神经环路的形成及其信息处理原理

神经环路的形成及其信息处理原理
神经环路的形成及其信息处理原理

附件6:

“神经环路的形成及其信息处理原理”

重大项目指南

脑科学是21世纪最重要的科学前沿之一。理解脑和神经环路信息加工和处理的工作原理,不但对理解人类自身高级精神活动具有重要理论意义,同时也将对信息科学和人工智能领域产生跨学科的、革命性的影响。随着现代生物医学的发展,人类平均寿命逐年延长,神经系统疾病已经成为困扰老龄化社会的顽症,理解神经环路的信息处理原理也是实现保护脑的前提。

人类大脑由近一百亿个神经细胞组成,可粗略地分为感觉、运动和整合系统,每个系统又可分为若干子系统(例如,感觉中的视觉、听觉、嗅觉、躯体感觉,等等),其功能的实施依赖于不同类型、处于神经系统不同部位的细胞之间形成的精确联系。这种具有明确功能意义的、神经细胞之间的纤维联系就是神经回路或神经网络。

近二十多年来,神经科学在分子和细胞水平上的研究取得了突飞猛进的发展,在系统水平上的整合研究也取得了许多重要进展。然而,我们仍然不能对神经系统的工作原理进行有效的描述。其根本原因之一是尚未能建立从微观分子、细胞水平研究到宏观整体研究的密切联系,而神经回路正是联系分子细胞功能与整体行为功能之间的桥梁。目前,我们缺乏对功能特定的神经环路的形成与修饰、信息编码、加工与处理、及其与行为间关系的深入了解,从根本上阻碍了我们对脑的工作原理的深层次理解。

一、科学目标

本项目集中研究解剖结构相对明确的神经环路,发现相关神经环路发育的关键调控分子机理;在与特定行为(如感知觉或学习记忆或强化-犒赏等)相关神经环路的信息处理原理方面,取得新的理论认识;建立相关神经环路信息处理的数学模型,为发展神经环路与微电子芯片的对接技术提供理论支持;在神经科学及相关学科的核心学术期刊发表研究论文,产生原创性的、有较大影响的学术成果。

二、研究内容

神经系统存在形式繁多的神经环路,但这些神经环路通常具有某些共同的特点。选择解剖结构清楚、具有功能代表性的一种神经环路(例如,感知觉、学习记忆、行为决策、强化-犒赏、药物成瘾,等等,申请时只能选择其中一种),以探索脑的基本工作原理。本项目拟从以下三个方面展开研究:

(一)神经环路的结构、发育与修饰。

研究特定功能神经环路中各类神经元轴突和树突生长、突触形成的分子调控机理,以及神经环路形成后的修饰;运用现代成像技术,研究神经环路中的不同的神经元如何连接形成特异性环路,以及在不同外界刺激后神经环路的结构和功能修饰过程;应用转基因动物或基因操作的方法,改变特定基因的表达和神经元的兴奋性,揭示这些基因在神经环路形成和修饰过程中的作用。

(二)神经环路的信息处理及行为。

运用离体脑片技术、脑功能成像技术、在体多通道记录技术及光学成像和光遗传技术,研究特定功能相关的神经环路信息加工、传递、时空动力学及与行为输出的关系;应用基因操纵等在体基因表达干预技术,研究神经环路的信息整合及其关键的分子和细胞调控机制,以及对相关行为的影响。

(三)神经环路与电子回路的桥接与信息交互。

通过简单神经环路体外重建,构建能反映复杂神经环路工作原理的简化实验模型;建立基于神经生物学研究成果的、描述相关神经环路的数学模型,构建一些描述神经环路信息处理原理的“运算单元”,以及一些对神经环路的工作原理进行有效描述的数学方法,模拟神经环路信息传递和功能调控。在此基础上研究用于神经环路电信号探测和激励用的微电极阵列,对神经信号进行放大、处理和再生的微电子芯片系统;研究神经信号的编码信息和特定编码神经信号的生成机理与方法,研究多通道神经信号的协调再生与反馈机制;探索受损神经环路微电子辅助功能再生的途径。

三、资助年限 4年(2010年1月至2013年12月)

四、资助经费1000万元

五、申请注意事项

申请书的资助类别选择“重大项目”,亚类说明选择“项目

申请书”或“课题申请书”,附注说明选择“神经环路的形成及其信息处理原理”。

“项目申请书”中的“主要参与者”只填写各课题“申请人”相关信息;“签字和盖章页”中“依托单位公章”盖“项目申请人”所属依托单位公章,“合作单位公章”盖“课题申请人”所属依托单位公章。

“课题申请书”中的“主要参与者”包括课题所有主要成员相关信息;“签字和盖章页”中“依托单位公章”盖“课题申请人”所属依托单位公章,“合作单位公章”盖合作单位的法人单位公章。

“项目申请书”和“课题申请书”应当通过各自的依托单位提交。

整个项目设置3个课题,项目承担单位数合计不超过3个。希望参加申请的课题组能够整合神经科学和信息科学(尤其是微电子学和生物医学影像技术)的力量,针对同一种功能的神经环路开展研究。

本项目由生命科学部和信息科学部联合提出,由生命科学部负责组织评审。

(完整版)信息融合算法

信息融合算法 1 概述 信息融合又称数据融合,是对多种信息的获取、表示及其内在联系进行综合处理和优化的技术。经过融合后的传感器信息具有以下特征:信息冗余性、信息互补性、信息实时性、信息获取的低成本性。 1、组合:由多个传感器组合成平行或互补方式来获得多组数据输出的一种处理方法,是一种最基本的方式,涉及的问题有输出方式的协调、综合以及传感器的选择。在硬件这一级上应用。 2、综合:信息优化处理中的一种获得明确信息的有效方法。 例:在虚拟现实技术中,使用两个分开设置的摄像机同时拍摄到一个物体的不同侧面的两幅图像,综合这两幅图像可以复原出一个准确的有立体感的物体的图像。 3、融合:当将传感器数据组之间进行相关或将传感器数据与系统内部的知识模型进行相关,而产生信息的一个新的表达式。 4、相关:通过处理传感器信息获得某些结果,不仅需要单项信息处理,而且需要通过相关来进行处理,获悉传感器数据组之间的关系,从而得到正确信息,剔除无用和错误的信息。 相关处理的目的:对识别、预测、学习和记忆等过程的信息进行综合和优化。

