不确定决策中的双向联想记忆方法

提出了不确定决策的双向联想记忆方法。这种方法通过关联矩阵将归纳好的一些决策规则存储到记忆矩阵中。当有新的状态信息输入时，通过对信息流的前向处理和后向处理，使它收敛到一个稳定的规则，从而给出合理的决策方案。应用实例说明了这种方法的有效性。     

双向联想记忆神经网络的全局指数稳定性

研究了带连续时延杂交双向联想记忆神经网络的全局指数稳定性 ,通过构造适当的Lyapunov泛函获得了与时延无关的充分条件且保证网络指数收敛到惟一稳定的平衡点 ,在证明过程中 ,并不要求突轴联结权的对称性和激活函数的单凋性与可微性 ,因此论文所推导的结果更具一般性。     

双向联想记忆神经网络的全局指数稳定性

在研究双向联想记忆神经网络时,通常都假设输出响应函数是光滑的增函数,但实际应用中遇到的大多数函数都是非光滑函数。因此,本文将双向联想记忆神经网络的输出响应函数连续可微的假设削弱为满足Lipschitz条件,通过引入Lyapunov函数,利用不等式的方法,证明了双向联想记忆神经网络全局指数稳定性的一个定理。     

具有分布时滞的双向联想记忆神经网络稳定性分析

考虑分布时滞的双向联想记忆神经网络模型,并且给出其平衡态一致稳定和全局渐近稳定的充分条件。     

具有时滞的双向联想记忆神经网络的稳定性分析

研究一类具有时滞的变系数双向联想记忆神经网络(BAM)的稳定性问题.由于时滞变系数双向联想记忆神经网络的平衡点不一定存在,分平衡点存在和不存在两种情况进行研究.在BAM神经网络系统存在平衡点时,通过构造Lyapunov函数,结合不等式分析技巧,给出了系统指数稳定的充分条件;在BAM神经网络系统不存在平衡点时,利用数学归纳法给出了系统的吸引域.     

时滞离散时间双向联想记忆模型的研究

提出一类时滞离散时间双向联想记忆神经网络模型,研究了平衡点的全局吸引性,并且以具体仿真算例给出了利用平衡点的全局吸引性建立这类双向记忆神经网络的方法。     

含时延的双向联想记忆神经网络的指数吸引性分析

针对含时延的双向联想记忆神经网络模型具有多个对应于不同记忆模式的平衡点的特点,采用不等式技巧和非负矩阵性质,建立了平衡点指数吸引域及其指数收敛速度估计的方法,所得结论对含时延的双向联想记忆神经网的设计和容错性能的评价都很有意义。     

具离散时滞的混合双向联想记忆神经网络的周期解

在放弃活跃函数的有界性、单调递增性和可微性条件下,引入可调实参数di>0(i=1,2,…,n),通过构造Lyapunov泛函和运用不等式分析技巧,对一类具离散时滞的混合双向联想记忆神经网络的周期解、平衡点的存在唯一性和全局指数稳定性给出了一些新的充分准则.     

双向联想记忆神经网络全局渐近稳定的一个结果

利用李雅普诺夫泛函方法结合一些分析技巧证明了双向联想记忆神经网络平衡点全局渐近稳定的充分条件。这些条件对设计双向联想神经网络具有一定的意义。     

利用最大似然准则的双向联想网络研究

针对现有双向联想网络(BAM)存在的存储容量小、抗干扰能力弱的缺点,提出了一种利用最大似然准则的BAM网络(MLBAM)及其训练算法.MLBAM网络采用双向网络结构建立了神经元的发放以及抑制模型,充分利用似然函数的特性以及网络的双向联想特性,很好地完成了自联想和异联想功能,并且准确计算出关联样本对之间的关联度,使MLBAM网络在随机环境中具有很强的抗噪能力.利用最速下降算法,给出了MLBAM网络的训练算法,根据训练权重的Hessian矩阵负定,判定算法能够获得全局最优解,从而证明了算法的收敛性.该训练算法能够训练出最优的连接权重和神经元阈值.通过2个典型实验验证了MLBAM网络的抗噪能力和联想能力,在存在1位随机噪声的情况下,该网络的联想正确率达到了100%.     

