弧面分度凸轮最小半径的估算

根据弧面分度凸轮机构中滚子回转面的特殊几何关系导出了通用的啮合方程，并在特殊的坐标系中建立起相应的根切曲线方程，利用弧面分度凸轮的运动和结构参数，求解并校核最小凸轮半径．     

纺线或退绕气圈颈部曲面及其最小半径的近似解

纱线气圈面的曲线外形在第一象限内是十分接近简单正弦曲线,但进入第二象限后则逐渐偏离该正弦曲线,在到达颈部时更形成显著差别。环锭纺纱时,如果钢领钢丝圈位置逐步接近该气圈颈部就将造成气圈崩溃和纱线断头。这里给出了气圈颈部曲面的近似表达式及气圈颈部最小半径的近似计算,计算结果与精确解很接近。     

Rn空间中单位球面的极小球覆盖

考虑如下问题:对一个Banach空间X,已知其单位球面SX可以被n 1个不含原点为其内点的闭球所覆盖,则其最小覆盖半径是多少?本文针对一特殊空间Rn,首先证明了在Rn中,若有一点集{xi}mi=1满足一定条件,则可给出一特殊的球覆盖,且此覆盖的半径即为最小半径.进一步本文还给出了在Rn中若任意给定r≥(√3)/(2),可找到一个以r为覆盖半径的球覆盖,且此覆盖的势为极小的.     

基于神经网络的逻辑最小造价覆盖算法

提出一种基于神经网络求解逻辑综合中最小造价覆盖问题的优化算法。首先给出了最小造价覆盖问题与能量函数的映射关系，并以此构造了改进的两级Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络模型。然后利用该网络的动态特性，求出最小造价覆盖问题的最优解。最后对算法进行了分析和小结。     

一种基于覆盖超球算法的径向基概率神经网络结构优化

介绍了径向基概率神经网络(RBPNN)的一种启发式结构优化算法.该算法首先提出一种移动平均中心超球覆盖算法,并用于初选径向基概率神经网络的隐中心矢量,然后使用遗传算法进一步优选隐中心矢量,同时优化核函数控制参数.实验结果表明,该算法在实际应用中能够加快优化速度,降低计算复杂度,有效地简化RBPNN模型的结构.     

不同覆盖产生相同覆盖近似集的条件研究

覆盖粗糙集是处理不确定性问题的一种有效方法,在最近几年日益受到研究人员的关注.由于覆盖具有很强的一般性,使得出现了许多从不角度构建的覆盖粗糙集模型.然而,由此引发的一个现实而关键的问题还未得到全面有效的解决,即:对于某个模型而言,不同的覆盖产生相同覆盖近似集的条件是什么针对这个问题,以六类主要的覆盖粗糙集模型为研究对象,对它们的上下近似产生原理展开了深入分析.研究发现各模型的近似集与覆盖中的极大块或极小块有着紧密联系,基于此提出了最小覆盖和最大覆盖的概念,利用它们的特性对该问题进行了探讨和解决.     

矩阵方法计算覆盖粗糙集中最小、最大描述

通过矩阵理论计算覆盖粗糙集中的最小描述和最大描述。首先通过覆盖的矩阵表示,得到几个与覆盖有关的矩阵形式,然后通过上述所得的矩阵以及一种新的矩阵运算,计算出覆盖粗糙集中的最小描述和最大描述。     

基于覆盖的神经网络集成在语音识别中的应用

神经网络集成通过训练多个神经网络并将各网络的结论进行合成,从而得到最终结果.集成可以显著的提高学习系统的泛化能力.讨论了基于覆盖思想而设计的神经网络集成方法,并将其应用于汉语孤立数码语音识别系统中,通过在集成过程中加入基于覆盖思想的控制算法降低系统的泛化误差,从而使系统的识别效果有了进一步的提高.     

