突触长时程可塑性的动力模型

突触长时程可塑性使突触效能加强(长时程增强,LTP)或突触效能减弱(长时程压抑,LTD)是神经系统中潜在的学习和记忆。兴奋神经元突触的LTP和LTD是由突触前和突触后活动的精确定时所诱导。突触长时程可塑性传递改变涉及许多复杂的过程;例如,突触可塑性的两种形式由不同时程的Ca2+进入突触细胞诱导。我们给出了突触可塑性的LTP和LTD合成的过程、动力学模型及突触增强变化的预测模型,当用预测尖峰的不同频率训练和Poisson分布训练时,将产生不同的突触前和突触后的平均电压。     

运用远程开放教育资源提高学生多种能力

阐述互联网的飞速发展、信息技术的广泛应用,对普通高等学校的培养模式和学生能力的提高提出新的任务和要求;提出科学有效地利用互联网巨大的知识资源库,借鉴远程教育先进模式,对培养学生综合能力具有较大的利用价值;论述笔者借助校园网平台进行的实践探索。     

分组网通信中安全椭圆曲线密码的选取研究

本文研究了在分组网通信安全中的椭圆曲线密码技术,对椭圆曲线密码中的安全椭圆曲线选取原则进行了研究,通过时几种椭圆曲线算法分析的基础上,提出了本文的观点一即应倾向于选用由完全随机产生的理想安全椭圆曲线来构造椭圆曲线密码体制.     

椭圆曲线密码及其在电子交易中的应用

随着计算机和通信技术的进步,电子商务蓬勃发展起来.安全性是电子商务发展的一个关键问题.本论文探讨了椭圆曲线密码的原理及其在安全电子交易中的应用.     

支持向量机在局域网故障诊断中的应用

研究局域网故障诊断问题.由于当前局域网故障诊断方法存在诊断速度慢和不确定性等缺陷,为了能够更准确、有效快速地排除局域网故障,将支持向量机方法引入到对局域网的故障诊断中.对标准支持向景机原理进行了深入分析,针对参数优化过程中存在的速度快,很难找到最优参数的难题,提出了采用遗传算法对支持向景机进行改进,将改进前后的支持向量机用于局域网的故障诊断中.仿真结果表明,改进后的支持向量机能够更有效快速地完成对局域网的故障诊断,为局域网故障诊断的方法设计提供了参考.     

遗传算法在网络优化问题中的研究与应用

研究关于对网络优化问题,普遍集中于理论算法研究,缺乏与实际工程背景的有效结合,因而限制了网络优化算法应用的可行性。针对网络的时效性和应用的智能性问题,为了深化网络优化在实际工程中的应用,并使网络优化方案具有一定的智能性,遗传智能算法在实际工程网络优化中的应用展开研究,以优化布置的费用最低为优化目标,建立了全终端网络模型,重点分析了遗传优化算法的过程,仿真结果表明,采用遗传优化算法,能够有效的降低网络拓扑路径长度,进而减低网络的布置费用。将智能遗传算法应用于具有工程实际背景的网络优化问题中,能够进一步提高遗传算法在实际网络优化工程中的应用及研究水平。