基于误差估计的非线性红外光谱波长选择法

为了解决定量关系不符合 Beer定律的红外光谱波长选择问题 ,提出了基于校正模型定量误差估计的波长选择方法。该方法从光谱点噪声对校正模型的误差影响角度出发 ,对每个光谱点的定量性能进行评估 ;利用这个评估结果对利用波长子集建立的模型误差进行了理论估计。这种方法在对光谱点的误差估计过程中考虑了光谱数据的非线性特点 ,因而能够处理非线性光谱数据的波长选择问题。仿真实验表明 :该方法的波长选择是成功的 ,并且其效果优于基于线性运算的遗传算法     

Machine Translation Using Constraint-Based Synchronous Grammar

Introduction In machine translation,analysis of the structural devia-tions of the languages pairs is key to transforming one language into another.This analysis requires a large number of structural transformations,both grammati-cally and conceptually.The…     

学习算法对反馈神经网络故障性能的影响

以离散 Hopfield神经网络为例 ,详细研究了学习算法对反馈神经网络故障性能的影响。简要介绍了离散Hopfield神经网络及其采用的 Hebb学习算法。详细分析了连接故障在学习过程中对网络连接权值故障性能的影响。给出了网络输出状态概率分布变化的计算公式。进行了计算机仿真 ,验证了理论分析结论的正确性     

考虑不可恢复故障的可修系统可靠性指标体系研究

针对复杂可修系统提出不可恢复故障的概念,建立了考虑不可恢复故障可修系统的新的可靠性指标体系,包括状态类指标及系统指标两部分,并研究了各指标间的相互关系。根据新的可靠性指标体系建立了确定系统状态类及不可恢复故障率的一般方法。在此基础上,考察了考虑不可恢复故障的单部件可修系统,给出系统的状态转移图,建立了描述系统的马尔可夫模型,并进行状态分析,研究了新的指标体系下的各可靠性指标。作为示例,给出了二部件并联可修系统的数值分析结果,揭示了可靠性指标间的相互关系。     

面向信息应用的ITS信息模型及交换模式

智能交通系统 (ITS)的各种功能是以信息为中心展开的 ,因而信息应用是 ITS最为核心的研究内容之一。该文依托具有层次化特征的面向信息应用的 ITS体系结构 ,基于对 ITS的时空属性、媒介属性、层次属性、质量属性、存储属性、通讯属性、安全属性和主题属性等各种信息特征的分析 ,借鉴面向对象思想 ,提出了适用于 ITS信息交换的信息模型 ,该模型具有面向对象、自描述、自操作等特征 ,能有效地满足 ITS中不同层次信息交换的需求 ;另外还结合 ITS信息应用系统阐述了常规的信息交换模式     

离散型 Hopfield 联想存储器k阶吸引子的鲁棒性分析

为对离散型Ｈｏｐｆｉｅｌｄ联想存储器（以下简称为ＤＨＡＭ）平衡点吸引域的鲁棒性进行理论探索,文章基于输入及权值实现误差或扰动同时作用的随机模型,采用统计学方法,推出了ＤＨＡＭ的ｋ阶吸引子（ｋ≥０）鲁棒性的通用计算方法。并针对正交样本经Ｈｅｂｂ规则构成的ＤＨＡＭ,进一步得到了该类网络ｋ阶吸引子鲁棒性的具体计算公式。仿真试验表明所得算法是正确的。讨论了这类ＤＨＡＭ结构及参数等对其ｋ阶吸引子鲁棒性的影响。     

多层前馈神经网络的误差特性分析

为分析人工神经网络（ＡＮＮ）的品质或性能对权值扰动及输入误差的容忍特性,文章基于输入及权值的随机模型,采用统计学的方法,得到了由ｓｉｇｍｏｉｄ型神经元构成的任意多层前馈神经网络在任意大小且具有任意相关性的输入误差与／或权值扰动下,输出误差特性的通用算法。仿真及对比理论计算结果表明了所提算法是正确的。     

小波变换和神经网络用于红外光谱定量分析

为扣除开放光路法红外光谱中的背景干扰 ,发挥开放光路法的优势 ,提出了针对多组分气体体系的小波变换(WT)和人工神经网络 (ANN)相结合的红外光谱定量方法。该方法在数据处理阶段利用小波变换方法扣除了样品光谱中的背景干扰 ,然后通过计算谱峰强度和组分浓度之间相关系数的方法确定了待测组分的特征峰 ,最后利用 ANN技术实现了定量分析。该方法用现场实测光谱进行了检验。结果显示其综合性能优于其它几种常用的方法 ,是一种有效的红外光谱定量方法     

Machine Translation Based on Translation Corresponding Tree Structure

Introduction The construction of the bilingual knowledge base is vi- tally critical to the development of example-based ma- chine translation systems[1]. In the translation process, the application of bilingual examples is concerned with how examples are …     

基于多Agent协同构建分布式并行遗传算法

针对并行遗传算法中计算资源的分配问题 ,提出了分布式并行遗传算法结构。它由若干计算节点组成 ,每个节点包含若干运行子遗传算法的计算单元。节点的计算能力依照一定的并行模式映射到单元 ;各子算法则根据一定的拓扑结构进行个体交换。从多 Agent系统的观点看 ,计算单元是独立的 Agent,其并行运行涉及计算资源的分配 ,体现了算法对它们的协调 ;个体的迁移体现了它们之间的协作。并且分析了由两个单元构成的算法在不同并行模式和不同个体迁移因子下的性能。