电流模式神经网络

把电流模式电路引进了神经网络理论，提出了一种用电流模式电路构成的神经网络阈值处理单元，并由此构成了电流模式Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络，此网络中信号都是以电流的形式出现的。     

一种新颖的电流模式神经网络设计

将ＣＣⅡ引入神经网络，提出了一种新颖的电流模式神经网络，仿真结果表明，其动态特性优化电压模式网络。     

电流模式连续时间神经元电路实现

本文利用双结型晶体管的非线特性，设计出了一种在神经网络中广泛使用的Ｓ型函数神经元电路，此电路的输入输出信号都是以电流的形式出现的，电路的输入和输出级以电流传送器ＣＣⅡ为核心构成，此电路的Ｐｓｐｉｃｅ仿真模拟结果和理想情况非常吻合。     

模拟电路故障诊断神经网络方法

提出了一种新的模拟电路故障诊断近似估计方法以及求解此问题的神经网络。其显著特点是只需一次优化过程即能估计出最可能故障元件，计算量小。计算机模拟和实例表明该方法是可行的。     

模拟电路故障诊断的开关电流神经网络方法

以等效电源为变量，构造了线性模拟电路故障诊断的优化神经网络，基于罚函数方法提出了开关电流神经优化求解器，并给出实例，由Ｐｓｐｉｃｅ验证其可行性。     

模拟电路故障诊断的BP神经网络方法

提出了一种采用改进型的BP神经网络诊断模拟电路故障的新方法。介绍了包括附加动量法和自适应学习速率法在内的改进型的BP网络算法，其中附加动量法是在每一个权值的变化上加上一项正比于前次权值变化量的值，不仅考虑了误差在梯度上的作用，而且考虑在曲面上变化趋势的影响；自适应学习速率是根据误差函数值的变化对学习率进行实时调整，可以保证网络总是以最大的学习速率学习。最后，本文给出了仿真实例，实验证明所提出的方法与传统方法相比有更好的实时性和诊断效率。     

高灵敏电流型免疫传感器对流行性乙脑疫苗的测定

利用电沉积和多层组装技术, 将流行性乙脑疫苗抗体固定在多层聚邻苯二胺/纳米金及普鲁士蓝修饰的铂电极表面, 再用辣根过氧化物酶(HRP)代替牛血清白蛋白(BSA)封闭电极上的非特异性吸附位点, 并同时起到放大电流信号的作用, 从而制得高灵敏、高稳定电流型用于检测流行性乙脑疫苗的免疫传感器. 该传感器对乙脑疫苗检测的线性范围为6.1×10-9～8.6×10-7 lgpfu/mL. 实验结果表明, 该方法提高了抗体的固定量, 增强了传感器的灵敏度和稳定性, 且该传感器响应迅速、选择性好, 血清中常见抗原不干扰测定.     

高灵敏电流型免疫传感器对流行性乙脑疫苗的测定

利用电沉积和多层组装技术, 将流行性乙脑疫苗抗体固定在多层聚邻苯二胺/纳米金及普鲁士蓝修饰的铂电极表面, 再用辣根过氧化物酶(HRP)代替牛血清白蛋白(BSA)封闭电极上的非特异性吸附位点, 并同时起到放大电流信号的作用, 从而制得高灵敏、高稳定电流型用于检测流行性乙脑疫苗的免疫传感器. 该传感器对乙脑疫苗检测的线性范围为6.1×10-9～8.6×10-7 lgpfu/mL. 实验结果表明, 该方法提高了抗体的固定量, 增强了传感器的灵敏度和稳定性, 且该传感器响应迅速、选择性好, 血清中常见抗原不干扰测定.     

基于 SPICE 设计的电流控制型Boost 变换器分叉与混沌研究

以电流控制型Boost变换器的离散映射模型为基础,得出变换器的电感电流随参考电流变化的分叉图,并采用Simulink建立的状态空间模型对分叉图进行描述.以此为基础,研究一种基于SPICE设计的电流控制型Boost变换器,分析了以参考电流为变化参数的分叉和混沌现象,解释了系统分叉与混沌行为的成因.一系列的仿真结果验证了理论分析的正确性,为实际工程设计中避免Boost变换器的分叉、混沌行为提供理论依据.     

一种基于神经网络的结构参数识别方法

提出了一种基于神经网络的结构参数识别方法，该方法以残余力向量作为结构参数识别的网络输入。针对训练样本在数据空间分布不均匀的问题，采用ＧＳＬ变换对训练样本数据进行预处理。从而提高了网络收敛速度及参数识别精度。本文算例说明了方法的有效性。     

具连续分布时滞细胞神经网络的指数稳定性

利用Cramer法则和Brouwer不动点定理,通过构造适当的Lyapunov泛函并结合矩阵形式的Halanay微分不等式分析技巧,研究了一类具有连续分布时滞的细胞神经网络模型的动力学性质,获得了该模型的平衡点的存在性和全局指数稳定性的充分条件.改进和推广了已有文献的结论.这些结果对设计全局指数稳定的细胞神经网络具有重要的指导意义.     

无源RC电流滤波器综合与设计

本文从二端口网络的导纳矩阵出发，把实现电流转换函数的问题转化成实现策动点导纳函数Ｙ１１的问题，适当选择Ｙ１１零点和极点，可以设计出ＲＣ梯形结构的无源电流滤波器，这种电流模式滤波器与电压模式滤波器在电路结构上具有一致性。     

单CCCS有源RC电流滤波器双二次实现

提出了一系列新的采用单一电流控制电流源的有源ＲＣ电流滤波器实现，这些电路是基于对偶变换由电压模式电路导出。生成了一系列新的电流模式有源高通、低通、带通、全通和带阻滤波器电路。这些电路不需要隔离级便可以级联起来实现多级有源电流滤波器。     

BP和RBF神经网络短时交通流预测结果比较

对BP神经网络和RBF神经网络这2种模型的特征进行了分析,并将其应用于某高速公路的短时流量预测,比较了2种神经网络模型的预测结果。从量化的角度进一步证实了在交通流预测领域RBF神经网络比BP神经网络更快捷、更准确,从而更适合应用于对实时性和准确性要求比较高的交通系统。     

具M-P型非线性双阈值二元神经网络的渐近行为

研究一类具双阈值常数时滞二元神经网络模型,系统分析了不同阈值情形解的渐近行为.特别对临界阈值情形,建立了一些新的充要条件.     

脯氨酸顺式肽键的神经网络筛选

运用神经网络的方法,试图揭示脯氨酸局部序列、肽链氨基酸组分对于顺式脯氨酸形成与否的影响,构造基于局部序列和基于氨基酸组分的最优结构的神经网络,同时对顺式脯氨酸进行筛选。结果表明,脯氨酸采取顺式还是反式构象与其局部的序列以及整条肽链的氨基酸组分均有较强的关联。