最大-乘积型模糊联想记忆网络的一种新的学习算法

本文提出了最大-乘积型模糊联想记忆网络的一种新的学习算法,并给出了严格的理论证明.在一定条件下,新算法能将多个模糊模式对可靠地编码到模糊联想记忆网络的连接权矩阵中,且已存储的模式对可被完整地回想出来,并举例验证了算法的有效性.     

带有增强和变换因子的三层结构双向联想记忆神经网络

提出了一种带有增强和变换因子的三层结构的双向联想记忆神经网络。介绍了增强和变换因子的巧妙选取方法,此方法可使网络很好地适用于相关度很高的样本。但是网络容量的增加往往伴随着寄生稳态点的增加,为避免这种情况,在网络中引入三层结构,这种新的双向联想记忆神经网络能够确保任意相关的样本达到完美的双向联想记忆。仿真实验证明了该方法的优越性。     

教学对社会表征的塑造:对词汇网络的研究

研究教学时学生社会表征的塑造作用.在康复医学课授课前后以“康复”为刺激词,构建“康复”社会表征联想词网络.采用网络可视化、k-核解析、构建随机网络统计检验等复杂网络分析法,比较授课前后的“康复”社会表征.发现授课前社会表征围绕“健康”构建核心结构,授课后围绕“功能”及相关词汇构建更紧密的核心.提示教学可以塑造学生的社会...     

基于NK模型的突发事件应急管理组织系统适应性研究

突发事件的发生发展具有高度不确定性,机械的应急管理组织系统缺乏适应性,难以有效应对.基于NK模型,以适应度景观的复杂性和动态性刻画应急管理决策情景的不确定性,研究简单稳态、复杂稳态、简单动态、复杂动态情景下,集权、分权和层级等决策模式的组织系统的适应性特征,以及组织文化、决策者能力、信息流等因素的影响机理.结果表明,简单稳态情景下,应采用分权模式且促进信息共享;复杂稳态情景下,宜保持适度集权;动态情景下,应采用层级模式并加强信息沟通.决策者能力与决策重心相一致,能有效增强组织系统的适应性.当信息流超过决策者能力时,具有合作文化的分权模式适应性较好.研究为中国应急管理体系顶层设计与模式重构提供理论方法.     

由大脑皮层神经元所组成的HEBBIAN细胞群仿真

近些年来,人们一直研究建立在Hebb细胞群理论基础上,关于大脑皮层联想记忆神经网络模型。这种网络由仿真模型锥体细胞和一个从复现性人工神经网络提取的相关矩阵组成,用来模拟细胞群间的延持活动和模式竞争等。如果在网络中,用运动神经元代替锥体细胞,网络的行为会大大改观.本文所述的仿真结果符合Hebb细胞群理论的生物假说。     

异联想记忆Hopfield神经网络的模型、算法及性能

对联想记忆神经网络(neuralnetworks NN)的特性进行了分析,基于双向联想存储器BAM原理,对自联想记忆HopfieldNN模型进行了扩展,建造了适合于求解模式识别问题的异联想记忆HopfieldNN模型结构.并针对HopfieldNN记忆容量不足的缺陷,对常规的学习算法进行了改进,建立了基于投影原理的伪逆学习算法和广义逆学习算法,提高了HopfieldNN对样本的记忆存储能力.分析表明:本文的研究解决了HopfieldNN应用于异联想记忆模式识别的关键问题.     

基于非线性内电位构造函数的抗伪状态联想记忆

针对传统Hopfield神经网络在联想记忆中存在的大量伪状态,设计出一种以非线性内电位函数构造为核心的抗伪状态方案,以取代传统的Hebb规则及其外积法,建立了一种抗伪状态的联想记忆网络(ASS-SSNN),并通过吸引域的变化研究抗伪状态方案的正确性和有效性.仿真结果表明:ASS-SSNN比采用传统Hebb规则及其外积法的Hopfield联想记忆网络(HNN)在容错性上更优,记忆状态的吸引域明显增大,存储容量也有所增加.     