一种混合模糊联想记忆网络

本文改进了Ｋｏｓｋｏ．Ｂ提出的最大最小联想记忆网络的模糊Ｈｅｂｂ关系编码规则,给出了一种新的学习算法,新算法克服了Ｋｏｓｋｏ．Ｂ算法的缺陷,在一定条件下,本文的学习算法能将模式对完整地联想出来．另外,本文在分析网络的容错性及稳定性的基础上,提出了一种五层混合模糊联想记忆网络,五层混合网络具有良好的联想容错能力．实验结果表明,本文的学习算法及混合网络是有效的．     

用神经网络方法进行汉字的部件识别

用二维图形结构的汉字属性关系图,从二维角度来直接描述汉字具有较强的描述能力.但其中由笔划间的关系图描述的部件通常关系复杂,其匹配问题如果采用传统的匹配方法来解决,其计算量和复杂度是非线性递增的.在此,提出一种神经网络的解决方法.实验结果表明,将神经网络的方法用于汉字的部件识别过程,可以大大地减少计算时间和计算量,且具有一定的容错能力.     

通过代理机制强化网络的安全

文章首先分析了一般ＤＥＣｎｅｔ网络访问中的安全性固有缺陷，接着研究了用于强化网络安全的网络代理机制，特别对代理访问的两级控制方法作了深入的探讨。同时对实现这一技术的具体过程也作了较详细的阐述。     

任意五点决定的二次曲线的类型判别

在射影几何中，二次曲线定理告诉我们任意五点可以决定一条二次曲线．该曲线上其它点可以用巴斯加定理求出．但是巴斯加定理只能决定该曲线上各点的位置，而不能决定其类型．本文重点解决了任意五点决定的二次曲线的类型的判别．     

有源网络的流图数码法分析

本文用流图数码法分析运算放大器组成的有源网络。电路可直接画成改进 Coates 流图,所定规则简便。由流图建立数码表后,就进入全数码运算,不再涉及图形搜寻运算。本文揭示了数码串的全息性,对增益项符号的判定实现了数码化,因而使整个运算过程全数码化。本算法适宜于计算机程序的编制,使计算机分析有源网络的能力得到提高。     

用 MOS-DYL 电路实现逻辑推理神经元

介绍神经网络的电子学实现方法并分析了用ＭＯＳ－ＤＹＬ电路实现神经网络的优越性。提出了用ＭＯＳ－ＤＹＬ电路实现基本神经元模型的方法，并证明应用其有可能实现逻辑推理功能，最后用专用软件在微机上对上述电路结构进行了仿真，说明设计的可行性。     

控制网络技术及其实时性分析

网络时代的控制技术正从传统的、集中式和单一的生产控制,发展为智能化、网络化、管理控制一体化的控制模式.本文分析了控制网络的结构,重点讨论了现场控制网络、工业以太网的主要技术和特点,着重研究了控制网络的实时性问题及其解决的途径.     

具有认知判别功能的自联想记忆神经网络模型

提出一种具有认判别功能的自联想记忆神经网络模型，对一个新的输入模式，当网络达到平衡点时，通过一种差别函数可差别该模式是否是网络中已存贮的模式，如不是则对其进行学习；如是则该平衡状态即为其联想结果，给出了模型及其学习规则，分析了网络吸引子半径与有关参数的关系及模型对输入模式的筛选作用，最后给出了计算结果。     

星座判别分析法及其在天气预报中的应用

本文把星座与Fisher判别分析结合起来,建立了两个数学模型,把多维点聚图投影到复平面上,(?)多元判别分类时很直观,并用于伏旱强度的客观预报,效果较好.