改进QDPSO算法在BP网络训练中的应用

QDPSO（Quantum Delta-Potential-Well-based Particle Swarm Optimization）算法是基于量子空间的粒子群算法，对QDPSO算法进行了改进，结合Iris分类问题，应用到BP网络的权值优化中，并和基于标准PSO算法的方法进行了比较。实验结果表明：该算法性能优于所比较的两种算法，并且具有良好的收敛性和稳定性。     

量子计算机与经典计算机

<正> 量子信息学是最近几年迅速发展起来的新兴学科,由于它潜在的应用价值和重大的科学意义,正引起各方面越来越多的关注。利用量子态相干、叠加及纠缠的性质,量子计算机可以实现大规模的并行计算,产生经典计算机无法比拟的信息处理功能。20世纪下半叶电子计算机蓬勃发展的主要基础是基于硅材料的微电子器件,这里将以微处理器为基础的电子计算机称为传统计算机。由于现有计算机以二进制数字0和1为基础,信息的存储、读写和复制等操作都是用经典物理过程来实现的,故称为经典计算机。而设想中的量子计算机以量子物理的过程来运行,利用量子态的叠加、量子态的纠缠及干涉等性质进行信息处理。量子计算最重要的优点体     

RFID标签在物流领域的应用

针对目前市场上被广泛关注的智能标签在物流行业的应用，根据一些实例说明射频识别产品在物流应用的优势，相关技术及标准，以及必要性和美好前景。     

蚁群算法的应用研究与发展

蚁群算法是一种新兴的模拟进化算法,由于其具有鲁棒性、正反馈、并行分布式计算等特点,迅速得到广泛的应用和发展。本文首先介绍了蚁群算法的原理和实现方法,进而又对其研究进展和实际应用做了较详细的综述,并对其前景和发展方向进行了展望。     

基于项目集格及位图索引的频繁项目集发现算法

以格论及位图索引技术为基础给出了一个新的频繁项目集发现算法.1)该算法利用有向图进行一次性数据预处理,在预处理过程中将数据库预先存贮为每个结点都用一个域来记录其支持度的项目集格,从而把复杂的频繁项目集的发现问题转化为图搜索问题,提高了频繁项目集发现过程的效率.2) 支持度计算是关联规则发现中I/O及计算开销都非常大,算法引入了位图索引技术,提高了项目集支持度的计算速度.存储完整位图需要较大空间,针对该问题算法对位图进行了分块管理并对其进行了有效的编码压缩;不仅可以有效地对原始位图进行有效压缩,另外也可以在较大程度上提高支持度的计算效率.最后,对算法进行了计算实验与分析.     

模糊集技术在网络信息过滤系统中的应用研究

本文将模糊模式识别引入到校园网信息过滤系统中，通过网页内容识别和分级技术将各种不同网站进行分类，过滤和禁止有害网络信息，从而达到校园网的信息“净化”目的。     

一种适合于B/S和C/S应用的经济型实体鉴别公钥密码器

针对我国电子政务发展的需求,提出一种适合于B/S和C/S应用的经济型实体鉴别公钥密码器方案,研究出相关密码算法,并论证了其安全性.与采用现有公钥密码算法的密码器相比,这种密码器能有效降低对硬件运算能力的需求,从而降低造价,若在居民身份卡系统等社会信任服务系统中推广,可为国家节省大量资金.     

并发进程的一种跟踪与重演算法

并发程序的执行具有“不确定性”，即在同样的输入条件下并发程序的执行结果不一定相同。这使得传统的对于顺序程序的循环调试方法对于并发程序的调试不再有效。通过对并行程序的执行情况进行跟踪和重演，可以保证并发程序在相同的输入时候两次执行完全一样。本分析了基于消息传递的并发程序执行模型，并给出了相应的跟踪和重演算法及其实现。     

利用MLP和FFT实现快速脸部检测

提出了一种对静止图像进行快速脸部检测的方法.通过将多层感知器隐层神经元视为滤波器,利用快速傅立叶变换的性质,把时域卷积转换为频域乘积形式,在保持较高检测率的情况下提高了检测速度.实验证明,利用本文提出的算法可以获得较好的结果.     

借鉴生物免疫的网络安全研究

生物信息处理系统大致可分为四个子系统,即脑神经系统,遗传系统,免疫系统和内分泌系统。生物的这些智能信息处理系统具有高度的自组织、自适应和自学习能力。其中,相应于脑神经系统和遗传系统,已分别提出了人工神经网络和遗传算法等工程模型,并在很多领域得到成功应用。基于内分泌系统和免疫系统的工程模型和算法则正处于研究之中。 网络安全是计算机网络及其应用领域中一直在研究的关键问题。对于发展网络和电子商务,保证专用的金融网、政府网和军事网的安全运行具