基于聚类分析的RBF网络建模方法及应用的研究

该文提出了基于聚类分析的RBF（Radial Basis Function）网络建模方法：利用聚类分析确定RBF神经网络的隐层参数，运用最小二乘法确定RBF神经网络的输出层参数。重点介绍了聚类分析的理论和算法。根据聚类分析和RBF网络结合后的优点以及中医证候大数据、大样本、多中心且无明确函数关系的特性，提出了用该方法建模应用于中医证候诊断，改进了BP（Back Propagation）网络用于中医证候诊断建模的不足之处，并拓宽了RBF神经网络的应用。最后，用2-型糖尿病文献数据库验证了该方法的有效性和合理性。     

基于FPGA的电梯控制系统设计

介绍了基于FPGA的四层电梯控制系统的设计。该系统采用Altera公司的Cyclone Ⅱ系列FPGA芯片EP2C5T144作为主控制芯片,采用Verilog—HDL编程描述,实现对电梯的智能控制,经仿真验证,完成所要求功能。该设计采用模块化编程,升级可实现任意多层电梯系统,具有很强的适应性和实用性。     

一种含理想运算放大器电路的仿真教学

含理想运算放大器电路的分析在电子技术课程中既是重点又是难点,为提高教学效果,本文通过应用Elec-tronics Workbench(EWB)软件对电压跟随器电路进行仿真分析,将一些抽象概念直观形象化,结果同学们易于理解并乐于接受。     

一种含理想运算放大器电路的讨论

为进一步明确含理想运算放大电路的有关概念和运算放大器的特性,本文从计算机仿真和理论分析两个方面,对一个含理想运算放大器电路的输入输出特性进行了模拟和推导.结果表明该电路在线性输入范围内是一电压跟随器,若超出线性输入范围,则输出波形严重失真;带反馈电路与开环电路相比较表现为线性输入范围扩大、电压增益减小,而这正是电路负反馈的特性.因此,不能简单的把接在运算放大器同相输入端的反馈视为正反馈.     

一种T-S模型的建模方法及医学应用的研究

为了优化中医证候诊断模型,为中医证候诊断标准提供可行性方法,利用自适应模糊理论的算法辨识RBF神经网络的前件参数向量及后件参数向量,并用2-型糖尿病文献数据库验证该方法的有效性和合理性,最终建立一个拥有29个模糊规则和相应的隶属函数参数值矩阵及输出层的权矩阵(即线性方程的系数矩阵)的T-S模型。通过模型检验,证候诊断模型判准率和训练速度均较BP网络模型有较大改善,证明这种T-S模型可用于证候诊断标准。     

自适应神经模糊推理系统用于症候诊断的研究

提出了基于T-S模型(Takagi-Sugeno型)的自适应神经网络模糊推理系统(AdaptiveNetwork-basedFuzzyInferenceSystem,ANFIS),介绍了高木—关野(Takagi-Sugeno型)模型结构和自适应神经网络模糊推理系统的结构和算法。该文采用减法聚类初始化模糊推理系统模型,把神经网络学习机制引入到逻辑推理中,使传统的逻辑推理不仅具有逻辑思维及语言表达能力而且具有自学习和联想能力,通过2型糖尿病症候数据库验证了ANFIS用于症候诊断的合理性和有效性。提示自适应神经网络模糊推理系统适合中医症候诊断的研究。     

“数字电子技术基础”理论实践一体化教学改革初探

面对电子信息技术的高速跨越发展,培养高校学生建立工程思维和创新意识,提高学生工程实践和科技创新能力显得尤为重要,根据学校推进"教育转型"、深化教学改革的要求,提出了"数字技术基础"课程"基于项目导引的理论与实践一体化"的教学改革方案,介绍了改革方案的基本情况和主要特色,总结了在理论教学、实践教学和课程考核方面的改革措施要点,提出了几点思考和体会。     

一种改进的极化域-空域联合的自适应波束形成算法

为了进一步提高传统最优空域滤波算法的性能,本文提出了一种基于极化敏感天线阵列的极化域-空域联合的自适应波束形成算法.在给出了算法的信号模型和算法原理的基础上,详细的阐述了该算法实现极化域-空域联合自适应滤波的机理,然后利用计算机仿真较全面地分析和比较了算法的性能.理论分析和仿真结果表明,本文提出的新算法在提高输出信干噪比和削弱指向误差影响等方面明显地优于传统的最优滤波方法.