2 技术发展现状 信息融合技术的方法,概括起来分为下面几种: 1)组合:由多个传感器组合成平行或互补方式来获得多组数据 输出的一种处理方法,是一种最基本的方式,涉及的问题有 输出方式的协调、综合以及传感器的选择。在硬件这一级上 应用。 2)综合:信息优化处理中的一种获得明确信息的有效方法。例: 在虚拟现实技术中,使用两个分开设置的摄像机同时拍摄到 一个物体的不同侧面的两幅图像,综合这两幅图像可以复原 出一个准确的有立体感的物体的图像。 3)融合:当将传感器数据组之间进行相关或将传感器数据与系 统内部的知识模型进行相关,而产生信息的一个新的表达式。 4)相关:通过处理传感器信息获得某些结果,不仅需要单项信 息处理,而且需要通过相关来进行处理,获悉传感器数据组 之间的关系,从而得到正确信息,剔除无用和错误的信息。 相关处理的目的:对识别、预测、学习和记忆等过程的信息 进行综合和优化。 3 算法描述 3.1 Bayes融合 Bayes融合是融合静态环境中多传感器低层数据的一种常用方法。

信号处理原理期末练习题.

信号处理原理期末练习题 1.判断题 1)直流信号的傅立叶频谱是直流函数。 错误 2)按照抽样定理,抽样信号的频率比抽样频率的一半要大。 错误 3)实信号的自相关函数是偶函数 正确 4)如果x(n)是偶对称序列,则X(z)=X(z -1)。 正确 5)Sa 函数是奇函数。 错误 6)实信号的傅立叶变换的相位频谱是偶函数。 错误 7)单位阶跃序列的Z 变换结果是常数 错误 8)e(t)与h(t)的卷积是 ? ∞ ∞ --τττd t h e )()(. 正确 9)反因果信号只在时间零点之后有非0值。 错误 10)信号时移只会对幅度谱有影响。 错 11) 序列ZT 的ROC 是以极点为边界的 正确 12) 拉普拉斯变换是连续时间系统进行分析的一种方法。 正确 13)使用确定的时间函数可以描述所有的信号。 错误 14)信号在频域中压缩等于在时域中压缩 。 错误 15)傅立叶变换,拉普拉斯变换都满足线性性。 正确 二、填空 1)信号的取值是实数的信号称为实值信号,信号的取值为复数的信号称为复值信号。 2)指数信号的一个重要性质是它的积分、微分仍然是--------------------。 指数形式 3)阶跃函数u(t)与符号函数的关系是-------------------。 sgn(t)=2u(t)-1 4)Sa(0)= . 1 5) =-? ∞ dt t t t f 0 0)()(δ 。 )(0t f 6)信号处理就是对信号进行------------、-------------、-------------、------------等等。 提取,变换,分析,综合 7)任一个函数f(t)与信号)(0t t -δ的卷积等于-------------------。 )(0t t f - 8)信号可以有以下分类方法: 确定信号 与随机信号,周期信号与 非周期信号 ,连续信号与 离散信号 ,模拟信号与 数字信号 。 5)符号函数不满足绝对可积条件但是却存在--------------------。 FT 6)用数学表达式描述信号f (t)的FT 的线性性和叠加性,线性性的描述为 [k f (t)]=------------------.。叠加性的描述为 [f (t)+g (t)]=--------------------.。 ( k [f (t)], [f(t)]+ [g (t)] ) 7)若信号在时域被压缩,则其频谱会--------------------。 (扩展) 8)傅立叶变换以及傅立叶逆变换的定义中分别引入了核函数,这两个核函数是---------------------------的。(共轭对称) 9)傅立叶正变换的变换核函数为----------------------------(t j e ω-)

神经网络与智能信息处理

神经网络与智能信息处理 概率搜索和最优化方法。是模拟自然淘汰和遗传现象的工程模型。 GA的历史可追溯到1960年,明确提出遗传算法的是1975年美国Michigan大学的Holland博士,他根据生物进化过程的适应现象,提出如下的GA模型方案: 1.将多个生物的染色体(Chromosmoe)组成的符号集合,按文字进行编码,称为个体。 2.定义评价函数,表示个体对外部环境的适应性。其数值大的个体表示对外部环境的适应性高,它的生存(子孙的延续)的概率也高。 3.每个个体由多个“部分”组合而成,每个部分随机进行交叉及突然变异等变化,并由此产生子孙(遗传现象)。 4.个体的集合通过遗传,由选择淘汰产生下一代。 遗传算法提出之后,很快得到人工智能、计算机、生物学等领域科学家的高度重视,并在各方面广泛应用。1989年美国Goldberg博士发表一本专著:“Genetic Algorithms in Search,Optimization and Machine Learning”。出版后产生较大影响,该书对GA的数学基础理论,GA的基本定理、数理分析以及在搜索法、最优化、机器学习等GA应用方面进行了深入浅出的介绍,并附有Pascal模拟程序。 1985年7月在美国召开第一届“遗传算法国际会议”(ICGA)。以后每隔两年召开一次。近年来,遗传算法发展很快,并广泛应用于信息技术的各个领域,例如: 智能控制:机器人控制。机器人路径规划。 工程设计:微电子芯片的布局、布线;通信网络设计、滤波器设计、喷气发动机设计。 图象处理:图象恢复、图象识别、特征抽取。 调度规划:生产规划、调度问题、并行机任务分配。 优化理论:TSP问题、背包问题、图划分问题。

