求解线性规划问题的神经网络模型

提出了一个解线性规划问题了增广的神经网络模型，证明了该网络全局稳定子平衡点，而平衡点就是线性规划问题的解，该网络的优点是，能够实时获得问题的精确解，且可以同时获得带等式或不等式约束的对偶问题解，该网络易于电路实现。     

求解绝对极小拟合问题的神经网络方法

提出了一个解绝对极小拟合问题的神经网络，并证明它的全局收敛性，该网络的优点是没有选择惩罚参数的困难，稳态解对应最优解，及网络电路中不含变量间的模拟乘法器。     

求解线性等式与不等式组的神经网络模型

提出了一种求解线性等式与不等式组的神经网络模型，该模型避免了惩罚函数模型的缺点，当模型达到稳态时，网络输出将给出问题的精确解。作为一个应用，从本文提出的模型可以导出解一类线性规划问题的神经网络模型     

网络设计中集中器定位问题的神经网络解决方法

给出了用于解决网络设计中集中器定位问题的神经网络方法，这类容量受限的集中器定位问题是求最小总花费的NP完全问题，利用拉格朗日乘数法和惩罚函数构造神经网络动态系统的微分方程，采用专门的神经网络可以有效解决，模拟结果表明，这种神经网络方法有效可行，并能求出最优解或近似最优解。     

一种基于Hopfield神经网络的Adhoc网络QoS路由选择算法

当前研究Adhoc网络的QoS保证主要集中于QoS路由选择。人工神经网络已成为求解大规模优化问题的一种有效方法，已经证明合适的神经网络能实时地得到问题的精确解。主要考虑在Adhoc网络中满足时延条件下的最小耗费问题，建立了一种新的Hopfield神经网络模型，给出能量函数各参数之间的关系，并证明了通过适当选取参数，网络的可行解将是渐近稳定的。计算实例表明了新网络模型的有效性。     

动态模糊神经网络研究

针对静态网络无法处理暂态问题，对具有递归环节的动态模糊神经网络进行了研究。通过在网络第二层中加入内部反馈连接，使其具有动态映射能力，从而对动态系统有更好的响应。网络使用遗传算法与反向传播BP(BackPropagation)算法相结合来训练，避免陷入局部最优解。采用时序预测和动态非线性系统进行了仿真研究，结果表明，动态模糊神经网络较之普通模糊神经网络在收敛速度、预测精度和网络规模等方面都有较大的改善，并具有更好的动态系统处理能力。     

具有时滞的二阶连续型Hopfield神经网络的周期解

对激励函数为非光滑的二阶Hopneld神经网络的周期解的存在唯一性问题进行讨论．得到了当每个输入函数是以ω为周期时，该类神经网络存在唯一性ω周期解的一个充分判据．同时，也获得了该类网络的其余各解全局指数收敛于该ω周期解的一个判据．作为特例，具有时滞的一阶连续型Hopficld神经网络的类似结果也被获得．     

一种动态大系统实时递阶控制方法

为了克服数值计算方法的困难，给出了一种用于求解动态大系统递阶优化控制问题的神经网络模型，构成该神经网络的局部优化子网络和协调子网络同时工作，给出最优解，具有很高的求解效率，并且该网络具有全局渐近稳定性，便于硬件实现及实际应用。     

一类约束优化问题的神经网络

提出了一类解不等式约束优化问题的神经网络，并针对几个党见的约束优化问题给出了相应的网络求解公式。与文献［３］相比，该网络的优点是：虽然问题中含有不等式约束，但所给的网络求解规模没有扩大。     

基于RBF神经网络的销售预测模型的研究与应用

文章研究一种基于RBF神经网络建立预测模型方法，其主要采用有监督学习的SG(Stochastic graclient)法对RBF神经网络进行训练，并通过遗传算法优化隐层节点的中心值，用优化的中心值再次训练网络，优化网络参数，得到全局最优解。     

基于复杂网络的基金加权网络结构分析

为了探讨中国基金市场的网络结构,先通过二分网的单顶点网络构建了基金无向加权网络,再利用网络的基本几何统计量对网络结构特征进行分析.实证分析结果表明基金网络系统是小世界网络和同类匹配网络,并且网络度分布和点强度分布服从幂律分布.进一步分析,找到了这些网络特征的现实含义以及基金在股票投资中的一些特点.     

