人工神经元网络在DSS中的双向联想记忆法

本文将人工神经元网络用于DSS中。首先介绍了双向联想记忆的模型和算法,接着给出一个应用例子。     

神经网络与AI发展现状、省思与综合

本文系统地评述了神经网络和AI的发展现状,研究了两者之间关系与特征,提出了有关前沿领域的若干公开问题。     

神经网络专家系统——基本理论与实现

AI的引入使计算机科学取得了惊人的成就,而作为AI最活跃的分支——专家系统的迅速发展和成功应用使AI从学科研究走向实际应用取得了重大突破。然而,专家系统的发展遇到知识获取“瓶颈”、“窄台阶”等因难以及现代数字计算机固有的缺陷,使其支持能力受到极大的限制,亟待开拓新的途径和方法。最新发展的以非线性大规模连续时间模拟并行分布处理为主流的神经网络理论为AI和专家系统的发展开辟了崭新的途径。基于神经网络非线性信息处理基本原理,本文系统地研究并论述了神经网络专家系统理论与基本框架;提出了知识的神经网络表示、知识获取的自适应学习训练、知识的自适应并行联想推理、模糊推理等方法。神经网络专家系统理论的发展和应用必将为AI、计算机科学和信息科学带来历史性的突破。     

反向误差传播的学习策略

本文探讨多层神经网络、反向误差传播学习过程收敛缓慢的原因,提出了修改后的激励函数(x),变步长策略,输出反馈抑制策略及模式矢量预处理,从而大大加速了学习收敛过程。还给出了计算机模拟的结果。     

智能信息处理技术在卫星测控领域的应用研究

介绍了计算机网络技术和智能技术的发展,特别是以Internet/Intranet技术为代表的信息革命和以人工神经网络、人工智能技术为代表的信息处理自动化的发展,已经使得与信息技术相关领域的各个层次和各个方面发生着前所未有的变化.以数据采集、数据传输和数据处理为任务的卫星测控领域必然受到严重的挑战.以卫星测控领域为背景,以Internet/Intranet技术为基础,结合人工神经网络技术、人工智能技术和决策分析技术等现代科学手段,建立一种智能信息处理的理论框架.     

面向对象的技术

本文较详细地介绍了面向对象技术的基本概念和这项技术的主要特征:信息隐蔽、数据抽象、性质继承和方法确定。并阐述了与面向对象技术相适应的数据结构和面向对象的语言,最后分析了面向对象技术迅速发展的原因。     

模糊系统建模与控制的神经网络方法

本文将正在迅速发展中的模糊控制、建模方法与神经网络方法结合起来,提出了模糊系统建模与控制的神经网络方法。这种方法的核心是利用神经网络来实现复杂系统的模糊输入和输出间的模糊映射关系,并利用神经网络来学习并记忆人类控制器的知识和经验性的控制策略。本文给出了详细的模型结构和有关算法,并仿真实现了基于神经网络的模糊系统建模与模糊控制。     

神经网络与军事电子技术智能化

本文讨论了新近得到迅速发展的神经网络在军事电子技术中的潜在应用,指出了其研究的有关问题。     

开放系统之间语义的传送:实例研究

开放系统互连(OSI)的主要目标是实现驻留在不同系统中的应用之间的互通与互操作。这要求在这些系统之间正确地传送应用语义。本文以文卷传送为实例,阐述了OSI为实现语义传送而提出的概念、工具与标准,探讨了这个在OSI中较为难以理解的领域。     

双向联想记忆的匹配滤波器建模、分析与性能改进

本文利用匹配滤波器组将Kosko提出的双向联想记忆(BAM) 建模为非线性闭环反馈系统,研究了模型中样本模式的稳定性与吸引性,给出并证明了稳定性和吸引性的几个充分条件。为了加强模型的记忆与误差校正能力,我们用指数非线性递增函数来提高检索模式与近邻样本的相关性,进一步讨论了修正后模型的稳定性与吸引性,分析表明模型的性能得到了很大改善。     

