具有认知判别功能的自联想记忆神经网络模型

提出一种具有认判别功能的自联想记忆神经网络模型，对一个新的输入模式，当网络达到平衡点时，通过一种差别函数可差别该模式是否是网络中已存贮的模式，如不是则对其进行学习；如是则该平衡状态即为其联想结果，给出了模型及其学习规则，分析了网络吸引子半径与有关参数的关系及模型对输入模式的筛选作用，最后给出了计算结果。     

多模式集成的RBF神经网络天气预报

针对复杂庞大的多模式数值预报数据,提出一种径向基函数(RBF)神经网络集成天气预报模型.根据天津市预报站点采用的WRF模式、RUC模式等数值预报数据的特点,将多种单模式数据作为RBF神经网络输入,网络输出为集成预报结果.实验表明:RBF神经网络集成预报模型降低了单模式预报误差,更加贴近了真实数据,并且在稳定性和实效性方面均有良好表现.     

用 Hopfield 网络求 LS 法的损失函数及辨识参数

讨论了用连续Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络实现最小二乘（ＬＳ）法同时求损失函数及辨识参数，进而对该网络的一次输入的矩阵参数进行多阶次辨识的计算。通过增加一维输入矩阵使其构成计算所需要的结构，及根据最小二乘法结构上的特点对该网络的反馈信息加以控制的手段，使该网络在稳定时，能够同时输出辨识参数及损失函数。依此顺序对反馈信号进行控制，可以依次得到低于该输入阶次的各阶辨识参数及损失函数     

基于单个CCⅡ+实现的单输入二输出二阶滤波器

提出一种仅仅用一个电流传器（CCⅡ＋）实现的单输入二输出二阶电流模式滤波器电路。该电路由一个电流传器（CCⅡ＋）、两个电容、三个电阻构成，它能实现二阶低通、带通滤波函数。本文分析了该电路的电流传输函数，并用PSPICE对该电路进行了仿真。仿真结果表明，该电路设计正确，电路结构简单，所用元器件少。     

关系模式转换为网络模式的一种方法

本文基于关系理论的数据函数依赖的概念,讨论了关系模式转换为网络模式的一种方法,给出了一组转换规则和基于这组规则的算法。     

多项式基函数神经网络模型

从函数逼近理论出发，用一组正交基函数作为三层前向神经网络各隐含单元的输出特性，以其加权和作为网络的非线性输出，构成一种单输入单输出正交基函数神经网络模型。建立了多输入的多项式基函数神经网络，并给出了非线性静态特性拟合，ＸＯＲ特性和动态特性拟合计算机仿真结果。     

非线性函数逼近的神经网络方法

针对工程实际中一类典型的非线性函数逼近问题，本阐述了单层函数型网络及双层网络在应用时各自的特点，并提出了对网络输入节点进行优化选择，可提高网络的逼近精度，简化网络结构。中给出具选择方法，计算机模拟结果验证了该方法的有效性。     

基于权函数正交基展开的过程神经元网络学习算法

针对过程神经元输入和网络连接权均可以是过程或时变函数，为解决过程神经元网络训练涉及的时域聚合运算问题，提出了基于权函数基展开的过程神经元网络学习算法。在网络输入函数空间中引入权函数正交基，将输入函数和网络连接权函数表示为该组正交基的有限项展开形式，利用函数基的正交性，可简化过程神经元在时间聚合运算中的复杂性，提高网络学习效率.     

非线性函数逼近的神经网络方法

针对工程实际中一类典型的非线性函数逼近问题，本文阐述了单层函数型网络及双层网络在应用时各自的特点，并提出了对网络输入节点进行优化选择，可提高网络的逼近精度，简化网络结构．文中给出了具体的选择方法，计算机模拟结果验证了该方法的有效性。     

作波分复用最佳楔形平面阵列波导光栅传输模式特性的研究

采用楔霰平面阵列波导研究了其传输特性，建立了最佳数学模型，对于渐变波导光栅输入Bloch模转换成平面输入波讨论得到其AWG的传输效率及模式－幅值函数。楔形平面阵列波导能够作光局域网的星形耦合器和波分复用器。     

一种多业务UPC／NPC结构模型

ＡＴＭ网络中的用法／网络参数控制（ＵＰＣ／ＮＰＣ）通过阻止有意或无意的用户滥用速率进入网络,以保护网络资源和其他用户的服务质量,因而是保证网络正常运行的重要手段,由于ＡＴＭ网络为多种业务提供服务,而各种业务类型的特征和服务质量要求相关差很大,因此对ＡＴＭ网络的ＵＰＣ／ＮＰＣ提出新的要求,提出了一种ＡＴＭ网络多业务ＵＰＣ／ＮＰＣ结构模型,该模型适用于包括ＡＢＲ在内的全部现有的ＡＴＭ服务类型,由于要用     

结合原型网络的远程监督命名实体识别方法

针对利用远程监督标注文本实体过程中存在实体类别标注错误问题导致模型难以有效区分各实体的类别特征，影响模型精准度的问题，本文提出一种利用原型网络过滤训练语料中标注错误样本的远程监督命名实体识别方法，利用预训练的原型网络编码正确标注实体生成类别原型表示，过滤语料中距类别原型较远的样本.实验表明，使用原型网络有效地提高了语料的标注质量，提升了模型性能.     

