应用遗传算法求解计算机通信网的最佳路由─—一种新的遍历匹配选择法

求解计算机通信网的时延和路由选择是一个多约束条件的非线性优化问题，采用遗传算法求解是目前比较有效的方法。本文以遗传算法的基本思想为基础，提出了一种新的遍历匹配选择法，通过实例计算，采用这一选择方式的遗传算法能快速求出问题的全局近似最优解，且具有较高的计算精度。     

一种改进的神经网模型研究及应用

针对用遗传算法优化神经网络时存在＂近亲繁殖＂以及在后期搜索效率低的问题,分析常见遗传编码存在的问题,把每一个网络转换成一个规范形式,从而排除神经网络的冗余编码,并通过评价节点相关性删除对网络输出无贡献的隐节点.为提高算法寻优速度,将自适应交叉变异概率用于遗传操作,并限制进入交叉的两个个体适应度距离要满足规定的阈值,从而保持种群的多样性,最后从不同角度验证本文所提出的方法的有效性.实验表明该方法对保持种群的多样性,加快进化速度比较有效,一定程度上缓解＂早熟收敛＂,从而大大减少学习参数,提高学习效率.     

一种新的多媒体文档存储结构

本文根据信息系统中多媒体数据的特点,提出了一种能有效地组织、存储多媒体数据的文档存储结构．该结构在对象键接与嵌入（OLE）及二进制大对象BLOBs技术的支持下,集成各种类型的多媒体数据,并采用宏文档网络分布结构,构造一种以文档为中心的多媒体数据的组织、存储方式,可以有效地提高信息系统中多媒体数据的存储及处理效率．     

一种新的复合神经网络控制器

目的介绍一种新的复合神经网络控制器的结构。方法结合传统控制、神经网络监督控制、神经网络逆控制的优点提出复合控制器方案,建立用它控制水箱系统的水位和温度的仿真模型,并进行计算机仿真。结果仿真实验表明,复合神经网络控制器中的PD控制器、神经网络监督控制器、神经网络逆控制器,可以协同工作,也可以在某种程度上单独工作。结论复合神经网络控制系统的鲁棒性和抗干扰性得到提高。     

CGS：一种新的合成路径计算机表示方法

给出了一种新的化学信息计算机表示方法：紧缩合成图（ＣＧＳ）。该方法可以以一种统一的方式来描述原子、反应和合成路径。ＣＧＳ的描述能力在理论上没有限制，加之采用面向对象的实现，从而确保了其扩展性和可移植性。通过例子介绍了ＣＧＳ的逻辑结构，并讨论了有关实现的细节。     

一种新的结合卷积神经网络的隧道内停车检测方法

为了更准确地检测高速公路隧道内停车行为,将传统的图像处理技术与深度学习相结合.首先,通过基于混合高斯模型(Gaussian mixture model,GMM)的背景差分法提取出运动目标.接着通过meanshift算法跟踪这些运动目标,计算运动目标的速度以及在相邻视频帧中运动目标的相关性,通过与速度阈值和相似度阈值的比较得到静止目标.最后,结合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)分类模型识别静止目标是否为车辆.文中方法在高速公路隧道视频上进行测试,达到至少84％的准确率.另外,与没有结合卷积神经网络的传统图像处理方法相比,文中方法至少提高了63％的准确率.     

超星型—一种新的互连拓扑结构

提出了一种节点优化互连的新方法，并对设计优化连接图的主要概念，算法及由此得到的超星互连拓扑结构了充分的讨论。此方法是以数论中的一种特殊数学结构－安全差集为理论基础。这一方法的采用将极大地增强电子系统，计算机系统和通信系统的运行性能。     

一种新的旋转机械故障诊断系统

本文提出了一种新的旋转机械故障诊断系统，把基于规则的知识处理方法与神经网络集成在一起，本文研究了系统的知识表示，推理、自学习和集成方法，并结合一实例进行了分析。     

神经网计算机实现中重点考虑的几个问题

处理具有并行性人工神经网络算法的神经网络计算机结构实质上就是一个多处理机结构，但是在构造具体结构等方面还应根据神经网络的特点进行特殊考虑。本文论述了设计神经网络计算机时重点考虑的几个问题，如模式联想与自联想、紧耦合与松散耦合、容错等问题。     

构造容错人工神经网络的方法

具有容错能力的人工神经网络结构，可以提高人工神经网络的可靠性。本文提出了基于ＢＰ算法的容错人工神经网络评价函数，分析了容错性，并给出了模拟结果。     

人工神经元网络及神经计算机的教育学

对于设计人工神经元网络(ANN)或神经计算机来说,一个最为重要的方面就是学习。如以什么样的算法进行学习?提供什么样的学习素材?以什么样的方式学习?怎样安排学习过程等等?我们认为这些活动非常类似于人的教育过程,基于这一认识,我们提出了ANN及神经计算机教育学的基本思想和基本方法。     

遗传算法神经网络的学习方法

提出了利用遗传算法的思想实现人工神经网络学习的方法，并具体讨论了在实现中的若干问题。     

用神经网络实现三值PMC模型的计算机系统诊断

本文系统地研究了如何构造一个神经网络来实现三值ＰＭＣ（ｐｒｅｐａｒａｔｅ－Ｍｅｔｚｅ－ｃｈｉｅｎ）模型的计算机系统诊断。大量模拟实验表明，用神经网络来解决计算机系统诊断问题非常有效；同时，，模拟实验还得出了电容，，Ｃ电阻Ｒ，放大系数Ｋ与网络收敛时间的关系。     

人工神经网络寄生极值判别方法

根据人工神经网络自联想存在寄生极小值问题，提出了两种判别方法。这两者判别方案分别是混合人工神经网络方案和硬件判别电路方案，为人工神经网络模糊联想存储器的实际应用找到了较合理的方法。     

一种训练神经网络的新型遗传算法

针对神经网络中具有大量的相似解，提出了一种规范化方法，大大地减少了神经网络中解的数目，然后，给出了多种不同的算子，通过对简单网络问题的实验，比较了它们的优劣，得出了一个新型的遗传算法ＮＧＡ。实验表明，ＮＧＡ比用传统的ＧＡ训练神经网络效果要优。     

用神经网络求解P－t可诊断模型下的计算机系统诊断问题

系统地研究了如何构造一个Ｔａｎｋ＆Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型神经优化网络来求解计算机系统诊断的Ｐ－ｔ可诊断模型的诊断问题。模拟实验表明神经网络对初始输入和连接权均具有容错性；模拟实验得出了电容Ｃ、电阻Ｒ和放大系数Ｋ与网络收敛时间的关系     

Modular—tree：一个自构筑的神经网络结构

提出了一种新颖的具有自构筑能力的神经网络结构，称之为Ｍｏｄｕｌａｒ－ｔｒｅｅ和两个相应的自构筑算法。在此结构中，任何现存的前馈神经网络均可以作为子网。对于一个给定的学习任务，利用提出的生成算法通过对输入空间递归地划分，自动生成一树状的模块神经网络，从而避免了网络结构预置问题。由于使用了“分治”原理，Ｍｏｄｕｌａｒ－ｔｒｅｅ具有良好的性能及快速训练的能力。此结构已用于多个监督学习问题（包括：标准测试     

用于AR参数估计的一种神经网络新方法

提出一种用于估计ＡＲ参数的神经网络新方法和相应的递归预测误差算法，其优点是网络结构简单、估计结果准确．使用作者所提出的方法在估计ＡＲ功率谱时具有频率偏移小、无谱线分裂等优点。仿真模拟结果表明，文中所提出的神经网络方法和相应的算法是有效的。