大型干坞边坡变形及其神经网络预测模型

分析了影响干坞边坡变形的因素，包括土体强度、无护坡时间、放坡坡率、分层开挖数、分层开挖深度、开挖步长、降水深度和坡顶荷载，在此基础上并结合典型实测数据，建立了干坞边坡变形的神经网络预测模型，预测结果与实测结果一致。此外，还提出了放坡开挖边坡变形的警戒值、边坡变形判断模式及相应的控制措施。     

单线区段列车运行图的自动化调整方法

介绍了在列车运行情况已知的条件下，在(t1，t2]时间域内对列车运行图的自动化调整方法，提出了用列车晚点加权总时分作为评价列车运行图调整优劣的指标，并建立了指标优化的数学模型和简化模型。把简化模型构成网络图，并使用分支定界法设计了列车运行图调整的算法。通过模拟编程验证，该算法可行、有效，能在较短的时间内得出较理想的3～4h列车运行图。     

具有反应扩散的神经网络的稳定性分析

通过构造适当的平均Luapunov函数，利用M矩阵理论，研究了一类具有反应扩散的Hopfield神经网络的全局稳定性．在放松神经网络的激活函数的有界性、单调递增性和可微性的条件下，得到了神经网络的全局渐近稳定的条件．这些条件适合于神经网络的关联矩阵为对称或非对称矩阵、激活函数为非单调的情况．     

PROLIFERATION AND MIGRATION OF EPENDYMAL CELLS IN THE BRAIN OF ADULT RATS AFTER PERMANENT FOCAL CEREBRAL ISCHEMIA

Objective Ependymal cells are thought to be the primary source of neural stem cells in the adult central nervous system. The purpose of this study is to examine spatial and temporal profiles of ependymal cell proliferation and migration after focal cerebral ischemia. Methods Eighty male Sprague Dawley rats underwent permanent middle cerebral artery occlusion after injection of 10/μL of 0.2% Dil into the lateral ventricle. Rats were sacrificed and brain sections were acquired for pathological evaluation and laser confocal imaging at day 1,3,7,11,14,21 and 28 after ischemia. Results The density of Dil-labeled cells in the ischemic ipsilateral subventricular zone was significantly higher than that in the control group and these labeled cells dispersed in the ischemic ipsilateral subventricular zone and/or were located in ependyma from day 1 to 11. In the ischemic ipsilateral cortex, some Diilabeled cells occurred in peri-infarction and infarction of parietal region at day14 and peaked at day 21 when some Dil-labeled cell nodules were found in this region. During postischemic day 14--28, a significant decrease in labeled celldensity in the ischemic ipsilateral subventricular zone was coincident with a significant increase in labeled cells density in the cortex (peri-infarction and infarction). Conclusion The results indicate that ependymal cells proliferate and migrate after focal cerebral ischemia in the adult rat brain.     

自组织人工神经网络在民航旅客盈利能力细分中的应用

目前采用的基于里程的旅客划分方法不能清晰区分旅客价值，应用Kohonen T自组织特征映射的人工神经网络模型将反映旅客盈利能力的多维行为特征属性数据以有序的方式映射到对旅客盈利性判别等级的低维空间，形成对旅客正确识别的一种拓扑意义的有序图。试验结果表明，此模型对客户细分识别成功率较高，准确率可达90．8％。     

基于RBF神经网络模型的混沌背景下谐波信号提取

在混沌时间序列前后向联合预测模型的基础上,提出前后向联合迭代预测模型并将之用于混沌背景下谐波信号的提取.对前后向联合迭代预测模型与前向预测模型的仿真实验对比研究表明,在叠加谐波信号幅度和频率不过小的情况下,前后向联合迭代预测模型在连续类混沌背景下的谐波信号提取性能较前向预测模型好,而在离散类混沌背景下的谐波信号提取效果都很差,但仍可用于检测微弱谐波信号.     

基于网络的多媒体实验教学软件设计与开发

阐述了基于网络的多媒体实验教学软件的系统功能和系统体系结构的设计方法；详细介绍了在系统开发中应用的数据库接口技术、嵌入式Web视频点播技术、协同学习室等关键技术；并分析了基于网络的多媒体实验教学今后的研究方向。     

基于可持续发展的城市交通网络定量设计研究

基于可持续发展思想，提出可持续发展的城市交通网络宏观优化模型，对网络设计中的路段变量进行宏观控制具有一定的指导意义。     

基于神经网络的混沌时序数据失真检测方法研究

介绍了时序数据的混沌识别方法,并根据混沌时序数据的可预测性,提出了一种基于神经网络的混沌时序数据失真检测方法.通过实例证明该方法能准确地检测出混沌时序数据的失真点,并将其还原.该方法既是检测过程同时也是修复的过程,在数据处理领域有一定的应用前景.     

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从后评价的角度，通过将规划结果与发展实际相对比的方法，从发展预测、规模测算和建设安排三个方面对陕西省干线公路网发展规划的成功度进行评价，并针对评价结果，从规划本身的角度分析原因，总结经验，为以后的公路网规划提供借鉴，以提高其科学性与有效性。