污水处理工作原理

工程的调试、运行与管理 第一节菌种驯育与启动 一、厌氧培菌与启动 1.选取菌种(污泥 用于厌氧发酵罐启动的厌氧活性污泥叫接种物。沼气发酵过程是多种类微生物共同作用的结果,要注意接种物的产甲烷活性,因为产酸菌繁殖快,而产甲烷菌繁殖很慢,如果接种物中产甲烷菌(活性污泥数量太少,常常因为在启动过程中酸化与甲烷化速度的过分不平衡而导致启动的失败。 在确定系统运行温度后,要选择同类工程的活性污泥做接种物(菌种。是否是相同的菌种,或富集菌种的多少,决定系统启动速度的快慢。由于各地具体条件差异,监测手段不同,启动时的操作方式也不会是一个模式,只能是类似。 条件具备的地方,处理同类废水,接种同类污泥,以保持厌氧微生物生态环境的一致。当地不具备这样的条件,需要在驯化上下工夫,启动的时间要长些,速度会慢些。厌氧发酵罐排出的活性污泥和污水沟底正在发泡的活性污泥,都可作为选取接种物的对象。接种量约占发酵容积的1/10~1/3,接种量越多,启动速度 越快,在此基础上逐渐富集。 2.菌种的驯化与富集 菌种的驯化富集可在新建的发酵罐内进行,也可在其他的容器内进行。取来的厌氧活性污泥(菌种越多越好,再加入适量的处理原料(数量小于菌种数量的10%份额。菌种和原料的混合液在装置内作好保温,再逐渐升温(如果是中温或高温运行,要逐渐升温到35~54℃,并调节在6.8~7.2范围。每隔1~2天加入新料液一次,数量仍为装置内料液的510%份额,以此继续下去。驯

化富集过程,是为厌氧发酵创造必要的条件,首要条件是适宜的温度和,每次加入新料液的多少也是由驯化富集起来的菌种液的高低所确定。 3.沼气发酵启动 沼气发酵的启动是指从投入接种物和原料开始,经过驯化和培养,使发酵罐中厌氧活性污泥的数量和活性逐步增加,直至发酵罐的运行达到设计要求的全过程。这个过程所经历的时间成为启动期。沼气发酵罐的启动一般需要较长时间,若能取得大量活性污泥作为接种物,在启动开始时投入发酵罐中,可缩短启动期。 把富集的菌种投入到发酵罐内,对于较小容器的发酵罐,菌种量约占总容积的 1/3;较大容积的发酵罐,富集的菌种可以适当小于容积的1/3。然后按正常运行状态封闭发酵罐,接通全系统,使富集的菌种逐步升温到系统的运行温度。中温运行的系统,升温到35℃±1℃;高温运行的系统,升温到54℃±1℃。目前,对菌种升温速度持有不同观点,一种观点是采用间断升温办法,每次升温2~3℃,接着稳定2~3天,然后重复进行,直至升温至35℃或54℃。另一种观点是主张快速升温,每小时升温1℃。 在启动运行时,要装备监测手段,特别是对食品工业废水,要求达到排放标准。简单的做法是控制好发酵料液的温度和在最佳范围之内。有条件应以监视挥发酸含量代替监控,还应监测排出液的含量、去除率及沼气发酵罐的 消化负荷。启动运行阶段去除率要适当放宽,以满足最佳要求。 无论是哪种类型的发酵装置,其启动方式都是将接种物和首批料液投入发酵罐后,停止进料若干天。在料液处于静态下,使接种污泥暂时聚集和生长,或者附着于填料表面。待大部分有机物被分解去除时,即产气高峰过后,料液的在7.0 以上,或产气中甲烷含量在50%以上或去除率达到80%左右时,再进行连续投料或半连续投料运行。 每次进料要在预处理阶段升温到高出系统运行温度3~5℃,并使新料液调节到6.5~7范围内,每次进料量是发酵罐内料液的510%,进料量的多少,由发酵罐内的料液

《信息组织原理》

《信息组织原理》教学大纲 (2006版) 安徽大学管理学院

二OO六年三月

课程性质与设置目的、要求(前言) 《信息组织原理》课程是信息管理专业高等教育的专业核心课程。《信息组织原理》以信息组织工作为逻辑起点,以信息组织的原理、方法、技术和应用为讲授对象,是集理论性与应用性为一体的学科。 设置本课程的目的是:通过本课程的学习,使学生了解信息组织在信息管理整体工作中的地位和作用;掌握信息组织的一般原理、方法和技术,能联系社会学、市场学、传播学、行为学、心理学、认知科学、统计学、管理学、计算机科学及法学等多门学科中的相关知识,通过预习、听课、讨论、调研、案例分析、上机实验及作业等途径掌握信息组织实际操作技能,尤其要能熟练使用现代信息技术进行信息组织活动,为决策部门提供具有借鉴意义的参考信息;为学习其他核心课程或相关课程打下基础。 学习本课程的要求是:学习者应在学习并掌握信息组织基本原理、理论、方法、技术的基础上,着重培养自身的信息组织工作技能。因此,在理论学习的过程中,应加强实践环节。 先修课程要求:信息管理基础、计算机文化基础、VFP程序设计 本课程计划54学时,3学分。 选用教材:储节旺,郭春侠·信息组织原理、方法和技术·安徽大学出版社,2002,6 教学手段:讲授、课堂讨论、实验和实习 考核方法:本课程考核方式根据实际情况可采用考试或考查,包括三部分: ①笔试成绩(70%)。 ②实习和实验成绩(20%),其中上机测试占70%,实习实验报告占20%, 实验表现占10%。 ③平时成绩(10%)。

教学进程安排表:

教学内容: 第一章信息组织概述 一、学习目的 通过本章的学习,明确信息组织的研究对象,理解信息组织的产生与发展过程,掌握信息组织的研究意义和方法及信息组织的内涵、特征、内容、原理、目的和作用。第一章计划3学时。 二、课程内容 本章教学内容包括(1)信息的概念、特征、分类与作用;(2)信息组织的发展、概念与条件;(3)信息组织的内容、原则和特点;(4)信息组织的原理和理论基础;(5)信息组织的目的和作用。 第一节信息的概念、特征、分类与作用 (一)信息的概念 五种类型的定义。分别是(1) 从信息是什么来定义;(2) 从产生信息的客观对象来定义;(3) 从接收信息的认识主体来定义;(4) 从传输中信息所依附的载体来定义;(5) 从信息的发送、传输、接收的统一客观及和主体之间相互作用来定义。 (二)信息的分类 按照信息的内容、获取方式、存在方式、传播范围、加工程度等标准可以将信息分为多种类型。 (三)信息的特征 信息的作用体现为:(1)客观性与普遍性;(2)表征性和可识别性;(3)可存储性和传递性;(4)信息的价值性和共享性;(5)信息的不确定性和不完全性;(6)信息的时效性;(7)信息的可处理性; (四)信息的作用 作用体现为:(1) 信息是万事万物有序性的依据;(2) 信息是人类认识世界和改造世界的中介;(3) 信息是维持社会生存与发展的动因;(4) 信息是管理的基础 第二节信息组织的发展、概念与条件 (一)信息组织的发展简史 简单回顾信息组织的发展历史,明确信息组织活动的广泛性和悠久性。 (二)信息组织的概念 本小节要掌握序的概念和信息组织的概念,并理解二者的关系。 (三)信息组织的条件 信息组织必须具备信息、人员、设备以及软要素四个方面的条件 (四)信息组织的内容

