混沌神经网络用于灰度图象的联想记忆

针对一般联想记录系统只能自理二值模式的特点提出一种多植模式的相关学习方法,并在改进的ＧＣＭ模型（Ｓ－ＧＣＭ）基础上实现了对多灰度级图象的记忆与识别,最后对识别的效果和影响因素作了分析。     

CMOS与内存

初学者园地一、安全保护为了更可靠的保护电脑，可以设置ＣＭＯＳ口令。进入系统的ＣＭＯＳＳＥＴＵＰ程序（屏幕会有提示按哪一个键，通常是Ｄｅｌｅｔｅ键），在ＣＭＯＳＳＥＴＵＰ程序中，可以选择“Ｕｓｅｒｐａｓｓｗｏｒｄ”，输入您的口令，口令输入后系统还会要您再输入一次以便确认。如果您忘记了口令，您会有一点小麻烦。 忘记了口令怎么办？有三种办法：一是试试其它口令。您可以试试ＡＭＩ、ＡＷＡＲＤ、ＰＡＳＳＷＯＲＤ、ＣＭＯＳ、Ｈ９９６和ＳＹＸＺ这些字符串，这些通常是区分大小写的，还可试试这些字符串的大小写变体；…     

时序建模中周期信号和趋势项的处理问题研究

利用格林函数的概念，探讨了自回归滑动平均模型（ＡＲＭＡ）对周期信号和多项式趋势信号的描述问题。笔者通过理论推导和建模实作，指出ＡＲＭＡ模型或ＡＲ模型可以正确表述周期性信号和趋势性信号，因此在时间序列建模时，不必要也不应该将上述成分剔除。这一观点有别于对该问题的传统认识，并进一步探讨了造成这一错识的原因。     

馆藏数据CNMARC化的一种方法

介绍了笔者将馆藏数据ＣＮＭＡＲＣ化的方法及体会。从技术方案的选定、转换语言的选择、对现有．ＤＢＦ馆藏数据的分析等入手，分析将．ＤＢＦ格式数据转换成ＭＡＲＣ格式的过程，最后提出使用ＶＢ语言和ＡＣＣＥＳＳ数据库将．ＤＢＦ转换成ＭＡＲＣ文本的算法。     

换位子AP权有界性

设μ，λ∈ＡＰ〈Ｖ＝（μλ＾－１）＾１－Ｐ，１〈ｐ〈∞，ｂ∈Ｅ＾１（ｄｘ），如果ｂＢＭＯＶ，则换位子「Ｔ，Ｍｂ」满足，存在一个常数Ｃｆ与ｆ有关，使得∫／「Ｔ，Ｍｂ」ｆ－Ｃｆ／＾ｐλ≤Ｃ∫／ｆ／＾ｐμ；相反地若Ｃｉ＝「Ｒｉ，Ｍｂ」是Ｌ＾ｐ（Ｒ，μ）到Ｌ＾ｐ（Ｒ，λ）有界算子，即∫Ｒ＾ｎ／「Ｒｉ，Ｍｂ」ｆ／＾ｐλ≤Ｃ∫Ｒ＾ｎ／ｆ／＾ｐμ，（ｉ＝１，２，…，ｎ），则ｂ∈ＢＭＯＶ，此结果推广了Ｂｌｏｏｍ（     

H′(R)空间中二阶微分算子的尺度函数

本文在Ｈ′（Ｒ）再生核空间中按照小波分析的方法,利用再生核函数给出了时域,频域上的尺度函数,并对Ｈ′（Ｒ）中的任一函数给出了展式,其展开系数可由函数值准确表示。     

神经网络非线性模型算法控制

将多项式基函数神经网络作为了模型算法控制（ＭＡＣ）中的内部模型,以此逼近被控对象的非线性特性,推导出相应的最优控制策略算法,克有了ＭＡＣ不能和于非线性预测的缺陷,该方法对在被控对象未知或建模困难情况下能很地实现地系统的预测控制,具有很强的鲁棒性和自适应性。     

单片机在现代社会中的应用

一、前言单片机是组成微型计算机的各功能部件：中央处理器（ＣＰＵ）、随机存取存储器（ＲＡＭ）、只读存储器（ＲＯＭ）、Ｉ／Ｏ接口电路、定时器／计数器及串行通讯接口等部件制作在一块集成芯片中，构成一个完整的计算机。由于它的结构与指令功能都是按工业控制要求设...     

