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大脑白质纤维束与算术能力的关系
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作者 李淮周 钟宁 +4 位作者 杨阳 周海燕 杨孝敬 郭家梁 马小萌 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第10期1565-1571,共7页
为了探索大脑白质纤维束与算术运算能力的关系,设计了一个认知功能实验测试所有受试者的算术能力,然后采集T1结构像和弥散张量成像.使用约翰霍普金斯大学白质纤维束图谱提取每条纤维束的平均各向异性分数(fractional anisotropy,FA),并... 为了探索大脑白质纤维束与算术运算能力的关系,设计了一个认知功能实验测试所有受试者的算术能力,然后采集T1结构像和弥散张量成像.使用约翰霍普金斯大学白质纤维束图谱提取每条纤维束的平均各向异性分数(fractional anisotropy,FA),并与行为数据进行相关性分析.结果显示:减法得分与右扣带束(扣带回区域)和右下纵束的FA值呈正相关,算术运算的反应时均与右上纵束(颞叶部分)的FA值呈负相关,并且这些相关与任务的困难差异无关.结果表明:大脑白质纤维束连贯性或髓鞘化的增强可能会提高某些算术能力,进一步为算术运算的神经基础提供了新的证据. 展开更多
关键词 弥散张量成像 白质纤维束 各向异性分数 算术运算
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基于神经网络的动力电池SOC研究 被引量:7
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作者 杨孝敬 钟宁 《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期2415-2416,2438,共3页
利用神经网络进行了动力电池荷电状态(SOC)预测研究。在分析磷酸铁锂电池充放电机理的基础上,采用levenberg-marquardt(LM)算法建立了动力电池的BP(back propagation)神经网络模型,并进行了电池SOC值的预测。结果表明,基于神经网络的电... 利用神经网络进行了动力电池荷电状态(SOC)预测研究。在分析磷酸铁锂电池充放电机理的基础上,采用levenberg-marquardt(LM)算法建立了动力电池的BP(back propagation)神经网络模型,并进行了电池SOC值的预测。结果表明,基于神经网络的电池SOC预测方法具有较高的精度,可用来预测磷酸铁锂电池的SOC值。 展开更多
关键词 动力电池 荷电状态(SOC) 神经网络
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解决加减法计算问题的不同策略
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作者 杨孝敬 杨阳 +1 位作者 李淮周 钟宁 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期587-593,共7页
为了清楚人脑进行加法计算和减法计算的神经机制,探索加法计算和减法计算的不同策略引起对应脑区激活差异,采用思维的自适应控制-理性(adaptive control of thought-rational,ACT-R)建模结合行为实验的方法从更细时间微粒对人类进行加... 为了清楚人脑进行加法计算和减法计算的神经机制,探索加法计算和减法计算的不同策略引起对应脑区激活差异,采用思维的自适应控制-理性(adaptive control of thought-rational,ACT-R)建模结合行为实验的方法从更细时间微粒对人类进行加法计算和减法计算的脑区协同工作原理进行研究.行为实验结果反应时,加法运算的真实反应时为(1 812.14±224.14)ms;减法运算的真实反应时为(2 328.14±287.36)ms;加法运算的正确率为97.92%±2.67%,减法运算的正确率为74.38%±11.3%.ACT-R仿真实验结果为:ACT-R模拟反应时,加法运算为1 813.96 ms;减法运算为2 314.53 ms;模拟结果和真实结果的血氧水平依赖(blood oxygen level dependent,BOLD)信号变化率在左侧前额皮层(left prefrontal cortex,LPFC)脑区拟合结果为96%,在后顶叶(posterior parietal cortex,PPC)脑区拟合结果为98%.实验结果表明:人脑完成减法计算比完成加法计算更为复杂. 展开更多
关键词 加法计算 减法计算 神经机制 自适应控制-理性(ACT-R)
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