《脑科学与类脑智能》：面向未来的中国科学院脑科学与类脑智能研究——强化基础研究，推进深度融合

《脑科学与类脑智能》：类脑计算芯片与类脑智能机器人发展现状与思考

1．自动测试技术的发展； 2．GBIP总线的结构性能； 3．VXI总线的结构和器件分类； 4．智能仪器的结构以及虚拟仪器的结构

(1）非线性 (2）分布处理 (3）学习并行和自适应 (4）数据融合 (5）适用于多变量系统 (6）便于硬件实现

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针对连续域函数优化问题,提出了一种新的全局极大值搜索方法——多感官群集智能算法(multi-sense swarmintelli-gence algorithm,MSA).受鱼群算法(artificial fish-swarmalgorithm,AFA)和FS算法(free search algorithm,FSA)的启发,MSA的搜索机制将大范围勘察和小范围精确搜索相结合,个体在使用视觉信息快速逼近局部较优解的同时,利用嗅觉信息避免群体过于集中并引导个体向全局较优解方向移动.仿真结果证明:MSA鲁棒性较强,全局收敛性好,收敛速度较快,收敛精度较高.最后,将该方法应用于前向神经网络训练,结果表明满足应用要求

对银行的三种营业模型进行分析后指出,现代“机—机”模型是未来银行的必然经营方式,而其关键技术是储户的身份甄别和确保交互信息在网路中的安全。提出了两种安全性控制策略,即双密钥(伴随密钥)与语音智能识别,前者绕过了身份直接甄别,后者则是用动态语音代替动态图像来甄别身份。最后对问题求解策略及算法给出了框架性描述

一、概述 网络技术和计算机总线技术的发展,再加上 测控任务的复杂化以及远程监测任务等迫切需求 ,促进了测控仪器向网络化的方向快速发展。 网络化仪器包括基于计算机总线技术的分布 式测控仪器、基于 Internet/Intranet的虚拟仪器 、嵌入式 Internet的网络化仪器、基于IEEE1451 标准的智能传感系统以及基于无线通讯网络的网 络化仪器系统等

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10.1 遗传算法的基本原理 10.2 遗传算法的特点 10.3 遗传算法的发展及应用 10.4 遗传算法的优化设计 10.5 遗传算法求函数极值 10.6 基于遗传算法优化的RBF网络逼近 10.7 基于遗传算法的伺服系统静态摩擦参数辨识 10.8 基于遗传算法的TSP问题优化