為進(jìn)一步開拓?zé)後岆娂t外傳感器在高技術(shù)層次的應(yīng)用，對熱釋電紅外傳感器在涉量、涉圖測量方面的技術(shù)開發(fā)進(jìn)展做了研究，這些技術(shù)包括人員計數(shù)技術(shù)、測溫技術(shù)、人身跟蹤定位技術(shù)和生物特征識別技術(shù)。其中基于熱釋電紅外傳感器的生物特征識別技術(shù)更是一項新興的、且極具發(fā)展?jié)摿Φ募夹g(shù)。
上傳時間： 2015-01-02
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自回歸功率譜密度（AR-PSD）方法的基礎(chǔ)是生物組織的離散散射體模型〔超聲體模〕理論，該模型認(rèn)為生物組織為半規(guī)則的散射體分布的，這種方法是基于溫度和頻移的相關(guān)特性。本文介紹超聲回波信號對HIFU（High Intensity Focused Ultrasound）治療的測溫技術(shù)，從測溫模型和算法，實驗儀器的設(shè)計和構(gòu)建，仿真和離體實驗中獲取了一套有效的測溫方法，利用Matlab7.1和VC++6.0作為工具對超聲回波信號進(jìn)行計算機(jī)仿真，并從實驗獲得的超聲回波信號中分析出具體的溫度變化，驗證了算法的可行性。
上傳時間： 2013-11-13
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人臉特征是最自然直接的生物特征，它具有直接、友好、方便的特點，易于為用戶接受。人臉識別由于其在監(jiān)控、罪犯識別、人機(jī)交互等方面廣泛潛在的應(yīng)用，已成為圖像處理、模式識別和計算機(jī)視覺等學(xué)科最活躍的研究領(lǐng)域。線性鑒別分析是特征抽取中最為經(jīng)典和廣泛使用的方法之一。近年來，在小樣本情況下如何抽取Fisher最優(yōu)鑒別特征一直是許多研究者關(guān)心的問題。文中闡述了應(yīng)用Fisher 判別法在人臉圖像樣本分類方面的運用。在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫ORL人臉庫和Yale人臉數(shù)據(jù)庫上仿真的試驗結(jié)果證實了方法的有效性和穩(wěn)定性。
上傳時間： 2013-12-04
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UL標(biāo)準(zhǔn)的燃燒試驗
標(biāo)簽： 性能測試
上傳時間： 2013-12-02
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隨著人類基因組計劃的實施，通過基因組測序，蛋白質(zhì)序列測定結(jié)構(gòu)解析等實驗，分子生物學(xué)家提供了大量的有關(guān)生物分子的原始數(shù)據(jù)，需要利用現(xiàn)代計算技術(shù)對這些原始數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整理、管理以便于檢索使用。而為了解釋和理解這些數(shù)據(jù)，還需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行比對、分析，建立計算模型，進(jìn)行仿真、預(yù)測與驗證，因而出現(xiàn)生物信息學(xué)，它的出現(xiàn)，極大的促進(jìn)了分子生物學(xué)的發(fā)展。
標(biāo)簽： 基因組
上傳時間： 2015-03-11
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蟻群算法上傳一個文件這么復(fù)雜啊？生命在長期進(jìn)化過程中，積累了很多新奇的功能，人類很早就從中得到啟發(fā)而改進(jìn)自己的工具，如史書中記戴“見蓬轉(zhuǎn)而做車輯”，傳說魯班被茅葦劃破，而發(fā)明鋸子……也許早先的發(fā)明,只是偶然的模仿和發(fā)現(xiàn),后來人們已有意識地進(jìn)行這方面的研究,這就是“仿生學(xué)”。仿生學(xué)顧名思義就是模仿生物的某些功能的學(xué)問。有名的例子很多，如模仿海豚皮而構(gòu)造的“海豚皮游泳衣”、科學(xué)家研究鯨魚的皮膚時，發(fā)現(xiàn)其上有溝漕的結(jié)構(gòu)，于是有個科學(xué)家就依照鯨魚皮構(gòu)造，造成一個薄膜蒙在飛機(jī)的表面，據(jù)實驗可節(jié)約能源3%，若全國的飛機(jī)都蒙上這樣的表面，每年可節(jié)約幾十億。又如有科學(xué)家研究蜘蛛，發(fā)現(xiàn)蜘蛛的腿上沒有肌肉，有腳的動物會走，主要是靠肌肉的收縮，現(xiàn)在蜘蛛沒有肌肉為什么會走路？經(jīng)研究蜘蛛不是靠肌肉的收縮進(jìn)行走路的，而是靠其中的“液壓”的結(jié)構(gòu)進(jìn)行走路，據(jù)此人們發(fā)明了液壓步行機(jī)……總之,從自然界得到啟迪, 模仿其結(jié)構(gòu)進(jìn)行發(fā)明創(chuàng)造.這就是仿生學(xué). 這是我們向自然界學(xué)習(xí)的一個方面.另一方面,我們還可以從自然的規(guī)律中得到啟迪,利用其原理進(jìn)行設(shè)計(包括設(shè)計算法),這就是智能計算的思想.
