模块化神经网络的系统结构和学习算法

提出了一种基于模块化的神经网络的系统结构和学习算法,它通过用分解判定子模块对输入向量的适当分区域、由合成子网将各区域的结果合成,实现了复杂任务的自动分解判定和模块化训练策略。一般函数逼近和三维墨西哥草帽等2个实现表明,该文提出的结构和算法是可行的、有效的;与非模块化神经网络技术相比,提高了训练速度、改善了网络性能,它具有并行性高、通用性强、对新增样本易于学习、便于硬件实现等特点。

并行协作模块化神经网络体系结构

提出了一种并行协作模块化神经网络的体系结构和学习算法 ,它可实现复杂任务的自动分解判定和模块化训练策略 .实验表明 ,本文提出的体系结构和算法与非模块化神经网络技术相比 ,提高了训练速度、改善了网络性能 ,它具有高效并行运行效率、容易实现新增样本学习等特点 .

基于梯度的并行协作模块化神经网络体系结构

该文提出了一种基于梯度的并行协作模块化神经网络的体系结构 (GPCMNN) .它通过分解模块 ,根据梯度方法对学习样本空间自动分解 ,由子空间识别模块和子任务模块实现各子样本空间的识别和学习 ,集成模块将子样本空间结果集成得系统的输出 ,实现了复杂任务的自动分解、判定和模块化训练策略 .实验表明 ,该文提出的GPCMNN体系结构是可行的、有效的 ;与非模块化神经网络技术相比 ,提高了训练速度 ,改善了网络性能 .它具有高效并行的运行效率、便于硬件实现等特点 ,同时又保持了PCMNN[7] 算法的优点 ,改进了它的不足 .

基于邻域搜索的混合遗传算法及其在对称TSP中的应用

基于邻域搜索的混合遗传算法是综合了遗传算法和邻域搜索算法各自优势的全局搜索算法。它既有遗传算法的全局搜索能力,又有高效的局部搜索能力。该算法较好地解决了两种不同算法结合所产生的矛盾。通过对对称TSP的实验表明,算法具有良好的全局寻优性能并得到很好的结果。

清浊音判决算法在语言康复训练中的应用

利用LPC求残差系数,然后对残差系统求自相关,再判断自相关的参数序列是否具有周期性而实现清浊音的判决。利用此算法结合计算机的智能诊断实现了一个应用系统,此应用系统能够让语言障碍患者进行清浊音康复训练,在临床应用中取得了良好的效果。

迭代函数系统的遍历性质——Elton定理的改进

本文改进了 Elton定理的结论 ,得到迭代函数系统的几个新的遍历定理 .

基于ATMS的知识库维护系统与开放逻辑的实现

In this paper, a novel ATMS-based knowledge base maintenance system is proposed. Itenhances functions of the tranditional knowledge base maintenance systems as it is a multiple con-text, open and non-monotonic system, and possesses capacities of describing and characterizingknowledge increment, knowledge update and scientific discoveries. The relation of the open logicand this system is also discussed. Both of them aim at the computer simulation of higher mentalprocesses on theoretical foundation and implementation

外界场作用下的波前曲率关系和波形变化

研究外界场作用下,激发介质的波前曲率关系和波形变化· 理论分析波前曲率关系,得到外界场作用下,波前的法向速度与波前平均曲率、平面波速和外界场之间的线性关系· 数值分析外界场作用下,激发介质的Bar_Eiswirth模型,得到外界场作用下激发介质的波形图案· 这里的理论分析、数值结果与BZ反应的实验结果完全一致,从而解释了外界场作用下的BZ现象。

聚类分析在彩色图像量化中的应用

聚类分析是数据挖掘领域中的一个重要研究方向。它在统计数据分析、模式识别、图像处理等领域有着广泛的应用。迄今为止,人们已经提出了许多用于彩色图像量化的聚类算法。在以往的算法中,由于普遍存在着对初始聚类中心选取的盲目性或极端性,故使重建图像的整体层次与局部细节之间的矛盾未得到较好的解决。该文以SCA犤6犦算法为基础,给出了一种基于最大频度与类内最小距离最大相结合的初始聚类中心优选法———SCAMMD聚类算法。实验表明:该算法能较大幅度地减少图像量化后的均方差以及颜色失真度,量化效果比SCA和其它一些聚类量化算法有显著的提高。

