函数联接神经网络的实验研究

函数联接神经网络具有结构简单 ,易于实现 ,扩展性和通用性强等许多优点 .利用面向对象方法实现了函数联接神经网络的几种模型 ,探讨了该网络的变结构调整问题 ,并通过实际的例子对网络的不同模型进行了实验研究 。

云环境下一种强隐私保护的安全Top-k查询方案

在一个多用户应用场景下,为了防止云勾结一个数据拥有者或一个数据使用者对授权用户的查询隐私进行合谋攻击,构建了云计算环境下针对查询隐私的合谋威胁模型,并实现了一种高效的强隐私保护查询方案.方案采用动态的安全查询索引结构,该结构可以保证外包数据的安全性,且适用于数据文件频繁动态更新的多用户环境,极大地提高了系统的可伸缩性和可用性.为了满足用户的个性化查询需求,依据关键字权重对查询结果进行秘密相关性排序,实现了安全的top-k查询.

一类值函数激励学习的遗忘算法

大状态空间值函数的激励学习是当今国际激励学习领域的一个热点和难点问题 .将记忆心理学中有关遗忘的基本原理引入值函数的激励学习 ,形成了一类适合于值函数激励学习的遗忘算法 .首先简要介绍了解决马尔可夫决策问题的基本概念 ,比较了离策略和在策略激励学习算法的差别 ,概述了标准的 SARSA(λ)算法 .在分析了人类记忆和遗忘的一些特征后 ,提出了一个智能体遗忘准则 ,进而将 SARSA(λ)算法改进为具有遗忘功能的 Forget-SARSA(λ)算法 。

一个因素化SARSA(λ)激励学习算法

基于状态的因素化表达 ,提出了一个新的 SARSA(λ)激励学习算法 .其基本思想是根据状态的特征得出状态相似性启发式 ,再根据该启发式对状态空间进行聚类 ,大大减少了状态空间搜索与计算的复杂度 ,因此比较适用于求解大状态空间的 MDPs问题 .

激励学习的最优判据研究

激励学习智能体通过最优策略的学习与规划来求解序贯决策问题 ,因此如何定义策略的最优判据是激励学习研究的核心问题之一。本文讨论了一系列来自动态规划的最优判据 ,通过实例检验了各种判据对激励学习的适用性和优缺点 。

一类基于有效跟踪的广义平均奖赏激励学习算法

取消了平均奖赏激励学习的单链或互通MDPs假设,基于有效跟踪技术和折扣奖赏型SARSA(λ)算法,对传统的平均奖赏激励学习进行了推广,提出了一类广义平均奖赏激励学习算法,并对算法的性能进行了初步的比较实验。

试论毛泽东的科学发展动力观

关于科学发展的动力问题 ,是毛泽东科技思想的重要组成部分。毛泽东从哲学的高度 ,把科学技术当作一种特殊的社会意识来加以研究 ,认为科学理论与科学实践的矛盾、学术“争鸣”和社会的实际需要构成了科学发展的主要动力。

经济全球化与发展中国家的发展对策

经济全球化已成为当今世界经济发展的一大趋势。它既有力地推动了全球化资源的自由流动和合理配置 ,又增加了国际竞争的压力。发展中国家在充分享有经济全球化所带来的好处的同时 。

自顶向下规划高校数字校园

目前，如何建设数字校园已是国内高校信息化建设的一个热门课题。但数字校园的建设由于投入大、周期长、牵涉广、项目多、协调难，因此系统风险大、效果难以把握。如何有效地降低系统风险、发挥系统聚合效益？20世纪20年代生物学家贝塔朗菲等人创立的一般系统论认为：从整体性、关联性、时序性、等级结构性和动态平衡性等多维度分析，建立适当的系统模型，是对认识与把握复杂系统的一条理性之路。

VC实现Win95下的串行通信

介绍了在Windows95平台下串行通信的工作机理 ,讨论了用VisualC + +设计串行通信程序的编程方法 。

基于Web页面的动态技术综述

本文介绍了常用的九种基于Web页面的动态技术 ,讨论了它们的特点和性能 。