上傳時間： 2014-01-21
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Autolife模型是一個能夠進(jìn)行“開放式進(jìn)化”的人工生命系統(tǒng)。每個Agent模型采用可以變化規(guī)則表長度的有限自動機(jī)模型建模。一方面Agent可以進(jìn)行自我繁殖，同時模型中的選擇機(jī)制沒有采用顯式的適應(yīng)度函數(shù)而是采用能量消耗的簡單模型而自發(fā)涌現(xiàn)出來，所以可以認(rèn)為Agent模型是一個類Tierra系統(tǒng)。然而與Tierra、Avida等數(shù)字生命模型不同的是，Autolife模型進(jìn)行了大大的簡化，它界面友好，操作直接。雖然沒有給每個Agent裝配一個虛擬計算機(jī)，但是Agent與環(huán)境的耦合則可以看成一個圖靈機(jī)模型，因此Agent可以通過變異而“任意”的編程序。通過Autolife模型，首先人們可以看到一般的生態(tài)系統(tǒng)中共存的現(xiàn)象：生物的大爆炸、大滅絕，Agent進(jìn)化得越來越聰明；其次，用戶可以通過變化不同的食物添加規(guī)則探索Agent與環(huán)境的關(guān)系；最后，如果允許Agent通過播種改變環(huán)境自動產(chǎn)生食物，那么組織的涌現(xiàn)就是一種不可避免的結(jié)果。Agent構(gòu)成的組織具有自主運動的特性，還可以進(jìn)行自我修復(fù)，可以說Autolife中的組織是一些真正的“活體”。
標(biāo)簽： Agent Autolife 模型 開放式
上傳時間： 2015-03-14
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自組織系統(tǒng)Kohonen網(wǎng)絡(luò)模型。對于Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，競爭是這樣進(jìn)行的：對于“贏”的那個神經(jīng)元c，在其周圍Nc的區(qū)域內(nèi)神經(jīng)元在不同程度上得到興奮，而在Nc以外的神經(jīng)元都被抑制。網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程就是網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)根據(jù)訓(xùn)練樣本進(jìn)行自適應(yīng)、自組織的過程，經(jīng)過一定次數(shù)的訓(xùn)練以后，網(wǎng)絡(luò)能夠把拓?fù)湟饬x下相似的輸入樣本映射到相近的輸出節(jié)點上。網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)從輸入到輸出的非線性降維映射結(jié)構(gòu)：它是受視網(wǎng)膜皮層的生物功能的啟發(fā)而提出的。~..~
標(biāo)簽： Kohonen 自組織 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時間： 2014-01-06
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這是一些經(jīng)典算法的描述，是由中國科學(xué)院的張法院士所編寫的，對生物信息學(xué)有非常重要的意義。
標(biāo)簽： 算法
上傳時間： 2014-12-02
上傳用戶：athjac
地球模擬器，最經(jīng)典的人工生命模型,研究人工智能的必看。一般地說，生命都具有新陳代謝、復(fù)制和進(jìn)化的能力。在自然界中，生物是由有限的食物供給和有限的生存空間約束的。在Tierra中，“生物”由一系列能夠自我復(fù)制的機(jī)器代碼或程序組成，它在計算機(jī)中的復(fù)制分別受到計算機(jī)的存儲空間和CPU時間約束。能有效地占有內(nèi)存空間和利用CPU時間的生物體，將具有更高的適應(yīng)度，傳遞到下一代的機(jī)會就越大。 在Tierra中，計算機(jī)的RAM（隨機(jī)訪問存儲器）中有一塊專門的空間，這個空間中放置了一個“祖先有機(jī)體”，該祖先有機(jī)體根據(jù)它的匯編程序代碼中的指令開始復(fù)制對它的生存是基本的代碼。隨著有機(jī)體的數(shù)目的增加，RAM中的空間減少了，因此有機(jī)體為了自己的生存空間開始競爭。
上傳時間： 2015-04-06
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