神经网络解逆运算问题

反馈式神经网络在计算方面的独物优点之一即利用简单的正运算完成复杂的逆运算，讨论了用于运算的三个实际网络：ａ．用乘法运算完成除法的网络；ｂ．不需逆矩阵参数而解线性方程组的网络；ｃ.用余数约化运算求解中国余数定量（孙子定理）的网络。     

神经网络余数制系统

研究了神经网络余数制信号处理系统，提出求余运算的逐位比较模型，以非对称Ｈｏｐ－ｆｉｅｌｄ网络为基础，构造了求余运算神经网络；将此网络用于求解中国余数定理，构造了实现务＋转换的一种全新方案。计算机仿真结果证实了这个新方案的高速和有效性。     

神经网络余数制系统

研究了神经网络余数制信号处理系统。提出求余运算的逐位比较模型，以非对称Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络为基础，构造了求余运算神经网络；将此网络用于求解中国余数定理，构造了实现余十转换的一种全新方案。计算机仿真结果证实了这个新方案的高速和有效性。     

余数制神经网络

提出了一种新的神经元模型，其数据和权值用余数制表示，称之为余数制神经元．它的处理能力等效于一些多层感知机模型．同时提出用中国余数定理重构信号，等效于神经元之间的非线性连接．将此模型用于分类，其单层网络可用于解高阶和边界模糊问题     

一种基于中国余数定理的等级密钥管理方案

提出了一种基于中国余数定理的等级访问控制组密钥管理方案.服务器能根据每个组对应的所有下级组密钥信息和因子素信息,利用中国余数定理计算得出一个公共信息X.服务器为不同安全等级的组构造等级关系矩阵,使上级组成员能根据公共信息X和等级关系矩阵,仅进行哈希运算、除法运算和一次求模运算即可推导得出所有下级组密钥.仿真结果表明方案有很好的安全性,计算方便快捷,密钥生成效率高,计算量小,适合物联网、传感器网络等用户计算能力受限的环境.     

余数制神经网络

提出了一种新的神经元模型，其数据和权值用余数制表示，称之为余数制神经元。它的处理能力等效于一些多层感知机模型。同时提出用中国余数定理重构信号，等效于神经元之间的非线性连接，将此模型用于分类，其单层网络可用于解高阶和边界模糊问题。     

余数定理的某些应用

用函数的观点来考察多项式时，利用函数值的概念就能得到非常有用的余数定理。余数定理用一次多项式ｘ－α去除多项式ｆ（ｘ），所得的余式是函数值ｆ（α）。由于定理中包含有余式和函数值等概念，因而利用余数定理可以解决许多涉及到根、整除及函数值等概念的代数问题。...     

模数可变的求余运算神经网络

提出了一种由外加工作电压控制模数的求余数的神经网络，该网络速度快，通用性好，可作为高速余数制计算机的运算单元。     

时-空欠采样下多个信号的频率和DOA联合估计

针对时-空欠采样条件下多个入射信号的频率和波达方向(DOA)联合估计问题,提出了基于中国余数定理(CRT)的估计算法。利用稀疏分布的非均匀线阵对同时到达的多个入射信号进行多路的并行欠采样,借助AM估计器的谱校正,得到精确的谱峰位置余数和相位差余数。通过改进的重构多个整数的中国余数定理得到频率的估计值,并且根据该频率估计值和频率估计过程中的谱峰位置余数对多个信号和多组相位差余数进行配对,再通过闭式中国余数定理解决相位模糊问题,完成DOA估计。仿真结果验证了该算法的顽健性和高精度,并且阵列一次并行欠采样的样本同时为频率和DOA估计所用,算法耗时短,表明了其实际工程应用前景。     

根轨迹的分离点(或会合点)的几种求法

介绍了自动控制理论中根轨迹的分离点和会合点的几种求法．较简单的系统常用的方法有重根法、极值法和根据开环零极点的方法；较复杂的系统常用的方法有试探法和牛顿余数定理法．     

几何造型中的裁剪曲面

在深入研究裁剪曲面的基础上，本文引入３种关于裁剪曲面的规范化操作及相应的逆操作，并运用扩展的欧拉公式给予合理性验证，并进一步提出了构造裁剪曲面几何（ＣＴＳＧ）这一概念，探索边界表示向构造实体几何（ＣＳＧ）转换的新途径。     

