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61.
高校网络建设与思想政治教育的思考 总被引:2,自引:0,他引:2
王济伟 《江苏技术师范学院学报》2005,11(3):17-20
在网络迅速发展的今天,高校网络建设和思想政治教育要紧跟时代的步伐,以科学的态度充分认识网络发展的革命性意义,以人为本,建设思想政治教育专题网站,以先进的思想文化牢牢占领网络阵地. 相似文献
62.
基于Levenberg-Marquardt算法的用户鉴别 总被引:4,自引:0,他引:4
王琛 《山西师范大学学报:自然科学版》2005,19(2):17-20
为了维护计算机系统的安全,一般通过设置用户口令以便进行身份鉴别,防止他人冒名顶替.口令鉴别的主要弱点在于,一旦被窃,冒名顶替者就可以轻而易举地进入用户的私人账户进行非法活动.击键动力学的研究是给口令加上一个简便而有效的保护措施.击键动力学方法通过获取并分析用户敲击键盘的特征数据,自动地识别出用户的真实身份.这一辅助身份鉴别的关键问题主要是寻找准确率高、执行速度快的识别算法.本论文采用Levenberg-Marquardt(LM)算法对上述存在的问题进行了研究. 相似文献
63.
本文研究了一类具有连续分布延时的随机反应扩散的神经网络模型.通过构建恰当的Lyapunov函数,以及运用非负半鞅收敛性定理,得到了该网络平衡解几乎必然指数稳定和矩指数稳定的充分条件.最后我们给出了一个例子验证了条件的正确性.本文所得到的结果不要求激励函数是可导,有界,单调非减的,也不要求连接权矩阵是对称的,在解决最优化问题等方面有重要意义.因此我们推广和完善了以前的结果. 相似文献
64.
利用遗传算法优化人工神经网络权值 总被引:2,自引:0,他引:2
遗传算法是一种新的、基于自然选择和基因遗传学原理的随机搜索算法.针对神经网络中BP算法学习效率低且收敛速度慢以及容易陷入局部最优等不足,文章提出利用遗传算法对BP神经网络中的神经元间的连接权值进行优化的方法.试验结果表明,用遗传算法优化BP神经网络的连接权值后收敛速度快,并有效的解决了BP算法容易陷入局部最优的问题. 相似文献
65.
一种高效覆盖的节点放置算法 总被引:5,自引:4,他引:5
提出了一种新的高效覆盖的节点放置方法.该算法的目的是使传感器的数目最优化,并确定能支持分布式传感器网络的传感器的配置,其基本思路是剔除局部冗余,提升整体性能.最后通过仿真与已有的算法进行比较,展示了其性能的优越性. 相似文献
66.
周建钦 《中国科学技术大学学报》2005,35(6):738-742
给出了判断N个节点存在k(k≥0)紧优双环网络的一个算法,得到该算法的复杂性为O(N1/4).作为具体应用,给出一个7紧优双环网络的无限族.首次给出了一个7紧优双环网络G(81 190 689;16 035),其直径为15 612. 相似文献
67.
不交和算法是计算网络可靠性的有效方法,到目前为止,基于这一方法已经开发出多种算法,提出了对这些不交和算法实行并行化的通用框架。基于这个框架,在工作站网络上实现了CAREL不交和算法的并行化版本。实验结果表明,这种方法效果很好,几乎得到线性加速。 相似文献
68.
蜂窝网络中基于遗传算法的信道分配 总被引:5,自引:0,他引:5
信道分配问题属于组合优化中的NP完备问题 ,为了更有效的利用频率资源 ,在遗传算法的基础上提出了一种新的信道分配方法·在信道分配中主要考虑三种限制 :同频限制、邻频限制和同位置限制·目标是得到一个用最少的信道数 ,满足话务需求和电磁兼容限制的信道分配方案·采用了最小间隔编码方案 ,利用固定遗传算子 (交叉和变异 ) ,在整个迭代过程中始终满足话务需求的要求·提出了几种遗传算子并进行了验证 ,比较结果表明选择性变异技术能得到很好的结果·对几个著名的benchmark问题进行仿真 ,结果表明 ,它对解决信道分配问题是一个非常有效的方法 相似文献
69.
Hopfield型时滞神经网络模型的K-稳定性 总被引:4,自引:2,他引:4
韩仲明 《四川师范大学学报(自然科学版)》2003,26(1):49-53
研究具有时滞的Hopfield型神经网络模型{Cidui(t)/dt=-ui(t)/Ri n↑∑↑j=1~↑Tijfi(uj(t-τ)) Ii,ui(s)=ψi(s),s∈[-τ,0],i=1,2,…,n平衡点的K-全局渐近稳定性与K-全局指数稳定性,通过使用不等式分析技巧和微分方程性质,得到了这类模型K-稳定性的易于验证的时滞相关充分条件,并举例验证其有效性。 相似文献
70.
时滞广泛存在于神经网络中,从非线性动力学的角度对时滞神经网络系统的研究进展作一综述,内容包括时滞神经网络系统的特点、研究方法、神经网络动力学的热点问题的研究进展以及亟待解决的问题等。由于时滞神经网络的演化趋势不仅依赖于系统的当前状态,还依赖于系统的过去某一时刻或若干时刻的状态,其运动方程要用泛函微分方程来描述,解的空间是无穷维的,因此,时滞神经网络的动态行为是非常复杂的。 相似文献