信息融合方法研究进展

龙源期刊网 信息融合方法研究进展 作者:陈慈张敬磊盖姣云王云 来源:《科技视界》2019年第17期 【摘要】从信息融合的起源,功能模型,数学模型,在民事上的应用以及发展趋势对多 源信息融合进行介绍,指出该领域的研究趋势,为信息融合的研究发展提供一些借鉴和启示。 【关键词】信息融合;功能模型;数学模型;综述 中图分类号: TP202 文献标识码: A 文章编号: 2095-2457(2019)17-0032-002 DOI:10.19694/ki.issn2095-2457.2019.17.014 Research Progress on Information Fusion Methods CHEN Ci ZHANG Jing-lei GAI Jiao-yun WANG Yun (School of Transportation and Vehicle Engineering,Zibo Shangdong 255000,China) 【Abstract】From the origin of information fusion, functional model, mathematical model,civil application and development trend to introduce multi-source information fusion, provide support for the research and development of information fusion. 【Key words】Information fusion; Functional model; Mathematical model; Review 1 信息融合概述 美國在 1973 年的时候首次将数据融合技术应用到军事领域。八十年代,美国利用数据融合技术在海湾战争中占得先机之后,建立了以数据融合为技术核心的C3I军事系统。1986年Joint Directors of Laboratories(JDL)建立了面向功能的基本模型及基本术语词典,1998年再 做进一步完善。迄今为止,研究者提出了多种数据融合模型,被引用最多的是美国国防部的JDL模型。JDL四级功能模型见图1。 图1 JDL四级功能模型 2 信息融合数学模型 2.1 人工智能方法方法

信息处理用词语义项区分的原理和方法

[收稿日期]2005-04-01 [作者简介]吴云芳,语言学博士,北京大学计算语言学研究所讲师,研究方向为计算语言学、现代汉语句法和语义;俞士汶,北京大学计算语言学研究所教授,研究方向为计算语言学。 3本文研究得到了国家973项目(2004C B318102)、中国博士后科学基金(2004035029)和863项目(2001AA114210,2002AA117010)的支持。 信息处理用词语义项 区分的原则和方法 3吴云芳 俞士汶 (北京大学计算语言学研究所 北京 100871) [摘要]本文探讨了面向汉语信息处理的词语义项区分应该遵守的原则和方法。先界定了作为计算机自动词义消歧对象的多义词的范围;然后指出面对大规模真实 文本,词语义项区分应具有可操作性,即应具有完备性和离散性;最后论证了上下文 语境是计算机区分词语意义的最终凭借,信息处理用词语义项区分的依据应主要来 自词语的句法行为。 [关键词]义项;多义词;词义标注;词义消歧;语料库 [中图分类号]H08[文献标识码]A[文章编号]100325397(2006)022******* The Principles and Methods of Sense Discrimination for Chinese Language Processing WU Yunf ang ,YU Shiwen Abstract :This paper reviews the principles and methods that should be followed by sense discrimination for Chinese language processing.The range of polysem ous w ords as the object of the com puter automatic w ord sense disambiguation is delimited.The sense discrimination should be operationalized when processing the large natural texts ,that is ,w ord senses should be com pleted and discrete.Als o discriminating the w ord senses should mainly rely on the w ord syntactic behavior on the context. K ey w ords :sense ;polysem ous w ords ;w ord sense tagging ;w ord sense disambiguation ; corpus 2006年5月 第2期语言文字应用Applied Linguistics May ,2006N o.2

智能信息处理 人工神经网络总结

第1讲:神经网络信息处理方法 人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统 人工神经网络特点:1.大规模并行处理2.分布式存储3.自适应(学习)过程 人工神经网络的基本要素:神经元功能函数、神经元之间的连接形式和网络的学习(训练)。 1.神经元功能函数 神经元在输入信号作用下产生输出信号的规律由神经元功能函数f (Activation Function)给出,也称激活函数,或称转移函数,这是神经元模型的外特性。

2 神经元之间的连接形式 *前向网络(前馈网络) 网络可以分为若干“层”,各层按信号传输先后顺序依次排列,第i层的神经元只接受第(i-1)层神经元给出的信号,各神经元之间没有反馈。======前馈型网络可用一有向无环路图表示. *反馈网络 典型的反馈型神经网络每个节点都表示一个计算单元,同时接受外加输入和其它各节点的反馈输入,每个节点也都直接向外部输出。 Hopfield网络即属此种类型。在某些反馈网络中,各神经元除接受外加输入与其它各节点反馈输入之外,还包括自身反馈。有时,反馈型神经网络也可表示为一张完全的无向图. 3. 人工神经网络的学习(训练) Hebb 有例子,δ学习规则,感知器学习,Hidrow_Hoff,胜者为王 第2讲:BP神经网络模型 BP神经网络其基本思想是: 学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。 正向传播时,输入样本从输入层传入,经隐层逐层处理后,传向输出层。若输出层的实际输出与期望输出(教师信号)不符,则转向误差的反向传播阶段。 误差的反向传播是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传,并将误差分摊给各层的所有单元,从而获得各层单元的误差信号,此误差信号即作为修正各单元权值的依据。 这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程,是周而复始地进行的。权值不断调整过程,也就是网络的学习训练过程。此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度,或进行到预先设定的学习次数为止。 BP神经网络的缺陷:

