稳健二进前向网络的遗传训练方法*

稳健二进前向网络是对逻辑知识的隐式表示和显式表示的有机统一，是性能优良的逻辑知识库、推理机和解释器，但目前还没有一种网络训练算法能够训练出稳健二进前向网络，针对这种情况，本文首先对稳健二进前向网络的神经元辅阈值范围进行了改进和有效描述，并在此基础上提出了一种对稳健二进前向网络进行有效训练的遗传训练方法。在这种训练方法中，网络参数采用三值编码方案，并运用相应的变异机制和有效的适应度函数，经这种方法训练出的网络具有结构最优、稳健性能最强和最易实现的特点。文章最后给出了实验的结果。     

2-重自补图论(Ⅰ)——度序列特征

研究了可2-重度序列的基本特征.获得了两个重要结果:(1) 一个2-重图序列是可2-重自补度序列的充要条件;(2) 一个非负整数序列是可2-重自补度序列的充要条件.并在此基础上讨论了构造全部p-维可2-重自补序列的方法和步骤     

空中目标威胁排序的灰色聚类决策方法

空中目标威胁排序是防空射击指挥中的重要环节,针对空中目标威胁排序问题,提同了一种基于灰色定权聚类决策的空中目标威胁排序方法.该方法通过对空中作战目标的分析认识,对目标的威胁因素的特征指标进行挑选,分析特征指标取值变化对目标威胁程度的影响,采取绝对关联度分析,确定特征指标的选取,在不需要精确校正指标数据的情况下.运用灰色关联聚类的思想实现了威胁排序,符合防空作战的实际情景需求.给出了应用该方法的具体步骤,通过示例结果表明灰色聚类决策对空中目标威胁排序具有良好的适用性.     

基于粘贴DNA芯片模型的八皇后问题算法

提出了粘贴 DNA 芯片模型,该模型综合了粘贴模型的筛选功能和 DNA 芯片模型的检测功能.利用这两个特点设计了基于粘贴 DNA 芯片模型的求解八皇后问题全部解的 DNA 算法.该算法首先产生所有可能的解,再分别按照行要求,列要求和对角线要求逐步筛选出八皇后问题的全部解.利用 DNA 芯片检测出实验结果,然后对每个实验步骤分析了算法的生化实现过程并得到了八皇后问题的全部解.最后讨论了算法的复杂性及其优势.     

有向最短哈密尔顿路问题的DNA算法

首次提出了基于分子生物技术的有向最短哈密尔顿路问题的DNA (deoxyribonucleicacid)算法 ,将顶点、权值用DNA片段编码 ,边的方向通过顶点的编码获得。将这些DNA片段放入溶液中进行生化反应 ,通过基本的生物操作及生物酶完成解的产生及最终解的分离。该算法的创新之处在于权值的设计 ,合理有效地用DNA序列表示权值的大小 ,以便于使用常规的生物分离方法进行最优路径的选择。依据分子生物学的实验方法 ,说明了所提算法是有效和可行的。     

强化钠水玻璃粘结强度的新机制

通过高倍透射电镜、电子探针、Ｘ射线衍射、扫描电镜等测试方法，对经过不同硬化工艺制得的钠水玻璃凝胶胶粒大小、结构、成分等进行了分析，发现强度高的胶粒细小、结构致密。认为强化钠水玻璃的粘结强度的机制在于抑制硬化过程中胶粒生长过大。采用能稳定或阻抑胶粒长大的化合物（有机或无机或复合物）有利于对钠水玻璃改性；使用有机酯类型的促硬剂、加热硬化、真空硬化等措施均有利于钠水玻璃凝胶的胶粒细化，有利于提高钠水玻璃砂的强度。     

防止运行中变压器异常状况及事故发生的对策

结合工作实际,从变压器的油温、油位、声音、颜色、气味、外观等方面,总结出了判断变压器是否存在异常状况的经验,并介绍了相应的应对策略。     

中国软件企业自主创新的模式选择

全球化给中国软件企业既带来机遇又造成困境.自主创新是产业发展的最高层次.而创新是多维的,不仅仅是技术上的创新.基于中国庞大市场需求的商业模式创新,远比技术创新更为现实和可行.借此,中国软件企业可以摆脱"微软情结"和"印度情结",找到适合自己的做大做强之路.     

离散时间细胞神经网络的收敛性条件

神经网络的收敛性是网络各种应用的基础。主要研究了离散细胞神经网络的收敛性 ,并给出了几个新的网络收敛性条件。如果细胞网络的模板不是互补的 ,则给出一个网络在细胞格子非相互作用演化方式下的收敛性结果 ,所获结果推广了已有的结论。如果模板是互补的 ,且是行占优的 ,则网络按细胞格子行方式进行演化是收敛的。如果模板是互补的 ,且是列占优的 ,则网络按细胞格子列方式进行演化是收敛的。     

用混合遗传算法求解图的邻强边着色问题

图的邻强边着色算法是一个NP完全问题。提出了图的邻强迫着色问题的混合遗传算法。在设计交叉、变异方式时,将两点交叉与局部扫描结合起来,避免了种群的退化,从而有利于快速找到最好的解域。根据实际情况,将图的结构性质和迭代次数结合起来,巧妙地设计了算法的终止条件。实验仿真结果表明,混合遗传算法可以获得问题高质量的解,即对图进行邻强边着色所使用的颜色数接近图的邻强边色数。