属性优化方法。实际应用表明；本方法速度快、易实现，而且在优选属性、最大程度地减少提取地震属性种数、提高分类正确率等方面，明显优于其它方法。本方法将成为地震数据油气预测的一种有效手段。     

面向对象系统中的特性表机制与复合对象

本文主要讨论特性表机制与复合对象的概念、功能及实现．在基于知识的面向对象系统中引入特性表机制与复合对象概念的目的在于增强系统的知识表达能力．文中提出的特性表机制包括了三种类型的特性说明表：类说明特性表、继承关系特性表和变量特性说明表．复合对象在系统中是通过引入一个称为“影子类”的新概念来构造和实现的．     

Neural networks for contract bridge bidding

The objective of this study is to explore the possibility of capturing the reasoning process used in bidding a hand in a bridge game by an artificial neural network. We show that a multilayer feedforward neural network can be trained to learn to make an opening bid with a new hand. The game of bridge, like many other games used in artificial intelligence, can easily be represented in a machine. But, unlike most games used in artificial intelligence, bridge uses subtle reasoning over and above the agreed conventional system, to make a bid from the pattern of a given hand. Although it is difficult for a player to spell out the precise reasoning process he uses, we find that a neural network can indeed capture it. We demonstrate the results for the case of one-level opening bids, and discuss the need for a hierarchical architecture to deal with bids at all levels.     

人工神经网络技术在板料激光弯曲中的应用

基于人工神经网络基本理论,建立在板料激光弯曲中预测材料表面最高温度、弯曲角度的BP网络模型。借助于MATLAB仿真软件中的神经网络工具箱作为开发平台,将试验样本数据和经过试验验证的数值计算结果作为补充的样本数据用于BP网络的训练,利用训练好的BP网络对非线性的样本数据规律进行拟合,实现激光加工工艺参数的优化,为实际生产和加工提供有效的依据。     

RSFM网络及其在信号滤波中的应用

介绍了一种适用于模式识别的新型神经网络模型--局部有监督特征映射（Reglonal Supervised Feature Mapping,RSFM）网络,描述了该网络的拓扑结构和学习算法,研究了网络的基本性能,最后将其应用到了信号滤波中.理论研究和仿真实验表明,该网络结构简单、算法简洁,收敛速度快、识别精度高,适用于需要大样本训练、随机干扰严重的复杂模式的分类与识别.     

降雨空间分布模式识别

以广东省内186个站点的年降雨量分布为基础，把模式识别的聚类分析理论方法引入降雨空间特征分类研究中，进行降雨特征空间分布模式识别，以预测无雨量站点的降雨模式，从而分析水资源的空间分布模式，以便制订有效的水资源利用方案。结果表明，广东省年降雨量在空间上的分布可划分为6类模式；同时基于BP人工神经网络算法，建立了以高程、气温、蒸发量为主要参数的可判别和预测无雨量测站区域的降雨空间分布模式所属类别的模型，经过模型的学习和验证，效果较好。     

黄河2007年汛前调水调沙生产运行分析

对黄河2007年调水调沙生产运行情况进行了分析,结果表明:本次调水调沙取得了下游河槽全线冲刷、主河槽最小平滩流量由调水调沙前的3 500 m3/s增大到3 630 m3/s和人工塑造异重流成功等良好效果。取得的主要收获有:①进一步积累了人工塑造异重流的经验;②加深了对下游河道水沙演进规律的认识;③为河道整治工程设计提供了原型观测数据;④再次证明调水调沙作为扩大下游河道排洪能力、处理黄河泥沙、维持黄河健康生命的措施之一是行之有效的。