污水处理设备工作原理

污水处理设备工作原理 面对日益严重的水污染,促使我们必须对所排放的污水及其他污染物进行处 理和治理,使其能达标排放,以减轻和改善水环境污染。污水处理就是采用各种 技术与手段,将污水中所含的污染物质分离去除(回收利用) ,或将其转化为无 害物质,使污水得到净化。 污水处理系统主要设备描述: 1. 格栅:安装在泵房集水井进口处的一组平行栅条, 主要用以拦截污水中的 漂浮物和粗大的悬浮物,以便减轻后续处理构筑物的处理符合,使之正常运行。 2. 沉砂池:用以分离、去除污水中密度较大的无机颗粒, 以免这些杂质影响 后续处理构筑物的正常运行,是水泵、管道免受磨损和阻塞,减轻沉淀池的无机 符合,改善污泥的流动性,以便于排放、运输。 3. 生化反应池:利用微生物的新陈代谢作用,创造有利于微生物生长、繁殖 的良好环境,加速微生物的增殖及其新陈代谢生理功能, 从而使污水中的污染物 得以降解、去除、转化和稳定,使之无害化的处理方法。 4. 沉淀池:设置在生物处理构筑物之后,用于沉淀生物处理构筑物出水中的 微生物固体。 污水处理设备工作原理: 超滤是一种以筛分为分离原理,以压力为推动力的膜分离过程,过滤精度 在0.005-0.01卩m 范围内,可有效去除水中的微粒、胶体、细菌、热源及高分 子有机物质。如下图所示。 毅腾环保污水处理设备可广泛应用于物质的分离、 浓缩、提纯。超滤过程无 相转化,常温下操作,对热敏性物质的分离尤为适宜,并具有良好的耐温、耐酸 碱和耐氧化性能,能在60C 以下,pH 为2-11的条件下长期连续使用。 关于污水处理设备工作原理就说到这里了,希望对你有所帮助! —H ?节 迪 二 站 '_?沉 f ■ 回用哉排 4 污盘回

信息管理原理

第4章信息管理的基本原理 要点·难点解析 本章的知识点包括: 信息源与信息组织 信息流与信息管理 信息宿与信息使用 信息资源开发与利用 信息管理原理是信息管理活动本身具有普遍意义的规律。从信息管理活动的过程来看,研究信息源、信息流、以及信息宿的基本规律是进行信息管理的基础。本章就组织机构而言,讨论其信息组织、管理和使用问题。最后,在此基础上,指出信息管理的目的——信息资源充分开发和有效利用。 基本要求:要求掌握信息管理的基本原理,具体地讲,从信息源与信息组织、信息流与信息管理、信息宿与信息使用这前、中、后三方面,全面地把握信息管理的活动规律。然后,基于信息资源管理是信息管理发展的新阶段,进一步要把认识提升到信息管理的目的是信息资源的开发和利用这一高度。 本章的重点和难点:重点是信息源分析、信息采集和信息组织的概念;信息流分析、信息处理和信息管理的概念。难点是信息行为、信息用户、信息使用的概念;信息资源开发利用的相关问题。 4.1 信息源与信息组织 4.1.1 从信息源谈信息组织 信息源,顾名思义,就是信息的来源。信息源的分布及其变化的规律性是信息源研究的主要内容,其目的在于明确信息收集的方向。 如果以组织边界为界限,可将信息源分为内部信息源和外部信息源。如果根据时间标准来区分,可分为一次信息源和二次信息源。如果根据信息的运动形式,还可以把信息源分为静态信息源和动态信息源。根据信息是否数字化,可以将信息源区分为数字化信息源和非数字化信息源。 信息源分析和信息采集是一个微观过程的两个方面,信息源分析侧重宏观的理论研究,信息采集则注重具体的实际行动。 信息采集是信息资源能够得以充分开发和有效利用的基础。在信息采集时首先要明确收集什么信息,也就是要对各种信息加以选择。信息的采集,简言之,就是信息的选择过程。选择是信息采集的核心。信息采集要考虑针对性、系统性、科学性、预见性和计划性等原则。 信息组织就是对所采集的信息实施有序化的过程,是信息管理过程的核心内容之一。整序的主要方法是分类。信息分类的任务就是通过分类把各种能够信息归入适当的位置,把性质相同的聚在一个类里,性质相近的聚在相近的类里,性质不同的聚在不同的类里。信息组织从内容来看,主要包括信息描述、信息揭示、

信息组织教学大纲

信息组织与开发课程教学大纲 学分 3 学时48 适用专业信息管理与信息系统课程类别_专业基础必修课 先修课程程序设计基础、信息管理概论 适用学习层次、形式专科、函授 大纲执笔者姓名许立帆制订日期2013年6月 一、课程的地位作用 本课程为信息管理专业及信息系统专业学生专业必修课程。 二、课程的教学目标与基本要求 本课程的教学任务是通过本课程的学习,使学生系统掌握信息组织的基本理论、方法和技能,熟悉不同信息组织方法的实际应用,了解网络环境下信息组织的研究状况、最新进展与技术,并能初步分析和解决有关信息组织理论及实践中的相关问题。 三、课程内容和基本要求 (一)导言 1、教学基本要求 (1)理解信息组织的必要性和重要性 (2)掌握信息组织的基本形式和检索途径 (3)了解信息组织的处理方式和研究内容 2、教学内容 (1)★信息组织▲信息组织与信息检索的关系 ★信息组织的必要性 (2)★检索工具的分类信息组织的常见类型 (3)信息组织的处理方式 (二)信息组织原理 1、教学基本要求 (1)了解对信息组织的要求 (2)掌握信息组织中的控制与规范 (3)掌握规范控制的依据 2、教学内容

(1)★信息组织过程中所依据的原理★▲检全率检准率 (2)描述控制▲词汇控制▲句法控制相关因素控制 (3)▲逻辑知识▲知识分类信息资源组织的特点 (三)信息描述 1、教学基本要求 (1)理解信息描述的意义 (2)掌握信息描述的规范 (3)熟练掌握信息描述的检索点和规范文档 (4)掌握MARC格式的结构组成 2、教学内容 (1)★信息描述信息描述的规范 (2)▲信息资源描述项目、标识和描述级次 (3)★▲检索点名称规范档 (4)★▲MARC格式的结构组成 (四)信息描述工作 1、教学基本要求 (1)了解信息描述工作的要求、方式和基本程序; 掌握联机编目与Connexion系统 (2)熟练掌握信息描述的基本方法 2、教学内容 (1)★信息描述工作的必要性与过程 (2)★▲题名的描述方法▲责任者项★版本项▲载体形态项▲文献标准编号提要项★检索排检项 (五)分类法 1、教学基本要求 (1)了解分类法的意义和类型 (2)掌握分类法的结构 (3)熟练掌握类目体系建立的过程和步骤 (4)了解网络分类法组织的特点 2、教学内容 (1)信息分类的意义信息分类法的类型 (2)★信息分类法的结构剖析