基于网络分组的切换判决算法

针对大量终端并发切换引起的网络负载不均和网络相似性利用不足的问题,提出一种基于网络分组的切换判决算法。将采集和初始化后的网络参数输入至网络分组模型,利用网络性能的相似性得到网络组;根据终端的偏好类型,基于烟花算法选择目标网络组;求解终端的可接入网络集和目标网络组的交集,得到其候选网络集,从中选择性能因子最大的网络作为目标网络执行切换,动态更新网络组。仿真结果表明,该算法能够在均衡网络负载的前提下,降低切换阻塞率,提高系统吞吐量,提升终端的服务质量。     

网络科学研究的层次模型与实例

本文在分析网络科学的起源、基本含义及其对整个人类社会影响的基础上,以预测网络的动态行为为目标论述了网络科学研究的层次模型,包括基础架构的网络结构层,形式化的网络建模层,理论分析的网络动态分析层和适合各种应用的网络功能层,最后给出一个具体的网络科学的模型实例.     

城市道路网布局结构对公交线网密度的影响

定义了描述道路网整体结构中心化程度的道路网结构集聚度指标,用于描述路网中道路之间的衔接关系,定义了描述道路网综合布局特性的道路网布局结构指数,结合实例分析了路网布局结构对公交线网密度的影响因素和影响机理,通过对实例数据的回归分析验证了公交线网密度与道路网密度和道路网结构集聚度之间的相关关系,并指出道路网布局结构指数与公交线网密度之间具有显著的线性正相关关系.     

神经网络及其应用

阐述了神经网络目前流行的前向网络、反馈网络、相互结合型网络、混合性网络 ,并举例说明把神经网络用于机器人控制     

基于演化涌现的复杂信息网络设计优化

 针对复杂信息网络设计优化问题,分析了复杂信息网络特性,提出了基于演化涌现的复杂信息网络设计优化方法和拓扑结构演化模型。该设计优化方法以融贯论为指导,采用系统分析、建模分析和仿真分析相结合技术途径对复杂信息网络设计优化问题进行多尺度研究,树立基于网络化思维的安全观,突出网络拓扑结构设计,强化网络可控性、安全性和健壮性,体现局域结构演化形成功能整体涌现。拓扑结构演化模型综合选取网络建设成本、时延、健壮性和吞吐量等网络工程特征参数作为网络演化动力,通过调整参数权重生成优化网络。对实测ISP路由器级网络数据的仿真实验表明,方法模型具有可行性、有效性和扩展性,可加深对复杂信息网络动力学行为认识,促进信息网络科学发展。     

一种改进的基于云环境的蚁群优化算法

在研究标准蚁群优化算法的基础上,提出一种旨在改善网络路由的蚁群优化算法以应用于云环境下多元化复杂的网络结构环境.新算法在原有蚁群算法智能寻优的基础上,加入网络节点在网审查机制,实时判断网络节点是否在网,选择最优解路径.仿真实验表明,改进算法能有效地改善因为网络节点在网情况的多变性而造成的部分路径失效的情况,进而缓解网络拥塞.     

浅谈校园网建设规划

校园网是利用现代网络技术、多媒体技术及Internet技术等为基础建立起来的计算机网络，为学校的教学、管理、办公、信息交流和通讯等提供综合的网络应用环境。文章就校园网总体建设规划、构筑安全网络平台和校园网功能实现三方面进行了简要介绍。     

新一代高性能计算机网络

传统的计算机网络体系结构已经越来越不能满足计算机网络应用领域扩展和网络应用技术发展的需求，另外，电信服务的发展也要求电信网能够融合计算机网的服务，这就使得电信界提出下一代网络的设想，下一代网络是电信网与因特网的融合和发展，在因特网技术领域，与下一代网络发展相适配的是高性能计算机网络的发展。根据计算机网络应用的发展需求，未来计算机网络研究的核心问题包括：大规模网络行为分析及其相应支撑系统、新一代高性能网络体系结构及其基础理论、移动网络技术、语义互联网应用技术等。下一代网络的研究与未来计算机网络的研究紧密相关，最关键的就是要研究和开发具有革命性的应用，并以此为目标，对下一代计算机网络体系结构及其基础理论进行研究，同时，还必须分析和研究大规模网络系统的行为，从而为下一代计算机网络的研究提供依据和性能分析的手段。     

Internet宽带接入技术分析

有线网络技术、无线网络技术的巨大进步为宽带接入网络的实现提供了保证。构建宽带接入网络已经成为一种高性能、低成本并具发展前景的网络建设方案。分析了FTTX接入网、XDSL接入网、HFC接入网及无线接入网等技术，阐述了宽带接入网发展中的问题。提出了相应的解决方法。