NEURAL NETWORK MODELS FOR DESIGN OF BLOCK CIPHER SYSTEM

1.Introduction.Weallknowthattheneuralnetworkmodelandtheciphersystemarebothimportantinthefieldofinformationprocessing.Thispaperwilltellyouhowtoestablishakindofrelationshipbetweenthem.ThetraditionalHopfieldNeuralNetworkisadynamicsystemwithNconnectedneurons,andthestateofeachneuroniseither lor--1.Letyi(t)bethestateoftheithneuronattimet.Thenthestateofthewholenetworkcanbedenotedasavectorv(t)=(yi(t),yi(t),''IVN(t)).Atthenexttime,thestateoftheithneuroniscomputedbywheresgn(u)~--1whenu<0andsgn(u)~1…     

LOCAL STABILITY AND BIFURCATION IN A THREE—UNIT DELAYED NEURAL NETWORK

A system of three-unit networks with coupled cells is investigated.The general formula for bifurcation direction of Hopf bifurcation is calculated and the estimate formula of period of the periodic solution is given.     

神经网络热量平衡法在电网可靠性计算中的应用

提出基于神经网络的热量平衡法（ＮＮＨＢＭ），并将它运用于最小割集的搜索之中，利用它来判断一个图的连通性．为进行实际工程应用，对该算法的软件实现步骤进行了详细的说明．最后对ＩＥＥＥ－ＲＴＳ２４节点系统［７］进行了最小割集搜索的仿真研究，证明了热量平衡法在电网可靠性评估中运用的可行性．     

神经网络和启发式算法混合策略解Job-shop调度问题

提出一种有效的自适应神经网络和启发式算法混合策略来求解Ｊｏｂｓｈｏｐ调度问题．自适应神经网络具有在网络运行过程中神经元的偏置和连接权值自适应取值的特性,被用来求得调度问题的可行解,而启发式算法被分别用来加速神经网络的运行和保证神经网络收敛到可行解、获得确定排序下最优解和提高可行解的质量．仿真表明本文提出的混合策略是快速有效的     

THE HOPF BIFURCATION DIRECTION OF A FOUR DIMENSIONAL ELECTRONIC NEURAL NETWORK SYSTEM

1.IntroductionCurrentlybifurcationtheoryiswidelyusedinmanymathematicalmodelsofvariousfieldssuchasbiologyjmechanics,medicalscience,managementofnaturalresourcesandthetheoryofneuralnetowrks.Inadifferentialdynamicalsystem,averyimportalltproblemistheexistencea…     

基于人工神经网络的水电补偿调节研究

将人工神经网络应用于水电优化补偿调节,建立了基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的水电补偿调节模型,提出了相应的综合算法,并将其应用于实际问题,得到了满意的结果。     

用面向对象程序设计神经网络的算法类库

依据面向对象的程序（ＯＯＰ）设计的优越性,用Ｃ＋＋语言,针对神经网络ＢＰ算法和ＧＡ算法,编写了神经网络及其算法类库：目的是为神经网络学习算法的发展和深入及其应用于工程提供方便和有利工具．且给出利用该类库实现的非线性系统辨识结果     

神经网络对新增样本的学习算法

对新增样本的快速学习而又不损失原有样本的记忆，是自适应在线系统的要求．本文提出了一种基于对节点激励函数线性化的逐层优化学习算法，为防止由于线性化而造成较大的误差，在损失函数中加入了惩罚项．该算法在每次迭代中，权值矩阵可以显式表达出来．算例仿真表明了该方法可行有效     

通信网络性能的敏感性分析

本文基于笔者提出的一种可行的通信网可靠性评价模型,进行了网络性能的敏感性分析,得到了若干有意义的结果。本模型充分考虑了通信系统的动态特性、随机性、模糊性及系统毁坏后的可修复特性。本模型以节点的连通性、平均响应时延及系统的总品质因数作为评价指标,通过敏感性分析,以达到优化通信网络系统的目的。