基于神经网络的信息融合技术

基于多传感器信息融合的 数控机床故障诊断研究 1.引言 数控机床具有加工柔性好、加工精度高、加工质量稳定、生产率高等诸多特点,但其结构和运行工况也很复杂,一旦机床发生故障,引起故障的因素众多,有机械方面的,有电气方面的,同时同一种故障往往有不同的表现,同一种症状又常常是几种故障共同作用的结果,故障的多样性、复杂性和各故障之间的复杂联系构成了数控机床故障诊断中的重点和难点。每个传感器都有一定的功能和测量范围,单个传感器的数据从某个侧面反应被测对象或系统的情况,难免带有一定的局限性。仅仅通过单一传感器的特征提取和诊断分析将无法成功完成对数控机床的故障诊断任务。因此多传感器数据融合技术显得尤为重要,它能克服传感器使用的局限性和传感器信息的不准确性,充分地、综合地、更有效地利用多传感器信息,减少信息的模糊性,增加决策可信度,提高对数控机床的故障诊断的准确率。 多传感器数据融合是一种重要的传感器信息处理方法,它起源于20世纪70年代,最早被应用于军事领域,用于解决目标识别与跟踪、状态与身份估计、态势和威胁估计等技术问题。它能充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源,在一定准则下进行分析、综合、支配和使用,得到对被测对象的一致性解释和描述,并做出相应的判断、估计和决策。 多传感器数据融合有多种算法,其中,D-S证据理论方法的应用最为广泛。本文主要建立了基于多传感器信息融合的数控机床二级故障诊断系统:基于自适应加权算法的一级融合,基于D-S证据理论的二级融合。然后利用某一论文中的数控机床的测量数据,通过MATLAB软件对其进行分析计算,最后得出结论。 2.基于多传感器信息融合的二级故障诊断系统 本文介绍了一种基于多传感器信息融合的二级故障诊断系统:基于自适应加权算法的一级融合,基于D-S证据理论的二级融合,如图1所示。

秋季南大信息组织第一次作业

题号:1 题型:单选题(请在以下几个选项中选择唯一正确答 案)本题分数:2 在信息组织中,如果将大量的、分散的、杂乱的信息组织成一个系统,建立起内在的关联性,信息系统的整体功能将大于各个信息单元的功能之和。这一观念依据的理论基础是(A) ?A、系统科学理论 ?B、语言学 ?C、协同学 ?D、耗散结构理论 标准答案:a 说明: 题号:2 题型:单选题(请在以下几个选项中选择唯一正确答 案)本题分数:2 所谓归类,是指依据建立的分类体系对信息资源进行组织的活动,一般是根据信息资源的特点,将其(C)地归入该系统的相应类目,通过这一操作实现对信息资源的分类组成。 ?A、按照作者名称字顺 ?B、按照题名字顺 ?C、分门别类 ?D、按照主题 标准答案:c 说明: 题号:3 题型:单选题(请在以下几个选项中选择唯一正确答 案)本题分数:2

包括信息组织和信息检索在内的信息系统正是一个开放系统,它与外界进行着信息的交换,既采集信息也输出信息。这一观点依据的理论基础是(A) ?A、耗散结构理论 ?B、语言学 ?C、系统科学理论 ?D、协同学 标准答案:a 说明: 题号:4 题型:单选题(请在以下几个选项中选择唯一正确答 案)本题分数:2 优化选择是对初选信息的鉴别、筛选和剔除,其主要任务是去粗取精、去伪存真,使信息流具有更强的(A)和时效性。 ?A、针对性 ?B、科学性 ?C、知识性 ?D、专业性 标准答案:a 说明: 题号:5 题型:单选题(请在以下几个选项中选择唯一正确答 案)本题分数:2 在文献信息描述中应遵循客观性原则,因此著录文献时主要的著录主要依据是(B)。 ?A、文献销售信息 ?B、文献题名页 ?C、图书馆书目信息 ?D、书评信息

信息组织期末考试

一、名词解释(每题4分,共5题) 1、信息组织:根据信息检索的需要,利用一定的工具和技术将庞杂无序的信息系统化,有序化的过程。 2、信息检索:根据检索需要,利用一定的技术和手段并从检索系统中获取相应信息资源的过程。 3、信息揭示:也称信息标引,是对信息的主题内容,形式特征等的选择,概括和提炼描述的过程。 4、专指度:是指其语义的内涵与外延与信息主题的内容的切合程度 5、标引:是指对信息内容的描述。索引:是指为了方便查询信息而建立的一系列有效的规则。 6、集成法:信息组织的集成法是指在检索系统中采用具有多维信息组织的检索语言,或在同一情报检索系统中同时采用多种实现了兼容互换的检索语言。 7、分类标引:依据一定的分类语言,对信息资源的内容特征进行分析、判断、选择并赋予分类标识的过程。 8、谱系分类:是将检索语言按语系、语族、语支和语种体系划分的一种方法。 9、轮排转换:是将检索语句中的每个有意义的词依次排在检索入口,其他词保持相对位置的情况下的移动的一种形式转换。 10、分类主题一体化:是指在一个检索语言系统中,对他们的分类部分的术语,参照标识及索引实施统一的控制,使两者有机的融为一体,从而能够同时满足分类标引和主题标引的需要,发挥其最佳的整体效应。 二、填空题(每题2分,共10题) 1、常用的信息组织的方法有:分类组织法、主题组织法、集成组织法 2、《中图法》的复分表包括(通用复分表)和(专类复分表)两种。 3、信息组织常用的基本原理包括:语言学原理、系统论原理、知识组织原理、概念逻辑原理 4、对信息检索系统评价的两个重要指标是查全率和查准率 5、从文献标引所用标识是否规范区分,可将文献标引划分为受控标引、自由标引和混合标引三种形式。 6、主题词的概念等级关系主要指词与词之间的属种关系、整体与部分关系、包