基于不等概率抽样的不完全信息条件下复杂网络抗毁性模型

为了填补随机失效与故意攻击之间的空白,将复杂网络攻击信息的获取抽象成无放回的不等概率抽样问题,建立了不完全信息条件下的复杂网络抗毁性模型.其中网络攻击信息可以通过信息广度参数和信息精度参数调节控制,随机失效或故意攻击是该模型的两个特例.利用母函数方法解析推导出了任意度分布广义随机网络在随机不完全信息和优先不完全信息条件下的两个重要抗毁性度量参数——临界移除比例和巨组元规模,得到的解析结果可以分析和预测不完全信息条件下复杂网络的抗毁性.以无标度网络为例对一般攻击信息参数组合进行了仿真分析,发现随机隐藏少量节点信息将大幅度提高复杂网络的抗毁性,获取少量重要节点的信息可以大幅度降低复杂网络的抗毁性.     

基于超网络的作战信息流转建模及特性分析

针对现有单一要素模式的信息网络不能有效反映作战信息流转复杂结构及动态过程的问题,提出一种基于超网络的作战信息流转"两层三网"模型构建及特性分析方法。首先,分析作战信息流转超网络结构特征,抽象作战节点和信息关系的多维属性,定义关联映射规则,建立作战信息流转超网络模型;其次,从节点的超度分布、超边的度分布、介数、聚类系数、子图向心性和网络弹性6个方面,研究了作战信息流转超网络的拓扑特性。最后,以空中突击作战为例,通过仿真实验,验证了模型与方法的可行性和合理性。     

从整体角度看复杂网络的结构灰态问题

从网络整体的角度分析,复杂网络作为复杂系统的抽象拓扑结构,具有灰态性特征。通过对灰态概念的界定和区分,指出复杂网络结构的灰态性特征根源于其复杂性属性。同时,应用统计物理学及灰色系统理论的研究方法,探讨了复杂网络的四个经典结构指标的灰态表述——边、节点的权重、度、网络的聚类系数,进一步验证了复杂网络的结构灰态特性。     

外积取等联想记忆神经网络部分同步收敛性

在生物视觉系统中发现的部分同步振荡现象被认为是视觉信息处理的重要机制 ,并对认识脑信息处理机制有重要意义。以联想记忆神经网络为例 ,针对外积取等学习准则定义了两种部分同步运行规则 ,通过引入样本向量割、割等价及割互补的概念 ,对外积取等联想记忆神经网络部分同步运行的收敛性作了直接的数学分析 ,证明了实现收敛所需的迭代数是有限的。     

节点数固定的复杂网络模型初探

由于随机图模型、小世界模型和无标度模型的结构上存在交叉性，有必要对复杂网络进行新的分类。本文将复杂网络分成两类：节点数固定的复杂网络和节点数变化的复杂网络，且重点研究了前一类网络。首先时节点数固定的网络进行了细分，然后分析了在边的不同连接方式下节点数固定的网络的度分布、平均最短路长度和聚类系数等特征，最后讨论了小世界特性与无标度特性产生的原因。研究表明，节点数固定的网络大多具有小世界特性，小世界特性与无标度特性是从不同的侧面来研究复杂网络的，从而很好地解释了在许多复杂网络这两种特性能够共存的原因。     

城市路网的复杂网络特性及可靠性仿真分析

首先通过在路网中引进网络平均距离、节点度分布以及簇系数等概念,重点研究了城市路网映射后的复杂网络特征,以合肥市路网为例进行了实证研究。在此基础上,尝试运用复杂网络理论探讨城市路网可靠性,并以合肥市路网为例,进行了路网选择性攻击和随机失效条件下的可靠性仿真分析,其结果表明路网展现出完全不同的鲁棒性。将复杂网络理论应用到城市路网分析,进一步拓展了城市交通网络基础理论的研究思路和研究范围。     

基于二分图的城市公交网络拓扑性质研究

以北京市公交系统为例,用二分图模型对其进行描述,分别构建出公交站点网络和公交线路网络,对二分图、公交站点网络和公交线路网络进行了度的分布、集聚系数以及平均路径长度等拓扑参数的计算,并与规则网络和随机网络进行了比较,发现北京市公交系统具有"小世界"网络的性质.最后深入地研究了公交线路网络与公交站点网络拓扑参数形成的机理.     

