为了提升航班运行风险预测精度，基于某航空公司2016—2018年航班运行风险数据，在验证15个风险时间序列的混沌特性后，构建基于多变量混沌时间序列的风险预测模型。首先，对15个风险时间序列进行多变量相空间重构，采用主成分分析法（PCA）对相空间进行降维处理；然后，基于迭代预测的方式，分别采用极限学习机、RBF神经网络、回声状态网络和Elman神经网络建立风险短期预测模型；最后，以降维后的相空间作为输入，计算并比较分析未来1～7 d的风险预测结果。结果表明：多变量相空间重构后总维数为62维，经PCA降维处理，降至31维；在不同的预测模型中，降维后RBF模型预测效果最佳；其中，预测第1天结果相对误差<25%出现频数为82.62%，至第5天仍达75%以上；该模型第1天预测结果的修正平均绝对百分比误差（MAPE）值为11.32%，且前5 d均低于20%，满足航空公司使用要求。1～5 d预测结果对航班风险管控具有实践操作价值，证明基于多变量混沌时间序列的风险预测方案可行、有效

➢重症肌无力 ➢Lambert Eaton综合征 ➢低钾性周期性麻痹 ➢进行性肌营养不良症 ➢炎症性肌病

针对提高Wi-Fi指纹室内定位技术性能，提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN）的信道状态信息（Channel state information，CSI）指纹室内定位方法。在离线阶段联合定位环境参考点的幅度差和相位差信息，利用CNN进行训练，保存训练后的CNN网络模型作为指纹；在线阶段，针对不同实验场景，对测试数据的幅度差信息和相位差信息进行加权处理，引入改进的基于概率的指纹匹配算法，利用待定位点的CSI信息并通过CNN网络模型预测待定位点的坐标。此外，为增强算法普适性，针对复杂室内场景，提出了双节点定位方案来提高定位精度。在廊厅和实验室室内两种不同定位场景进行了实验，信息联合定位算法分别获得了24.7 cm和48.1 cm的平均定位误差，验证了基于CNN的CSI幅度差和相位差联合定位算法的有效性

1、掌握流脑和乙脑的病因、病理变化。 2、熟悉阿尔茨海默病和帕金森病的病变特点。 3、了解中枢神经肿瘤共同生物学特性和胶质瘤一般病变特点

第一节 运动神经元病 第二节 阿尔茨海默病 第三节 额颞叶痴呆 第四节 路易体痴呆 第五节 痴呆的鉴别诊断

一、名词解释 1.卫星现象(satellitosis) 答案:①变性、坏死的神经细胞胞体周围;②5个以上少突胶质细胞

第一节 血浆脂蛋白 一、血浆脂蛋白分类 二、血浆脂蛋白特征 第二节 载脂蛋白 一、载脂蛋白的蛋白组成与特征 二、载脂蛋白基因结构与染色体基因定位 第三节 脂蛋白受体 一、低密度脂蛋白受体 二、极低密度脂蛋白受体 三、清道夫受体 第四节 脂蛋白代谢 一、外源性脂质代谢 二、内源性脂质代谢 第五节 神经鞘脂代谢 (自学) 一、磷脂概述 二、神经鞘脂代谢 第六节 脂蛋白代谢紊乱 一、高脂蛋白血症 二、继发性高脂蛋白血症 第五节 脂蛋白代谢紊乱与AS 一、动脉粥样硬化概述 二、引起AS的脂蛋白 三、HDL的抗AS功能 四、代谢综合征 第六节 高脂蛋白血症的预防和治疗 一、高脂血症的治疗目标值 二、高脂血症的饮食与药物治疗 三、儿童高脂蛋白血症的监测 第七节 脂蛋白和脂质测定方法学评价 一、血浆脂质测定 二、血浆脂蛋白测定 三、载脂蛋白测定 四、血浆脂代谢相关蛋白与酶的测定 五、脂质代谢紊乱的相关基因突变分析 六、溶酶体疾病实验诊断

第一部分 社会认知的定义和分类 第二部分 社会认知神经科学

1、生理学概述：生理学研究的内容、对象及方法；生理学研究与水产养殖的关系；生理学研究的动态及其进展 2、生理机能的调节及其控制：神经调节、体液调节及其与神经调节的关系、自身调节；非自动控制系统；反馈控制系统；前馈控制系统；稳态的概念

一、 信息传递是生命活动的重要内容 二、神经系统在信息传递中的作用 三、激素系统和细胞信息传递 四、神经、激素配合作用控制体内稳态