基于神经网络的信息处理方法和设备的制作流程

本公开涉及计算机数据处理领域。本公开的实施例公开了基于神经网络的信息处理方法和装置、电子设备和计算机可读介质。该基于神经网络的信息处理方法包括:获取输入信息;基于输入信息,采用元神经网络预测参数存储器中的各参数的概率分布,其中,参数存储器是预先基于主神经网络的全连接层构建的;基于参数存储器中的各参数的概率分布,确定主神经网络的全连接层关于输入信息的参数组合模式;基于全连接层关于输入信息的参数组合模式,更新主神经网络的全连接层,并基于更新全连接层之后的主神经网络对输入信息进行处理,得到所与输入信息对应的输出信息。该方法实现了基于输入信息的主神经网络的参数的自动动态调整。 权利要求书 1.一种基于神经网络的信息处理方法,包括: 获取输入信息; 基于所述输入信息,采用元神经网络预测参数存储器中的各参数的概率分布,其中,所述参

数存储器是预先基于主神经网络的全连接层构建的; 基于所述参数存储器中的各参数的概率分布,确定所述主神经网络的全连接层关于所述输入信息的参数组合模式; 基于所述全连接层关于所述输入信息的参数组合模式,更新所述主神经网络的全连接层,并基于更新全连接层之后的主神经网络对所述输入信息进行处理,得到所与所述输入信息对应的输出信息。 2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括: 利用主神经网络的特征提取层对所述输入信息进行特征提取,得到所述输入信息的抽象表示;以及 所述基于所述输入信息,采用元神经网络预测参数存储器中的各参数的概率分布,包括: 基于所述输入信息的抽象表示,采用元神经网络预测参数存储器中的各参数的概率分布; 所述基于更新全连接层之后的主神经网络对所述输入信息进行处理,包括: 基于更新后的全连接层对所述输入信息的抽象表示进行处理。 3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述基于所述输入信息的抽象表示,采用元神经网络预测参数存储器中的各参数的概率分布,包括: 将所述输入信息的抽象表示作为所述元神经网络的动态参数,利用包含所述动态参数的元神经网络预测参数存储器中的各参数的概率分布。 4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述基于所述参数存储器中的各参数的概率分布,确定所述主神经网络的全连接层关于所述输入信息的参数组合模式,包括:

信息组织》复习大纲

《信息组织》复习大纲 第一章绪论 一本章主要内容: 1.信息组织概述 信息资源、文献信息资源、网络信息资源的含义与种类;信息组织的理论基础、内容及功能;信息标引的含义及类型;信息资源描述的含义;信息排序的内容;信息组织的必要性;信息组织的研究内容、类型和方法;信息组织手段。 2.信息组织的发展 我国分类法、主题法及文献编目的发展史;国外分类法、主题法及文献编目的发展史;信息组织的发展趋势。 二、复习思考题: 1.什么是信息组织,它有哪些功能? 2.简述信息标引过程的主要环节;按所用的检索语言分,信息标引可分为哪两种主要类型? 3.为什么要进行信息组织?目前常用的信息组织的方法有哪几种? 4.我国古代主要的图书分类体系有哪几种?分别有哪些较有影响的图书分类目录? 5.DDC传入我国后,对我国近代分类法产生了哪些影响?请列举我国近代受DDC影响产生的部分分类法。 6.简述国外主题语言的演变历程(主题法类型、有代表性的词表) 7.请列举近现代欧美国家影响较大的编目规则或条例。 8.简述当前信息组织的发展趋势。

第二章信息组织分类法 一、本章主要内容: 1.分类法概述 类与分类的概念;文献分类的作用;文献分类法与电子分类法的概念;文献分类法的类型。 2.国内外主要分类法简介 《杜威十进分类法》、《国际十进分类法》、《美国国会图书馆分类法》、《冒号分类法》、《中国人民大学图书馆图书分类法》及《中国科学院图书馆图书分类法》的概况、体系结构、标记制度及其特点。 二、复习思考题: 1.文献分类有何作用? 2.什么是文献分类法?按编制方法,它可分为哪三种类型? 3.试比较等级列举式分类法与分面组配式分类法的特点,并请分别列举国外对应的有代表性的分类法作品。 4.试比较DDC、UDC和LCC的特点。 5.简述《人大法》的特点。 6.简述《科图法》的特点。

污水处理工艺脱氮除磷基本原理

污水处理生物脱氮除磷基本原理 国外从六十年代开始系统地进行了脱氮除磷的物理处理方法研究,结果认为物理法的缺点是耗药量大、污泥多、运行费用高等。因此,城市污水处理厂一般不推荐采用。从七十年代以来,国外开始研究并逐步采用活性污泥法生物脱氮除磷。我国从八十年代开始研究生物脱氮除磷技术,在八十年代后期逐步 实现工业化流程。目前,常用的生物脱氮除磷工艺有A2/O法、SBR法、氧化沟法等。 ?生物脱氮原理 生物脱氮是利用自然界氮的循环原理,采用人工方法予以控制,首先,污水中的含氮有机物转化成氨氮,而后在好氧条件下,由硝化菌左右变成硝酸盐氮,这阶段称为好氧硝化。随后在缺氧条件下,由反硝化菌作用,并有外加碳源提供能量,使硝酸盐氮变成氮气逸出,这阶段称为缺氧反硝化。整个生物脱氮过程就是氮的分解还原反应,反应能量从有机物中获取。在硝化和反硝化过程中,影响其脱氮效率的因素是温度、溶解氧、PH值以及碳源,生物脱氮系统中,硝化菌增长速度较缓慢,所以,要有足够的污泥泥龄。反硝化菌的生长主要是在缺氧条件下进行,并且要用充裕的碳源提供能量,才可促使反硝化作用顺利进行。 由此可见,生物脱氮系统中硝化与反硝化反应需要具备如下条件: 硝化阶段:足够的的溶解氧,DO值在2mg/L以上,合适的温度,最好在20℃,不能低于10℃,,足够长的污泥泥龄,合适的PH条件。 反硝化阶段:硝酸盐的存在,缺氧条件DO值在0.2mg/L左右,充足碳源(能源),合适的PH条件。 生物脱氮过程如图5—1所示。 反硝化细菌 +有机物(氨化作用)(硝化作用)(反硝化作用)

