简介：本文研究了一类具偏李普希兹连续和单调增加激活函数的神经网络绝对指数稳定性问题.所得结果归结为如果联接矩阵T的负矩阵是一个非负对角元的H矩阵,那么在任意输入向量和网络参数的条件下,所选激活函数只要是偏李普希兹连续且单调增加的,广义动态神经网络绝对指数稳定.该广义动态神经网络包含常用的Hopfield神经网络,双向联想记忆神经网络和细胞神经网络作为其特殊情形,所得结论推广了现有文献中的有关结论.

简介：为准确预测电力系统中期负荷，针对常用BP算法的预测速度慢、易陷入局部最优解的缺点，改进了基本BP算法，建立了中期负荷预报模型。负荷预测仿真表明，对BP算法的改进可使预测精度和收敛速度均得到显著的提高．

简介：神经精神分析学是一个将神经科学与精神分析学的理论和方法相结合以实现精神分析科学化的新学科领域,被认为是21世纪精神分析研究的新范式,问世于20世纪末,以《神经精神分析学》杂志的创办和国际神经精神分析协会的成立为标志。神经精神分析学体现了科学精神与人文精神的融合统一,对当代心理学研究具有积极的意义。它为心理学研究中存在的突出问题提供了一种独特的解决思路,为心理学研究的未来提供了一种有发展前途的研究方向。

简介：应用BP神经网络对网店销售模型进行了研究,建立了基于店铺访客数、下单转化率、客单价和商品收藏次数来预测网店销售额的BP神经网络模型,模型的训练样本为五皇冠淘宝网店2016-04-21至2016-07-09时间段销售数据,应用构建的模型预测该网店2016-07-10至2016-07-19时间段店铺销售额,仿真模拟实验结果表明其能准确地预测店铺销售额,从而验证了模型的有效性和准确性.

简介：提出了一种基于模糊观测数据的RBF神经网络（FORBFNN），用于解决一类输出不可精确测量但可用模糊隶属度来表征的非线性系统建模问题．神经网络模型中各隐层神经单元的权重系数采用一种新的模糊EM算法辨识获得；隐层神经单元的数量及径向基函数的中心和宽度基于一种数据驱动的方法自适应确定，即首先初始生成一个隐层单元，然后根据一定的规则逐步加入新的单元，该过程不断迭代直到模型满足预设要求．该方法同时考虑了模型的复杂度及预测精度．数值模拟实验结果表明该建模方法是有效的，且建立的模型具有较高的预测精度．

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简介：摘要在手术外科临床教学中以循证医学本质为基础，分析循证医学的思维与方式，探索如何在手术外科临床教学中培养循证医学思维。

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简介：摘要外科学是一门综合性学科，职业中学（社医专业）外科学的教学必须不断更新教学观念。根据职中生和外科学的特点，采取相应的教学方式，提高教育质量。

简介：摘要职业道德教育是学校教育的重要部分，也是一个重要环节。医学院校的培养目标是培养既具有扎实专业技能,又具有良好职业道德品质的应用性人才。本文章指出了当前高校外科实验室教学中的职业道德教育现状,并通过实践探索在专业课程教学中渗透爱岗敬业、诚实守信等职业道德教育的可行性办法，有目的、有计划地训练学生掌握外科基本技能的基础上，为学生打下良好的外科基本技能和良好的职业操守。

简介：结合支持向量机和神经网络各自的优点，提出了一种新颖的自适应支持向量回归神经网络（SVR—NN）．首先，利用支持向量回归方法确定SVR—NN的初始结构和初始化权值，基于支持向量自适应地构造SVR—NN神经网络的隐层节点；然后，使用退火过程的鲁棒学习算法更新网络节点参数和权值．为了验证所提出方法的有效性，给出了自适应SVR-NN应用于非线性动态系统辨识的实例．仿真结果表明，与以前的神经网络方法相比，基于SVR-NN网络的辨识方案能获得相当好的性能，它具有很快的收敛速度．因此，自适应的SVR—NN为非线性系统辨识提供了极有吸引力的新途径．