甲壳类动物胃肠神经系统的数值分析

目的数值分析甲壳类动物胃肠神经系统神经元的电位发放。方法利用抑制神经系统的WLC(Winner less Competition)模型计算得到胃研磨和幽门神经系统的节律变化,数值说明龙虾胃研磨内的两侧牙齿和中间牙齿的运动出现切断食物、挤压食物和研磨食物的状态;结果幽门节律出现神经元AB(anterior burster)、PD(pyloric dilatator)和VD(ventricular dilator)之间的同步共振;胃研磨神经系统和幽门神经系统之间显示神经元LPG(lateral posterior gastricneuron)对神经元VD的发放传递等。结论数值结果再现了龙虾胃肠神经系统的实验现象。

龙虾胃肠神经系统的数值分析

利用抑制神经系统的WinnerLessCompetition(WLC)模型,通过数值方法分析Mulloney型龙虾胃肠神经系统神经元的电位发放,得到胃研磨囊和幽门神经系统中各个神经元的电位发放和系统的节律变化。结果表明,胃研磨系统内神经元的发放规律显示两侧牙齿和中间牙齿出现切断、挤压和研磨食物等状态,幽门系统内神经元的发放规律显示幽门节律出现依次发放的三个部分。两个神经系统的数值结果,不仅解释了龙虾胃肠神经系统中神经元电位发放与肌肉运动的关系,而且理论再现了龙虾胃肠神经系统的节律变化和实验结果。

一类非牛顿系统弱解的长时间性态(英文)

本文讨论一类非牛顿系统弱解的长时间性态,证明解在L2 范数下的衰减速率为(1+ t)-n/4 达到和线性热方程一致.

理由维护系统的研究

一、引言自从七十年代中期 Doyle 对理由维护系统(Reason Maintenance System,RMS)做了开创性的工作之后,人们对它的研究与应用的兴趣与日俱增,迄今,RMS 在求解约束满足问题、非单调推理、辑逻程序设计、数据库管理等方面都有广泛的应用。在历史上,关于理由维护系统的命名有过某种混乱。这个领域的首创者 Doyle(1979)把他的系统称为真值维护系统 TMS(TruthMaintenance System),然而,Doyle 本人也表示,这个词用得并不恰当。另外,相容性维护或者信念维护也被用来称呼这类系统。

遗传算法的研究与应用

根据遗传算法的一些基本概念以及遗传算法的操作流程,对遗传算法的繁殖算子从数学上给出定义,刻划了繁殖算子的本质。遗传算法是一种基于概率意义上的随机搜索算法,但它是从空间上的一组点而不是一个点出发,因此遗传算法的搜索能力比其他随机搜索算法更强,可以找到全局范围内的最优解。但是,应该注意在遗传算法的应用中,要避免其过早的收敛,防止陷入局部最优解。

城市规划辅助审批系统

简要介绍了城市规划辅助审批系统的功能、案例推理原理、技术基础和软件编写特点。系统在一定程度上实现了规划审批的量化，为政府各部门的管理和决策提供了科学的依据。

非线性系统多输入单输出神经网络模型的收敛特性

对非线性系统神经网络模型的收敛特性进行了分析,给出了适宜的训练参数和训练方法,进而对乙烯裂解炉反应过程建立了神经网络模型。

基于.NET的网络考试系统的软件设计

本文基于.NET技术设计了三层B/S结构的网络考试系统。考试系统中的每个服务如身份验证服务、成卷服务、阅卷服务、信息发布服务等都是以一个Web服务,即Web Service存在。它们可以被布署在不同的计算机上面,通过IIS服务器,当Internet上的一个Web客户访问这些服务时,系统靠.NET的运行机制可以找到这些服务并加以访问。

高考3+X成绩排序的一个数学模型

建立了高考 3+x成绩一个排序模型 ,模型的参数便于高等院校根据学校的特点确定其取值 .且该模型给出了考生的一个模型分数 ,按此分数排序决定考生录取次序 ,可做到“公平公正、择优录取”

聚类分析在彩色图像量化中的应用

提出了一种基于模式识别技术的彩色图像量化的新算法—基于最小距离最大的快速统计聚类算法(FSCAMMD)。本算法克服了SCA算法对聚类中心初始值选取的不足,给出了最大频度与类内最小距离最大相结合的方法—初始值优选法。实验结果表明,本算法可较大幅度地减少图像量化后的总方差以及颜色失真度,量化效果优于SCA和其它一些聚类量化算法。

基于EBL的过程故障诊断专家系统

建立了基于EBL的学习模型来完善知识库的过程故障诊断专家系统。同时 ,在获取新知识后对知识库进行维护。示例表明