Chicks incubated in hypomagnetic field need more exogenous noradrenaline for memory consolidation

The geomagnetic field (GMF) is one of the essential characteristics of the terrestrial environment but does not apply in outer space. The elimination of GMF may interfere with the normal activities of life in many aspects. Previous behavioral experiments have found that long-term memory is impaired in chicks incubated in a near-zero magnetic environment (i.e. hypomagnetic field or HMF). The present study was designed to evaluate the possible involvement of noradrenergic change in the functional abnormality observed before. A HMF space was produced by nullifying the natural GMF with three pairs of Helmholtz coils. The one-trial passive avoidance learning paradigm was performed on day-old chicks incubated in either the HMF space or the natural GMF. Exogenous noradrenaline was administered by intracerebral injections and the effect on memory consolidation was compared between the two categories of subjects. In the behavioral paradigm, the HMF chicks had a higher elimination rate than the GMF chicks and displayed a significant reduction in overall responsiveness. The administration of moderate doses (0.1–0.5 nmol/hemisphere) of noradrenaline led to fairly good memory retention in GMF chicks but had little effect on HMF chicks. However, long-term memory of HMF chicks could be elevated to the normal level by much higher doses (1.0–1.75 nmol/hem) of the drug. These results suggest that prolonged exposure to HMF may induce disorders in the noradrenergic system in the brain and indicate a potentiality of counteracting the ill-effect of GMF deprivation with appropriate pharmacological manipulation.     

基于小波矩特征和神经网络的灰度图像识别算法研究

小波矩结合了矩特征和小波特征,既反映了图像的全局性信息,又反映了图像的局域性信息,并且具有旋转、平移和缩放不变性。文章研究了基于小波矩的灰度图像特征提取算法,并将其与BP神经网络组合,利用神经网络的强学习能力和容错性,形成一个灰度图像识别系统。仿真实验表明,在图像失真较小的情况下识别率可达到100％,较之未提取特征的神经网络识别方法而言,网络收敛速度与识别精度都有较大的提高。     

星间网络拓扑的二分图及其关联矩阵表示法

星间网络拓扑是建立星间链路首要考虑的问题,以往文献中描述星间网络拓扑一般都用直观图形的表示方法,即以卫星作为节点、链路作为边画出的图形。但是这种直观图形表示法,当卫星数量增加时,图形庞大而杂乱难以辨认,同时无法满足分析问题的需要。为此,文章提出了一种利用图论中的二分图及其对应的关联矩阵描述星间网络拓扑的方法,此方法具有图形描述简单明了、关联矩阵描述便于仿真分析的特点。     

论网络伦理的失范与规范

信息网络蓬勃兴起,改变了人们传统的交往方式,也加剧了伦理观念与社会生活的紧张关系,面对网络时代价值观念的震荡、冲突、扬弃和重建,规范网络伦理、遵守网络道德原则具有非常重要的意义。     

极地科考小型无人飞行器

针对小型无人飞行器在极地科考中的抗风扰动问题,通过神经网络改进卡尔曼滤波算法,提高小型无人飞行器对环境的适应性.基于小型无人飞行器自身状态信息与误差信息,在线调整系统的量测噪声和估计参数,提高信息融合精度;利用矢量域方法构建轨迹跟踪控制算法,基于目标航迹在线调整航向,提高小型无人飞行器在顺风、逆风、转弯的飞行品质和压航线精度.经过大量的仿真试验、实际飞行试验验证了方法的有效性,改进的卡尔曼滤波算法可以提供长时高精度信息,小型无人飞行器可以在野外6级风源扰动的情况下,实现稳定飞行,平均误差不超过10m.小型无人飞行器在南极实地科考中得到成功应用.     

智能优化算法在飞机总体设计中的应用

飞机总体设计在飞机的整个设计过程中是非常关键的步骤,在这个过程中,飞机的总体布局和许多重要参数都被确定下来。但是,飞机的总体设计又是一个复杂和艰难的过程,因为涉及到大型系统的有约束的非线性优化问题,用传统优化方法很难得到满意的结果。本文采用了近年来发展很快的几种智能优化算法--遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、Hopfield神经网络算法解决飞机总体设计优化问题,阐述了各算法的关键步骤及运行过程,并编写了相应的计算程序。通过对各种算法的结果进行比较和讨论,最后的结论是：模拟退火算法最适合求解这类复杂的约束非线性优化问题,禁忌搜索算法和遗传算法次之,Hopfield神经网络算法效果最差,容易陷入局部最优解。     

网络可生存性及其度量方法

介绍了网络可生存性的概念,对传统有线和无线网络、军事网络和Ad Hoc网络的可生存性问题进行了阐述和比较分析;探讨了网络可生存性的分类和度量方法,并给出了一种度量AdHoc网络可生存性的方法。     

并行路网结构下的浮动车信息处理模型

受GPS定位精度的限制,浮动车在主辅路并行路网结构下进行地图匹配和路径推测存在困难,直接影响路况信息获取的准确性.在现有浮动车信息处理框架基础上,运用统计学方法提升地图匹配的精度,并将主辅路径同时作为车辆的行驶轨迹输出,有效降低了路径推测错误的可能性.最后,引入证据推理框架以解决路径选择策略调整所带来的信息不可信和信息冲突问题.对比实验表明,改进系统在主路和辅路上的路况准确性分别有14.26%和9.46%的提升.     

基于RBF网络辨识的挠性卫星姿态自适应控制

为满足挠性卫星姿态控制的更高要求,提出了一种基于径向基函数（RBF）网络辨识的模糊自适应控制方法。根据卫星姿态动力学方程,将RBF辨识网络引入模糊神经网络的T-S模型,以辨识卫星,在线修改模糊神经控制器（FNC）参数,使卫星的姿态角度达到设定值。仿真结果表明：该法能有效克服卫星的不确定性,提高卫星姿态的控制精度。     

舰载机起飞时机辅助决策系统建模

 由于航母扰动会影响舰载机起飞安全,而仅依靠个人经验决策起飞时机存在较大误差,因此提出了舰载机起飞时机辅助决策系统的概念并建立模型。通过分析航母运动对舰载机起飞的影响机理,选择飞机离舰爬升率作为评价起飞安全性的关键参数;结合舰载机起飞作业程序,确立起飞时机决策方法;在此基础上,利用人工神经网络的预测能力并结合有利/不利起飞时机的特征,建立舰载机起飞时机辅助决策系统模型。仿真结果表明,系统模型能够有效地为起飞指挥官提供辅助决策信息,提高舰载机起飞安全性。