防火墙技术与校园网络安全

在分析计算机网络及校园网安全因素的基础上，介绍了防火墙的原理、功能、分类等，重点讨论了大学校园网安全的相关内容，以及校园网络环境下如何利用防火墙技术保障校园网络的安全。     

结合地点类别和社交网络的兴趣点推荐

随着互联网和全球定位技术的高速发展,基于位置的社交网络(location-based social network)不断涌现,鼓励用户通过签到的形式发布个人动态并实时分享地理位置。海量的签到数据为挖掘用户偏好提供了机会,有利于提供基于位置的服务,如兴趣点(point of interest)推荐。兴趣点推荐旨在通过分析用户历史出行记录来得到用户的位置偏好,从而在未来为用户推荐新的地点,同时也能帮助广告商精准地投放用户感兴趣的广告。地点类别往往能够精准地提炼出位置的上下文语义,而现有的兴趣点研究大多都直接去计算用户对地点的偏好,没有有效地结合类别信息。通过对社交网站Yelp的公开数据集进行分析,发现相比访问共同的地点,朋友之间更容易访问相同的类别。因此,考虑朋友间地点类别偏好关系比直接考虑用户间项目偏好的关系更为合适。文中提出一种结合地点类别和社交网络的兴趣点推荐算法CSRS,先从用户历史签到记录获取用户地点类别偏好,然后考虑朋友间的类别偏好差异性。在Yelp数据集上的实验结果表明,与其他算法相比,文中提出的算法在准确率和召回率指标上都取得了更好的结果。     

浅析高校图书馆网络安全管理

随着图书馆自动化、数字化以及网络化的发展,图书馆工作的运行模式、业务管理、文献信息资源的服务对网络的依赖程度也越来越大,但由于它的开放性和共享性导致网络的安全问题。因此加强和促进图书馆网络的安全保障及管理显得尤为重要,本文论述了网络安全的含义和种类,分析了图书馆网络安全面临的主要威胁,并提出了相应的防范措施。     

网络环境下新闻类型对大学生信仰的影响

设计网络环境的边界，确定网络环境空间边界的主要变量，选择大学生思想政治状况滚动调查中关于信仰的一些核心题目予以具体化和操作化.对东中西部“985”“211”和普通本科等10所高校的大学生开展问卷调查，数据处理均使用SPSS，后期处理以对应分析为主，探索相同变量不同取值类别之间的差异，以及不同变量不同取值类别之间的对应关系，得出新闻类型对大学生信仰影响的相关结论.     

异构网络表示学习方法综述

现实生活中存在的网络大多是包含多种类型节点和边的异构网络,比同构网络融合了更多信息且包含更丰富的语义信息。异构网络表示学习拥有强大的建模能力,可以有效解决异构网络的异质性,并将异构网络中丰富的结构和语义信息嵌入到低维节点表示中,以便于下游任务应用。通过对当前国内外异构网络表示学习方法进行归纳分析,综述了异构网络表示学习方法的研究现状,对比了各类别模型之间的特点,介绍了异构网络表示学习的相关应用,并对异构网络表示学习方法的发展趋势进行了总结与展望,提出今后可在以下方面进行深入探讨:1)避免预先定义元路径,应充分释放模型的自动学习能力;2)设计适用于动态和大规模网络的异构网络表示学习方法。     

高职物流运筹技术课程建设与改革探讨

高职物流管理专业开设物流运筹技术课程具有重要的理论和现实意义，该课程应是核心课程之一．该课程在教学内容上可以分为以下五个项目：线性规划应用；动态规划应用；存储论与库存控制；网络分析与控制技术；决策技术．教学上应在同一范畴下创设多个学习情境，适宜采用“讲授一理解”、“演示一模仿”、“操作一指导”和“展示一讲评”四个环节的课堂教学方法．     

灵州学院校园网建设方案

阐述了灵州学院校园网的建设方案，内容包括校园网的总体设计思想、网络设计要求、校园网的建设内容、网络选型、网络设备的选择和结构化综合布线等．     

基于概念网的智能信息服务系统的设计与实现

针对如何组织、管理与有效获取信息问题,介绍了一个基于概念网的集信息收集、检索与管理的智能信息服务系统设计与实现.依靠概念网,采用文本类别特征提取及文本匹配和概念角色提取算法完成待收录文档的自动分类组织,利用概念检