Performance of Feedback BP Networks

ＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆＦｅｅｄｂａｃｋＢＰＮｅｔｗｏｒｋｓ￥ＬｕｏＳｉｗｅｉ；ＹａｎｇＷｕｊｉｅ＆ＺｈａｎｇＡｉｊｕｎ（Ｄｅｐｔ．ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．ＮｏｒｔｈｅｒｎＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅ...     

北京市公共汽车交通网络几何性质的实证研究

采用复杂网络的研究方法，针对北京市公共汽车交通建立了公交线路、公交换乘和停靠站点复杂网络，利用这3个网络的几何量讨论了北京市公交网络的几何性质。利用实际数据计算的蛄果显示存在某些线路具有中转的作用。部分停靠站点具有中枢作用；民众出行平均需乘坐17．4站并换乘1．7次。研究结果还揭示了公变网络的点权分布具有不同于其他加权网络的点权分布的性质。     

多种攻击策略下无标度网络修复策略

为了更有效地对遭受攻击的复杂网络进行修复,需要寻求各种攻击策略下最有效的修复策略。分析了复杂网络的三种攻击策略：随机失效、故意攻击和不完全信息下的攻击。建立了复杂网络的修复模型,在此基础上定义了三种修复策略：平均修复策略、重点修复策略和偏好修复策略。以无标度网络(BA模型)为例,运用仿真方法研究了三种修复策略在不同攻击策略下的适用性,给出了各种攻击策略下最有效的修复策略。     

时滞Markov跳变BAM神经网络的鲁棒稳定性

针对一类具有Markov跳变参数的时滞双向联想记忆(BAM)神经网络,研究了其在系统参数不确定情况下的鲁棒稳定性.在不要求连接权矩阵的对称性和激励函数的可微性与单调性的情况下,通过构造适当的Lyapunov泛函得到了此类神经网络均方鲁棒稳定的充分条件.该条件考虑了时滞Markov跳变神经网络中参数的不确定性,改进了现有文献中的关于时滞Markov跳变神经网络的稳定性条件,所得结果以线性矩阵不等式(LMI)的形式给出.最后,通过实例仿真验证了所得结论的有效性.     

汉语句法网络的复杂性研究

旨在研究汉语句法网络的复杂性和复杂网络指标作为一种语言学研究手段的可行性,给出了如何按照依存句法树库构建句法网络的方法,自建了两种不同语体的汉语句法网络,对平均路径长度、聚集系数和度分布等复杂网络指标进行了测度.结果表明,两个句法网络和随机网络的平均路径长度和直径大致相当,但句法网络的聚集系数要远远大于随机网络,句法网络的度分布符合幂律,因此两种句法网络均为小世界和无尺度网络.发现两种语体的句法网络直径相同,但在平均度、平均路径长度、聚集系数和幂律指数方面则有较明显的差别.     

一种新的大规模网络最短路径的近似算法

平均最短路径长度是复杂网络的一个重要特性,但是对于大规模网络的平均最短路径长度的计算是困难的.在最近的一次对中国教育网的研究中.建立了一个有2 354 934个网页和26 816 209个链接的网络.要想计算该网络的平均最短路径长度,无论是传统的Floyd、Dijkstra算法,还是基于MPI的并行算法,在现有的计算机资源下都难以实现.提出了二级网络的概念,并基于此给出了一种针对中国教育网的新算法,使得在可以接受的时间内完成平均最短路径的近似计算,经试算效果令人满意,说明这种方法对于计算大规模网络的平均最短路径是有效的.