简介:嫦娥二号卫星是探月工程二期的技术先导星,其主要目的是为嫦娥三号月球软着陆进行部分关键技术试验,并对预选着陆区进行高精度成像。嫦娥二号卫星配置了CCD立体相机、激光高度计、1射线谱仪、x射线谱仪、微波探测仪、高能粒子探测器和太阳风离子探测器等七种有效载荷,在嫦娥一号的基础上进一步深化月球科学探测。嫦娥二号卫星在半年寿命期内圆满完成既定的工程任务和科学探测目标,而后开展一系列拓展试验,取得了航天领域令人瞩目的探测成果,为嫦娥三号月球软着陆和我国后续深空探测奠定了坚实的技术基础。本文从嫦娥二号科学探测目标出发,描述了嫦娥二号卫星的科学有效载荷配置,重点介绍了嫦娥二号的主要探测活动和拓展试验情况。
简介:小世界是一种以较低的连接和能量成本实现高效的信息分离与整合的网络结构,而人脑网络具有显著的小世界特性。在弥散张量成像(diffusiontensorimaging,DTI)脑网络的研究中,如何有效地量化和评估网络的小世界属性依然是研究中存在的一个关键问题。在研究文中,我们首先概括了已有小世界属性评估指标及其存在的问题,随后提出了一种新的基于网络全局效率和局部效率的小世界属性评估指标。为了验证该指标的有效性,我们基于75个中老年人的DTI脑网络对其进行了应用与评估。与传统指标相比,该指标对研究对象的年龄变化更敏感,并与多项认知评估量表的结果存在显著相关。网络节点随机化和网络失连接这两种攻击测试的结果也表明,新指标在DTI脑网络的研究中具有较高的准确性和稳定性。
简介:目的:通过对志愿者观看3D影片之后的脑电信号进行主成分分析,选取最能代表立体视觉疲劳度的主成分,运用BP神经网络对疲劳等级进行建模,提高对疲劳度等级的预测准确度。方法:采集15名志愿者观看五部不同3D影片前后的脑电信号,先对脑电信号进行疲劳度分级并选取特征通道;再对特征通道的脑电信号进行主成分分析选取影响最大的特征主成分,利用BP神经网络进行建模,根据建立的模型对立体视觉引起的疲劳等级进行预测,将预测结果与已知的疲劳等级进行对比。结果:根据文献中的疲劳等级将实验结果分成三个等级;据累计贡献率超过90%选取的前四个主成分建立的预测模型,准确度达95.4%。结论:运用主成分分析和BP神经网络的方法对立体视觉疲劳度进行预测,预测准确度较高,与直接根据脑电特征参数建立模型的方式相比简便和准确,这一方法对立体视觉引起的疲劳度分级及预测提供了新的思路。