羧酸和卤代烃的FMO能量简易求解及与σ常数的关系研究

以ＦＲＳ＾ＨＯ＝Ａ，∑／Ｒσ－Ｂ，ＥＬＵ＾ＲＳ＝Ａ，∑／Ｒσ－Ｂσ－Ｂ线怀方程计算了羧酸，卤代烃等有机物的ＨＯＭＯ（或ＬＵＭＯ）能量。所得结果与实验值一致。讨论了非工 体系有机物的ＦＭＯ能量同Ｔａｆｔ值σ的关系。     

异丙苯在不同硅含量SAPO—5分子筛上的裂化反应特征

在ＥＳＲ－ＧＣ－Ｃｏｍｐｕｔｅｒ联机的动态装置下，用固定床微型英催化反应器，研究不同硅含量ＳＡＰＯ－５（２２），ＳＡＰＯ－５（１９），ＳＡＰＯ－５（５）及ＡｌＰＯ４－５和ＨＹ分子筛是丙苯裂化反应的催化活性，ＥＳＲ幅值特征。     

联想记忆混沌神经元网络

在对当前混沌神经元网络在信息处理中的应用研究的基础上,提出了对混沌神经元组成的人工神经网络模型建立一种新的自联想矩阵的方法,由此建立了经沌神经元组成的改进的联想记忆网络。通过仿真实验证实了与现有方法相比,其联想的成功率和加快速度方面都有较大的提高。并从理论上详细地介绍了网络的联想记忆过程和性质提高的原因。     

开关电流联想记忆

“开关电流”是一种新的模拟采样数据信号处理技术,它不需要线性浮地电容,这一性能使得信号处理器件能够用标准的数字VLSI工艺集成.本文探讨了开关电流技术在神经网络方面的应用,提出了一种新的联想记忆模型,并从它的开关电路实现和它的算法两个方面进行了讨论.     

延迟区间BAM神经动力学模型及鲁棒稳定性分析

给出了带轴突信号传输延迟的区间ＢＡＭ神经动力学模型（ＤＩＢＡＭ），它是其他ＢＡＭ模型的推广，应用区间动力学系统的稳定性理论，并且构造适当的Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数，研究了ＤＩＢＡＭ的鲁棒稳定性，得到了一个充分条件，用几个具体例子进行了计算机模拟，结果表明所得的鲁棒稳定性条件的正确性。     

随机噪音对两类联想记忆神经网络特征参数的影响

用数值模拟的方法研究随机噪音对Hopfield神经网络和整体优化网络吸收率Pt otal的影响,得到以下结果：随机噪音可以缩短整体优化网络记忆相区和混合相区的收敛时间.在合适的外加随机噪音的作用下,神经网络系统一些特征参数会得到显著改善.     

基于信息熵的懒散关联分类方法

懒散关联分类针对每个待分类实例的特征进行分类关联规则的挖掘,通常能取得较高的准确率。然而,由于某些数据集中存在一些质量不好的特征,将影响懒散关联分类的准确率。此外,分类耗时较长是懒散关联分类另一个缺点。针对上述问题,提出了一种基于信息熵的懒散关联分类算法。该算法以信息熵度量属性值的质量,仅选取每个待分类实例中最好的k个属性值,将得到规模较小且与待分类实例紧密相关的训练子集,从中高效挖掘到高质量的规则。实验表明,与懒散关联分类相比,基于信息熵的懒散关联分类方法提高了分类准确率,并极大减少了运行时间。     

相联存储器的逻辑机理

相联存储器是一种既可按地址寻址,又可按关键字检索的半导体存储器.相联存储器不需要被检索数据按关键字排序,也不管被检索数据的多少,只要进行一次检索操作即可将关键字与全部被检索数据同时进行比较.从相联存储器的单元电路、存储矩阵和结构框图阐述其逻辑机理.     

动态环境下基于混合记忆策略的遗传算法

为了有效地处理动态优化问题,提出一种短时记忆与长时记忆相结合的混合记忆策略. 被记忆的信息由最优个体与种群概率向量组成. 短时记忆作用于进化过程中的每一代,对记忆中的信息进行提取并构建下一代的种群;长时记忆仅在环境发生变化时产生作用,取新环境中最优的一组信息对短时记忆进行赋值. 该文首先构建了动态环境下基于混合记忆策略的遗传算法,然后在非周期、周期和带噪声周期动态环境下进行算法的性能验证. 实验结果表明,新算法处理动态优化问题的能力优于同类算法.     

一种结合关联与FOIL算法的分类方法

针对如何减少关联分类方法中冗余规则,增加FOIL算法的规则数,以提高分类准确率,提出了一种结合关联与FOIL算法的分类方法,并称之为ACFA．首先,以类支持度和自信度为度量提取长度为1和2的规则,其次,利用Apriori算法挖掘出频繁2-项集F2,然后在频繁2-项集F2申挑选满足条件的频繁项建立候选集,最后在候选集上运用FOIL算法来产生分类规则．实验表明算法ACFA不但有效减少了关联分类方法中冗余的规则,并大大增加了FOIL算法的规则数,提高了分类的准确率．     

面向性能优化的片上存储器容量定制策略

提出了一种SoC片上存储器容量定制策略.通过分析程序中频繁使用的指令块和数据块,建立片上存储器容量和程序性能之间的关系,然后计算出针对该程序性能的片上存储器最佳容量,并预知性能变化.实验结果表明,最佳容量一般不超过程序大小的4%,且程序性能提高显著,平均达到一倍.