定量构效关系研究中分子描述符的相关性

分子描述符的计算是定量构效关系(QSAR)研究的基础,也是化学计量学研究的重要内容,在药物化学、环境科学等领域应用广泛。目前可计算的各种分子描述符已超过4 000种,如何选择合适的分子描述符,成为QSAR研究中首先要做的事。本文首先综述了分子描述符的研究进展,然后随机选择10 000余个化合物,利用Cerius2、Sybyl、Dragon软件计算1 600多种分子描述符,最后,采用相关分析和聚类分析研究各描述符之间的关系,相关分析表明,各类分子描述符之间存在较强的线性关系,这种关系通过聚类分析可以直观体现。     

一种网络侧的彩信业务权限管理

鉴于目前彩信增值业务无法对彩信内容进行数字权限管理,应用需要终端支持的OMA数字权限管理的时机尚未成熟,而且密码学方法又不能完全解决有关问题的情况下,提出一种以数字水印技术为核心,辅以密码学的网络侧权限管理方案,以解决当前很长一段时间内彩信业务的版权问题.给出方案设计原则、系统原理结构、基本业务流程、版权注册和认证原理以及与OMA数字权限管理的对比等问题.     

图像压缩算法性能的测试与分析工具

本文研究了图像压缩算法性能的评价方法,提出了图像压缩算法性能的测试算法,包括横向比较测试和纵向分解测试,并在此基础上设计并实现了压缩算法性能的测试与分析工具。该工具能够测试和分析压缩算法的性能,并自动生成各种分析图表,为用户提供了方便,具有较大的实用价值。为了提高评价的效率、准确性和全面性,文中提出了测试图像的选择方法和测试结果的分析方法,具有一定的理论意义。     

具有通信时延的AQM控制算法的稳定性

具有通信时延的AQM控制算法是一个复杂的动态非线性反馈系统.为了调查通信时延对Internet服务质量的影响,借助广义Nyquist判据研究了具有通信时延的AQM策略的稳定性.通过对网络系统的传递函数的分析,得到了各通信回路时延相同和时延不同条件下网络系统在平衡点的稳定性判据.这些结论表明,影响Internet性能的关键因素之一的通信时延在Internet通信过程中起着重要的作用.最后仿真验证了该判据的有效性.     

基于径向基函数网络的隐式曲线

将径向基函数网络与隐式曲线构造原理相结合,提出了构造隐式曲线的新方法,即首先由约束点构造神经网络的输入与输出,把描述物体边界曲线的隐式函数转化为显式函数,然后用径向基函数网络对此显式函数进行逼近,最后由神经网络的仿真曲面得到物体边界的拟合曲线.实验表明,基于径向基函数网络的隐式曲线具有很强的物体边界描述能力和缺损修复能 力.     

一种基于循环谱切片的通信辐射源识别方法

提出一种基于循环谱切片的通信辐射源个体识别方法.通过计算信号的循环谱密度矩阵,将循环谱密度切片作为初始高维特征,再采用主成分分析方法对其进行降维处理得到指纹特征矢量,最后采取概率神经网络分类器实现辐射源的个体识别.通过对20部手持机的实验表明,使用该方法提取的特征矢量能够较好地反映信号的循环平稳特性,并且特征参数对噪声干扰不敏感,在较低信噪比条件下,系统仍具有较高的正确识别率,说明该方法确实能够较好地解决同型号、同批次、同工作参数通信辐射源的个体识别问题.     

医用微型温度传感针的研制

介绍一种采用微细加工技术,将热敏电阻微型化制作的针体外径φ0.40mm的微型医用温度传感针的设计、结构、工艺、实验及临床应用,并展望其发展前景。     

Differential competitive learning for centroid estimation and phoneme recognition.

A comparison is made of a differential-competitive-learning (DCL) system with two supervised competitive-learning (SCL) systems for centroid estimation and for phoneme recognition. DCL provides a form of unsupervised adaptive vector quantization. Standard stochastic competitive-learning systems learn only if neurons win a competition for activation induced by randomly sampled patterns. DCL systems learn only if the competing neurons change their competitive signal. Signal-velocity information provides unsupervised local reinforcement during learning. The sign of the neuronal signal derivative rewards winners and punishes losers. Standard competitive learning ignores instantaneous win-rate information. Synaptic fan-in vectors adaptively quantize the randomly sampled pattern space into nearest-neighbor decision classes. More generally, the synaptic-vector distribution estimates the unknown sampled probability density function p( x). Simulations showed that unsupervised DCL-trained synaptic vectors converged to class centroids at least as fast as, and wandered less about these centroids than, SCL-trained synaptic vectors did. Simulations on a small set of English phonemes favored DCL over SCL for classification accuracy.     

最先进的10万门现场可编程门阵列（FPGAs）

本文介绍了国际上最新的10万门FPGA系列，该产品由美国GateField公司研制，采用Flash存储器作为控制码存储单元以及一种和掩膜式门阵列类似的“细粒”可编程逻辑单元，其单元面积大大小于现在市场上的SRAM结构和EPROM结构的FPGA及EPLD单元，目前采用0．8μm工艺已达10万门高密度。本文对其多层次“瓦片”式结构也作了较详细介绍。     

融合手机和无人机多传感参数的运动目标跟踪方法

针对基于图像的无人机运动跟踪方法存在因图像退化带来的错检和漏检问题,提出一种基于手机和无人机多传感器数据融合的运动目标跟踪方法。将手机IMU(Inertial Measurement Unit,惯性测量单元)数据与无人机的IMU和图像数据作为扩展卡尔曼滤波的输入,其中IMU数据用于滤波器的状态估计,并通过将ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)方法得到的运动目标图像坐标作为卡尔曼滤波的测量更新部分,再将扩展卡尔曼滤波之后的数据用于校正状态估计,进一步提高无人机运动目标跟踪的准确性。设计实验通过实测数据集来模拟无人机跟踪场景,验证该方法的可行性。实验表明,采用多传感器数据融合的无人机运动目标跟踪方法能够达到0.67m的定位误差,相比于基于图像的方法的精度高,验证了该方法的有效性。