神经网络在橡胶硫化温度预测中的应用

本文针对难以通过在线测温实现等效硫化控制的情况,在确定硫化条件的直接测温实验基础上,提出了用神经网络模型预测实际生产过程中硫化制品内部温度的方法．在该方法中将所测温度值作为样本提供给神经网络学习,温度采集时刻及易测外部温度作为网络输入,输出值则是在硫化时制品难测温点处不同时刻的内温．神经网络通过学习取得了良好的效果,网络输出的温度值将成为等效硫化计算和硫化质量智能控制的有价值的依据．     

一类基于神经网络的模糊系统建模与控制

将人工神经网络理论和模糊系统理论结合起来,研究并提出了一类基于人工神经网络的模糊系统建模和控制方法。仿真表明该方法能有效地用于多种难以建立数学模型的控制系统。     

远程教育管理技术及其实现

分析了远程教育管理涉及的教育模式和管理内容,并给出了基于ＣＥＲＮＥＴ、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ网络环境下的初步实施方案,对阐述了如何实现ＷＷＷ服务器对数据库的高效防间和系统的安全等有关技术问题。     

用于语音识别中的SOFM矢量量化方法

该文讨论了神经网络语音识别系统中的ＫｏｈｏｎｅｎＳＯＦＭ神经网络的矢量量化（ＶＱ）的原理与过程,着重解决了其在实际应用时的若干问题,包括网络大小,学习步幅函数以及矢量量化过程中的公平竞争学习的控制函数的选定。过讨论了基于听觉模型的声学特性的提取与处理,这与ＶＱ性能息息相关。系统应用的实验表明,该神经网络在语音识别系统中具有良好性能。     

CIMS网络安全体系结构研究

该文提出了一种ＣＩＭＳ网络安全体系结构及设置“安全子层”的设计思想,介绍了基于该安全体系结构的５个层次的安全保障,用户安全,应用安全,端－端安全,子网安全和链路安全。限于安全防护的开销,实用的ＣＩＭＳ网络系统根据安全需求,可选择其中某些层次的若干安全服务选项,已经在实验网络上实现了有关的安全机制,提供了相应的安全服务。     

基于多分片贝叶斯网络的多Agent系统模型表示

多Agent系统模型表示是系统实现推理、学习、自组织和Agent间通信的基础。由于多Agent系统结点较多的特性, 一般用单个贝叶斯网络作为模型表示是不现实的。本文提出用多分片的贝叶斯网络作为多Agent系统的表示语言,并详细讨论了将多分片贝叶斯网络转化为具有良好推理计算特性的联合树扩展形式的连接联合森林的具体过程。     

BP模型在降雨径流预报中的应用研究

简要介绍了人工神经网络用于洪水预报的基本原理,对降雨径流预报的网络模型进行了改进。为了避免陷于局部极小值和缩短学习时间,采用了改进的自适应BP算法进行洪水预报,开发了基于BP模型的洪水预报系统,并经过山西省文峪河水库的实测资料进行了预报,取得了令人满意的精度。     

无线移动Ad Hoc网络的一种节点定位模型

给出了无线移动AdHoc网络的一个节点定位概率模型,证明了当平面网络中的已知节点达到一定的数量要求时,通过模型算法可以充分准确地确定未知节点的位置.通过仿真分析,说明该模型在实际中是可行的、有效的;并且分析了节点移动性对未知节点定位的影响,得出未知节点的定位是随着其移动速度的增大而变得愈加困难,而随着其与已知节点的通信距离的增大而变得愈加容易的结论.     

高校网络建设与思想政治教育的思考

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.     

基于Levenberg-Marquardt算法的用户鉴别

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.