无约束优化之线性搜索技术研究

梯度下降法及其变体是最常用的数值优化算法之一,也是迄今为止优化神经网络最常用的方法.在每一个最新的深度学习库中几乎都包含了各种优化的梯度下降法的实现.作为其关键子问题的线性搜索技术解决了梯度下降法带来的收敛速度慢、易陷入局部极值等缺点,实现了非线性函数求全局极值的快速收敛.本文对线性搜索技术及其收敛性进行深入研究,实现了基于Armijo条件的回溯算法,并对其性能进行了分析.

经典同步问题的死锁解决方案

哲学家就餐问题和吸烟者问题是两个经典的进程同步问题模型,它们均是对多个竞争进程互斥地访问有限资源(例如I/O设备)问题的建模。针对这两类进程步问题,分析不合理地使用PV操作导致死锁产生的原因,提出了阻止死锁产生的详细方案。对此类问题的深度剖析有助于学生深刻地理解操作系统原理中的资源共享、进程同步及死锁等重要概念。

在VFP中实现数据移动器

通过建立两个列表框和一个命令按钮组来实现移动器,目的是给出列表枢和OLE拖放的使用实例。

基于人工智能的语音识别系统及应用研究

语音识别技术是生物识别技术的一种,是继传统的依靠生物特征进行识别的技术(指纹与掌纹)之后出现的一种新技术。语音识别技术通过对一种或多种语音信号进行特征分析,以实现对声音信号的匹配和辨别。将人工智能嵌入到语音识别技术中,在矢量化模型建立、特征参数提取、模式匹配和分析处理过程中具有更大优势。实验结果表明,通过基于人工智能的语音识别系统对语音对象进行语音识别,速度快,准确率高。

MCMC采样技术及其在贝叶斯推断上的应用

后验分布是贝叶斯推理的本质,所有进一步的贝叶斯推断均可通过后验分布来完成.然而,应用统计实践中利用Bayes定理得到的后验密度经常是半共轭乃至复杂的、高维的.马氏链式蒙特卡洛(MCMC)方法为解决此问题提供了很好的思路.主要研究基于马氏链的蒙特卡洛采样技术基本算法和实现策略.

基于ZigBee网的城市交通路口路况信息监测系统

基于MyEclipse软件平台,采用CC2530协调器和红外传感器采集、传输数据,并利用Zigbee网络通信,构建了一个城市交通路口路况信息监测系统。该系统实时地采集各交通路口的路况信息,通过无线传感网络技术将信息发送到协调器,协调器通过串口将数据传送到系统终端进行处理,并及时将处理结果发布到网络上。经过测试,系统运行相对稳定,能检测通往交通路口各条路的车辆拥堵情况。