人工神经网络技术在无损检测中的应用

介绍神经网络技术在无损检测领域的应用现状 ,包括神经网络技术应用于设备缺陷特征的确定和设备缺陷评判、设备运行的状态监测以及数据融合等 ,并对这项技术在无损检测中的进一步应用作了展望     

基于剧本驱动的双主体可视语音研究

提出了基于剧本驱动的双主体可视语音的概念。传统的文本信息很难表达文本所包含的全部信息。将普通的文本转换为剧本,同时将文字语音化,把隐含在文字中的非语言信息,通过虚拟机器人以适当的肢体语言表达出来。虚拟机器人是剧本信息提供者的主体。通过提供者的主体,以剧本为驱动能更好的传达隐含在文本中的非语言信息,提高文本传输的效率。     

可信网络中基于动态信息增益的多维属性决策*

综合考虑多重信任关系,将分类思想应用于可信网络多维决策属性下的服务授权问题,提出一种基于动态信息增益的多维属性信任决策模型。采用信息熵描述交易样本及各决策属性对服务授权级别的不确定性程度,采用信息增益描述决策属性的信息量。基于信息增益设置各决策属性权值。使用滑动窗口机制对各属性信息增益和权值动态调节。算法分析表明,所提出的总体信任度计算模型既符合人类信任决策对各种因素依赖程度的差异性,又能够随网络节点行为的动态变化自适应地进行调节。     

云映射和映射隶属云*

为描述事物间关系的不确定性及其变化情况,提出云映射概念。对定义域的每个元素,通过随机变量将其非确定地变换到可能的取值空间,各随机变量的分布特征在定义域上构成特征函数,能够反映非确定变换随自变量的变化情况;提出了映射的隶属云概念,云映射在定义域全体元素的隶属云片构成映射的隶属云;采用映射的期望(即精确函数)、熵函数和超熵函数描述定性概念在整个自变量取值空间的变化情况,给出了正向映射云和逆向映射云算法。以人类记忆的遗忘过程为例,说明了云映射和映射隶属云的有效性及其应用前景。     

基于神经网络的信息收集机器人导航界面

采用任务分派型策略远程导航一个坦克型救援机器人，为某化工厂在灾难发生时收集危险信息。远程人员用鼠标点击目标图像给出导航任务。系统自动计算目标方位，并规划路径，发出底层命令，将机器人移动到目标位置。系统采用BP神经网络技术，从被点击的目标图像在窗口中的位置求解目标的世界坐标。实验结果表明，基于神经网络的导航界面能够很好地实现远程人员分派的导航任务。     

成熟期大田渍水胁迫对烤烟叶片生理特性的影响

以烤烟(Nicotiana tabacum L.)品种K326为材料,在大田条件下研究了成熟期渍水胁迫对烤烟叶片生理特性的影响.结果表明:在渍水胁迫下烤烟叶片叶绿素和可溶性蛋白质含量前期下降缓慢,后期下降速度加快;丙二醛(MDA)含量随溃水时同延长而急剧升高;叶片超氧化物岐化酶(SOD),过氧化物酶(POD),过氧化氢酶(CAT)活性变化规律一致,表现为先升后降,但POD上升较缓慢.渍水超过3 d,烤烟叶片生理代谢活动受到严重伤害,很难得到恢复.     

普通烟草NAC转录因子家族抗逆基因筛选与表达分析

[背景和目的]NAC(NAM/ATAF/CUS2)家族是植物特有且最大的转录因子家族之一,广泛参与植物的生长发育调控和逆境胁迫应答.为筛选烟草抗逆NAC目标基因.[方法]以公开的普通烟草品种K326的注释蛋白序列为参考,与拟南芥NAC蛋白序列同源比对,结合功能域分析,进行普通烟草的NAC转录因子鉴定,并利用生物信息学软...     

烤烟碳氮代谢关键酶活性动态及其与类胡萝卜素关系研究

以红花大金元、K326为试验材料,采用大田种植方式,研究了不同基因型烤烟叶片碳氮代谢关键酶的活性动态及其与类胡萝卜素的相关性。结果表明,在烟草生长发育过程中,硝酸还原酶、谷氨酰胺合成酶、蔗糖转化酶和淀粉酶活性均呈现先上升后降低的变化规律,硝酸还原酶、谷氨酰胺合成酶和淀粉酶在移栽后60 d达到最大值,而蔗糖转化酶活性最大值出现在移栽后75 d。类胡萝卜素各组分（β-类胡萝卜素、叶黄素、新黄质和紫黄质）含量随着生育进程的推移,呈下降趋势。在整个生育期内,红花大金元叶片硝酸还原酶、谷氨酰胺合成酶、蔗糖转化酶和淀粉酶活性以及类胡萝卜素各组分含量均高于K326。相关分析结果表明,蔗糖转化酶活性与类胡萝卜素各组分含量呈显著负相关。     

基于云理论的粮食品质检测不确定性研究

当前粮食品质检测技术一般不考虑不确定性,无法回答检测过程和结果的可信程度.采用云理论,将粮食品质检测的模糊性、随机性统一量化描述.采用熵描述粮食品质的模糊性和随机性特征,采用超熵刻画检测指标可代表粮食品质的确定程度的随机特征.分析了云理论描述粮食品质检测不确定性的有效性.介绍了云理论在粮食品质检测中可能的应用前景.     

一种可信网络中敏感的直接信任度计算模型

借鉴人类信任关系的遗忘、衰减、相对稳定又动态敏感、敏感性的非对称性和空时联合等特征,提出一种具有双滑动窗口机制的敏感的直接信任度计算模型。采用一较大的稳定性窗口获取直接信任度的稳定性部分,采用一较小的敏感性窗口获取其敏感性部分。在敏感性窗口内,分别采用非对称地提高负向波动的交易满意度权重方法和自适应地改变窗口大小的方法,刻画直接信任度对交易满意度波动的空时联合特征。仿真实验表明,所提出的直接信任度模型既相对稳定又对节点行为变化单边动态敏感,且这种敏感性具有明显的空时联合特性。