简介：神经性毒剂中毒后的自救互救是减少人员伤亡的重要措施，是防护的一个重要环节。文章总结多年研练的成果，提出了舰员在神经性毒剂染毒区内自救互救的六条措施，具有较高的可操作性，对部队的训练、和平时期的化学救援和实战救护都有一定的参考价值。

简介：本文通过采用王文英等研制的“80.8神经类型量表”和国产“DJ-A型人脑机能测试仪”对湖南省部分高校篮球运动员进行了神经类则测试和分析.结果表明：神经类与运动成绩和专项特点之间有着密切的联系.不同神经类型的运动员在某些技术指标上的差异、分布特点以及与技术特长、战术位置等有很大的亲合关系.从而为篮球运动员的选材和有效的培养运动员的技术特长及技术风格,促进我国篮球运动技术水平的提高提供了有益的参考.神经类别测试在旅球运动选材中是一项不可忽视的重要指标.

简介：基于B样条神经网络对实测地磁数据进行曲面拟合，该网络不仅保留了B样条基函数在速度方面的改进，同时也继承了神经网络在计算精度方面的优势。选用了一种修正速度最快的改进的LMBP算法进行权值的修正，最后也通过Matlab仿真实验证明了基于B样条神经网络的拟合算法在速度与精度方面的优越之处。

简介：在工业过程控制系统中，许多被控对象具有纯滞后的性质，这种纯滞后环节将导致系统不稳定。针对这种情况设计了一种控制器，这种控制器结合了模糊控制和神经网络控制的优点，可以在线调整得到一组最优的PID控制参数。仿真结果表明这种控制器结构简单，对纯滞后系统的控制效果良好。

简介：讨论BP神经网络的原理及其缺陷和改进方法．在MATLAB环境下，对含噪声文字符进行识别训练．仿真结果表明，网络收敛速度快，识别分类效果好．

简介：安全库存水平设置是供应链管理的重要内容,但因其影响因素多、关系复杂,预测难度大.神经网络在处理非线性问题有独特的优势.GRNN神经网络是建立在数理统计基础之上的一种新型的神经网络,具有良好的函数逼近效果.本文利用GRNN神经网络的方法进行供应链安全库存水平预测,详细介绍预测模型及其实施办法,并通过实例验证本方法的有效性.

简介：文章叙述了FIR滤波器设计的不同方法，包括窗函数和频率采样，详细研究了FIR线性相位滤波器的幅频特性与余弦基神经网络算法的关系，给出了神经网络的训练算法，并应用该方法构造了一个中心频率大于10KHz的带阻滤波器。通过MATLAB仿真实现，与常规的用窗函数法设计的滤波器进行了对比，发现基于神经网络的方法所设计出的滤波器通带阻带无过冲无波动，具有更好的性能。

简介：由于先前的研究工作不够综合和精确,不足于建立准确的高血压风险评估系统,根据2231个正常样本及823个高血压样本计算的信息增益,对高血压致病因素的重要程度进行了排序,总共建立和测试了42个不同的神经网络模型,发现了一个输入为26个致病因素的神经网络模型,其预测精度远高于先前研究取得的81.61%,该模型关于“是否高血压”、“收缩压”、“舒张压”的预测符合率分别为95.79%,98.22%和98.41%.基于发现的神经网络模型及面向对象的技术,开发了一个能自动收集新样本、学习新样本并能改进预测精度的高血压风险在线评估系统.

简介：提出了基于径向基函数神经网络模型的系统辨识方法，由于径向基函数的神经网络比多层前馈人工神经网络模型相比，在逼近非线性函数时，具有结构简单，收敛快、且无局部极小的优点，通过计算机仿真证实了该方法具有良好的辨识效果。