基于现场可编程门阵列的矩阵求逆算法设计

针对自适应抗干扰算法在更新最优权值时存在时间延迟问题,提出了一种基于Cholesky分解的矩阵求逆算法实现架构。该实现架构主要包括协方差矩阵计算模块、Cholesky分解模块、计算下三角矩阵的逆矩阵模块、三角矩阵相乘和权值计算模块。本设计可完成在最短权值更新时间的前提下,对高阶采样矩阵进行求逆运算。仿真结果表明,在FPGA的硬件平台上,一次权值的更新时间只需要1.2 ms。本设计为自适应抗干扰快速求解权值提供了一种切实可行的解决方案,对存在类似需求的权值求解系统具有一定的参考价值。     

求解Toeplitz矩阵特征值反问题的不精确牛顿方法

研究了求解大型Toeplitz矩阵特征值反问题的数值方法。用迭代方法(内迭代)求这些线性方程组的近似解,给出了求解大型Toeplitz矩阵特征值反问题的不精确牛顿方法。该方法可避免牛顿方法的“过度求解问题”,改进牛顿方法的有效性。数值结果表明不精确牛顿方法优于牛顿方法。     

反对称矩阵特征值的反问题

提出了一个关于反对称矩阵特征值的反问题的求解方法，同时又对一类特殊对称矩阵的特征值反问题给出了解法。     

Solving traveling salesman problems by genetic algorithms

The gene section ordering on solving traveling salesman problems is analyzed by numerical experiments. Some improved crossover operations are presented. Several combinations of genetic operations are examined and the functions of these operations are analyzed. The essentiality of the ordering of the gene section and the significance of the evolutionary inversion operation are discussed. Some results and conclusions are obtained and given, which provide useful information for the implementation of the genetic operations for solving the traveling salesman problem.     

3-RPS卡当机构计算机仿真分析

对新型3-RPS卡当机构的位姿正反解进行建模,并用计算机仿真的方法,对3-RPS卡当机构进行研究.开发了基于O penGL和M atlab的三维机构运动仿真软件,实现了机构的参数化设计、正反解位姿显示、轨迹规划数据的生成,并对各种运动形态进行了仿真.     

神经网络在反插值问题中的应用

在之前研究中,根据多项式理论,提出了幂激励前向神经网络及其权值直接确定法。本文应用该神经网络研究反插值问题。仿真结果表明该神经网络能够很好地解决一一映射反插值问题,而对于非一一映射,却不具备准确反插值能力。基于前面提出的网络模型,本文进一步提出一种增加时序控制条件的神经网络,即时序神经网络模型,并给出理论推导和进行仿真验证,结果表明该时序神经网络能够成功解决一一映射及非一一映射反插值问题。     

一类时间分数阶扩散方程中的源项反演解法

考虑了一类具有Neumann边界的时间分数阶扩散方程源项反演问题.首先,从分离变量法出发将反问题归结为第1类Volterra积分方程,从而揭示出反问题的不适定性; 其次,为了获得反问题的条件稳定性,通过分数阶数值微分将第1类Volterra积分方程转化为第2类Volterra积分方程,建立源项反问题的条件稳定性和误差估计; 最后,引进磨光正则化,获得稳定的分数阶数值导数,将其代入求解第2类积分方程,从而稳定地重建出仅依赖时间变量的源项.数值实验结果验证了所得反演算法的有效性.     

广义随机Petri网对交换机过载控制机理研究

在分析阻塞呼叫控制机理的基础上,用广义随机Petri网(GSPN)对数字交换机中另一种常用过载控制机理——延时呼叫控制,进行了描述与分析,建立了其GSPN模型。通过对模型求解,得出了采用控制后系统性能的解析表达式,以及与控制严密程度之间的关系,从而定量分析并评价了这种控制机理的控制特性。最后,对两种控制机理的结果进行了比较。     

一种MOSFET器件模拟的新方法

逆算子方法是一种新发展起来求解强非线性问题的近似解析法,对这种方法在MOSFET器件模拟中的基本思想和实现方法进行了阐述,并将其运用于MOSFET器件模拟中,求解了半导体区域的一维非线性泊松方程,得到了MOSFET的一些重要参量的解析表达式,所获得的结果与数值计算的结果比较表明,该方法获得的结果物理意义明确、分析过程简单,收敛速度快捷.