?生物除磷原理 磷常以磷酸盐(H 2PO 4 -、HPO 4 2-和H 2 PO 4 3-)、聚磷酸盐和有机磷的形式存在于废水中,生物除 磷就是利用聚磷菌,在厌氧状态释放磷,在好氧状态从外部摄取磷,并将其以聚合形态储藏在体内,形成高磷污泥,排出系统,达到从废水中除磷的效果。 生物除磷主要是通过排出剩余污泥而去除磷的,因此,剩余污泥多少将对除磷效果产生影响,一般污泥龄短的系统产生的剩余污泥量较多,可以取得较高的除磷效果。有报道称,当泥龄为30d时,除磷率为40%,泥龄为17d时,除磷率为50%,而当泥龄降至5d时,除磷率达到87%。 大量的试验观测资料已经完全证实,再说横无除磷工艺中,经过厌氧释放磷酸盐的活性污泥,在好氧状态下有很强的吸磷能力,也就是说,磷的厌氧释放是好氧吸磷和除磷的前提,但并非所有磷的厌氧释放都能增强污泥的好氧吸磷,磷的厌氧释放可以分为两部分:有效释放和无效释放,有效释放是指磷被释放的同时,有机物被吸收到细胞内,并在细胞内储存,即磷的释放是有机物吸收转化这一耗能过程的偶联过程。无效释放则不伴随有机物的吸收和储存,内源损耗,PH变化,毒物作用引起的磷的释放均属无效释放。 在除磷系统的厌氧区中,含聚磷菌的会留污泥与污水混合后,在初始阶段出现磷的有效释放,随着时间的延长,污水中的易降解有机物被耗完以后,虽然吸收和储存有机物的过程基本上已经停止,但微生物为了维持基础生命活动,仍将不断分解聚磷,并把分解产物(磷)释放出来,虽然此时释磷总量不断提高,但单位释磷量所产生吸磷能力随无效释放量的加大而降低。一般来说,污水污泥混合液经过2小时厌氧后,磷的释放已经甚微,在有效释放过程中,磷的释放量与有机物的转化量之间存在着良好的相关性,磷的厌氧释放可使污泥的好氧吸磷能力大大提高,每厌氧释放1mgP,在好氧条件下可吸收2.0~2.24mgP,厌氧时间加长,无效释放逐渐增加,平均厌氧释放1mgP,所产生的好氧吸磷能力降至1mgP以下,甚至达到0.5mgP。因此,生物除磷并非厌氧时间越长越好,同时在运行管理中要尽量避免PH的冲击,否则除磷能

第1节 认识计算机 2《计算机处理信息的过程》教案

第1节认识计算机 2《计算机处理信息的过程》教案 一、教学目标 知识目标: (1)知道冯·诺依曼原理构建的计算机有哪五部分构成。 (2)学会分析计算机工作过程。 能力目标: 拓宽知识面,培养团队协作精神。 情感目标: 培养学生的良好的信息素养。 二、教学重点 知道冯·诺依曼原理构建的计算机有哪五部分构成。 三、教学难点 学会分析计算机工作过程。 四、教学方法 讲授、合作探究讨论 五、课时1课时 六、教学过程 1、新课导入 师:我们早上刚刚上完了数学课,下面请大家来回答一个简单的数学问题,1+2=?, 生:3(因为问题简单,学生好奇地望着老师) 师:那我们下面就来和大家一起来分析我们处理这个任务的几个小过程,大家先相互讨论3分钟,3分钟后请部分同学回答这个问题。(强调合作探究讨论)下面请大家推荐一位同学来回答这个问题,老师在学生回答问题的时候,引导学生把处理1+2=?这个任务的分为下面几个小过程(斜体字板书) (1)获取信息(学生听到老师问的1+2=?这个问题) (2)存储信息(把1+2=?这个问题存储在我们的大脑中) (3)运算(大脑对1+2=?进行运算) (4)控制(1+2=?进行运算,大脑器官的控制) (5)输出信息(说出1+2=3,让大家知道你的答案) 计算机处理信息和我们人脑处理信息的过程基本是相同的,假如我们大家是科学家,请大家来设计计算机,大家把计算机分为哪几个部分(提示学生每个处理信息的过程对应计算机的一个组成部分) 请一个同学来回答(学生对照刚刚的老师板书应该能回答出来)。 2、新课讲授 1946年美藉匈牙利科学家“计算机之父”冯·诺依曼提出的“存储程序”工作原理。按照冯·诺依曼原理构建的计算机由五个部分组成:运算器、存储器、控制器、输入设备、输出设备,和大家设计的计算机组成是类似的,大家都是小科学家呀(恰当鼓励,提高学生学习积极性) 1

神经网络在传感信号处理中的应用.

神经网络在传感信号处理中的应用 一、基本原理 神经网络是一种不需要选取基函数系的非线性函数逼近方法。本文利用神经网络的高度非线性描述能力, 实现传感信号的处理。由于神经网络是根据对象的输入2输出信息, 不断地对网络参数进行学习, 以实现从输入参数到输出参数的非线性映射; 还可以根据来自机理模型和实际运行对象的新数据样本进行自适应学习, 尤其是通过不断的实时学习, 可以适应对象参数的缓慢变化。因此, 这种方法克服了机理建模所存在的困难。神经网络可以完成大量的信息处理任务, 其应用涉及相当广泛的领域。归纳起来, 神经网络的信息处理任务主要包括: (1) 数学上的映射逼近。开发一种合适的函数f :A < R n T < R n ,以自组织的方式响应以下的样本集:(x i , y i) , ( x2 , y2) , ? , ( x i , y i)(这里y i = f ( x i)或y i =f (x i) + n o ,(其中n o为噪声))。象识别和分类等计算都可以抽象成这样的一种近似的数学映射。 (2) 联想记忆。是指实现模式完善、恢复相关模式的相互回忆等。神经网络的信息分布式存储于连接权系数中, 使网络具有很高的容错性和鲁棒性, 而模式识别中往往存在噪声干扰或输入模式的部分损失,网络的这一特点使其成功地用于模式识别问题。 将神经网络应用到传感信号处理涉及到两个重要的问题: 模式预处理变换和模式识别。预处理变换是指接受一种形式模式, 应用神经网络把它转换为更多想要或可用形式的模式; 而模式识别则是把一模式映射到其它类型或类别的操作。可见, 神经网络在传感信号处理应用的基础是神经网络的函数逼近能力, 并 利用这一能力对传感器进行建模。已有许多文献对神经网络的函数逼近能力进行了研究, 而基于神经网络的传感系统的建模有直接逆系统建模法、正2逆系统建模法、逆2逆系统建模法。

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