中波广播理论覆盖计算和效果图绘制的数字化研究

本文对中波广播覆盖工作中数据计算、效果图绘制进行了数字化研究，对实现数字化的关键算法进行了分析，使用计算机系统实现了中波广播地波传输距离计算、广播覆盖效果图绘制及覆盖统计等工作。     

CDMA网络越区覆盖问题的研究

结合实践,经验总结了CDMA网络越区覆盖产生的原因,通过分析小区覆盖的影响因素,讨论了常用的越区覆盖解决方法。最后,结合实际越区覆盖案例,给出相应的解决方案,并通过实际测试验证了该方案的可行性。     

用于最小加权距离译码的神经网络方法

构造了用于最小加权距离译码的神经网络．并证明了所构造的神经网络的收敛性．最后给出了用所构造的神经网络进行最小加权距离译码的算法．     

广义特征根问题求解的神经网络方法分析

讨论了广义特征根问题求解的神经网络方法,包括网络模型,稳定性问题等.在很一般的条件下证明了网络的总体稳定性问题,这些对于网络的可靠运行与有效运行提供了理论基础.与已有的神经网络模型相比较,这里提出的网络模型克服了它们的一些基本缺陷:其一,基于罚函数的网络模型所得到的解可能不是真解,甚至可能都不是可行解;其二,它们的共同缺陷是有一个需要调节的参数,但是参数的选择并没有一个可供参考的准则;其三,这些模型的稳定性无法证明,但这是网络能否可靠运行的关键问题.由于这里所提出的网络模型解决了这些关键问题,因此,特征根问题求解的神经网络方法可以通过此模型得到很好的实现.     

自动导向小车路径规划问题的一种神经网络方法

以自动导向小车系统在柔性制造系统中的应用为背景，论述如何在调节时间间隔内处理同时发生的多个运送请求的情况，分析了自动导向小车系统规划的特征及相应对策，提出了相应数学模型，阐述了Kohonen自组织网络解决方法。     

求解广义互补问题的神经网络方法

构造了求解广义互补问题的一个神经网络模型.分析了该模型解的存在性、收敛性及其李雅普诺夫稳定性、渐近稳定性和指数稳定性.并给出了一些数值模拟结果.     

一种基于神经网络的运输问题优化方法

将Hopfield神经网络与亚当姆斯公式相结合,在此基础上提出了一种解决运输问题的优化算法.该算法结合Hopfield神经网络优化功能,并根据运输问题的实际情况,将优化运输问题转换成求解网络系统的平衡点.通过实例验证了该方法的有效性、可行性,并且提高了网络的收敛速度.     

解水平线性互补问题的一个基于梯度的神经网络

给出了求解水平线性互补问题的一个基于梯度的神经网络.基本思想是先将该问题转化为等价的无约束优化问题,然后基于梯度法构造神经网络模型,分析了模型的平衡点与原问题解的关系,然后运用Lyapunov稳定性理论和LaSalle不变集原理,严格证明该网络全局收敛于它的平衡点集.数值模拟表明网络不仅可行而且有效.     

用Hopfield神经网络求解八皇后问题

用Hopfield神经网络求解名的古典人工智能约束的八皇后问题，由Java语言给出仿真结果，程序在Visual J 6.0上编译通过。     

应用神经网络理论的计算机通信网迟延新算法

计算机网络最小平均迟延的求解实质上是一个联合优化问题。进一步的分析表明，它可以近似为一个二次型优化问题。我们利用一种具有全局收敛性质的神经网络模型解决了这一问题。计算结果表明，这种方法是可行而有效的。     

模糊权值网络最小生成树问题研究

针对边权值为梯形模糊数的模糊权值网络,提出一种求解该网络最小生成树问题的新算法.该算法首先基于梯形模糊结构元加权排序思想,将梯形模糊数转化为其加权特征数进行排序;然后利用经典的Dijkstra算法求解转化为边权值确定的网络的最小生成树问题,即得该模糊权值网络的最小生成树;最后对算法的复杂度进行分析,并通过算例验证了算法的有效性.     

解最小一乘问题的递归神经网络

应用鞍点理论和投影算子的性质,给出了一种递归神经网络求解具有线性约束的最小一乘问题,证明了此神经网络全局收敛于一个最优解.数值实验表明,用本文的方法求解最小一乘问题是切实可行的.