递归神经网络在堆石坝地震响应分析中的应用

针对堆石坝系统的地震响应分析问题，提出了一种递归神经网络建模方法。该神经网络模型包含内部状态神经元的反馈并具有状态空间形式。借助于该网络模型的逼近能力和动态信息存储能力，从观测的结构动态系统输入输出数据中重构原系统的输入输出特性，并对新的输入信号做出相应的预测和响应。分别对理想的有限元响应数据和实测的响应数据进行了仿真。结果表明，所提出的神经网络方法较好地学习了这两组结构系统的动态特性，并显示出较好的预测效果。     

基于改进典型相关分析的混沌时间序列预测

典型相关分析是目前常用的研究两个变量集间相关性的统计方法.针对线性典型相关分析法不能揭示变量间非线性关系,因而不适用于混沌系统等问题,将核典型相关分析与径向基函数神经网络相结合,提出了一种改进的核典型相关分析方法以解决映射空间样本未知及逆矩阵求解困难等问题.首先利用两个径向基函数神经网络,通过训练使两个网络输出之间的相关系数达到最大,可同时得到两组典型相关变量.然后建立预测模型,对Lorenz混沌方程及大连月气温与降雨二变量混沌时间序列进行仿真,并与传统的线性回归预测方法进行比较,多组仿真结果证明了所述方法的有效性.     

基于RBFLN网络的改进RBF神经网络学习算法

提出了一种基于径向基链网络（RBFLN）的改进径向基函数（RBF）网络学习算法．网络结构采用RB—FLN模型,添加输入层对输出层的线性映射,在训练过程中基于最大误差学习样本对资源分配网络（RAN）新性条件进行改动,在不满足新性条件时,采用相似度参数对隐层中心和宽度进行调整;而满足新性条件时,对新增隐层节点也通过类均值的方法做出相应的改进．最后通过对无机建筑材料成分分析的仿真表明该算法可有效地简化网络结构,实现样本正确分类,并获得较好的校验能力．     

基于神经网络的GPS坐标转换方法研究

全球定位系统(GPS)与地理信息系统(GIS)结合是湿地研究的关键技术之一.将神经网络方法用于GPS全球坐标系统和地方坐标系统之间数据坐标转换研究中,建立了三层前馈神经网络模型.训练方法采用Levenberg-Marquardt算法,并改进其性能函数以提高网络的泛化能力.对神经网络模型的建立、网络的训练方法、仿真曲线、神经网络的输出结果进行了详细的讨论.仿真结果证明改进的Levenberg-Marquardt算法适用于GPS数据坐标转换问题.选择松辽流域为研究区域,以流域内扎龙湿地为中心进行了考查.结果表明,神经网络方法能够建立坐标转换的复杂模型,是一种效率高、准确性高的方法,在湿地保护的动态数据分析方面具有一定的意义.     

基于神经网络的GIS和RS数据融合

地理信息系统(G IS)是对地观测的核心技术,遥感(RS)是其重要的信息源和更新手段,G IS同时辅助遥感信息的处理.两者集成是空间信息实时采集、处理、分析的有力手段,目前为实现此目标主要进行数据一体化存储结构的研究.鉴于此提出了根据所要实现的目标,不改变数据存储形式,用神经网络对G IS和RS进行数据融合的方法.首先建立5层网络结构,提取遥感影像和G IS数据库中属性数据的特征值作为网络的输入,然后通过调节输入向量与中心向量的距离及中心向量的值确定网络权值,将两种数据进行融合,利用输出的属性变化,自动更新数据库.以扎龙地区遥感影像与地理信息系统的矢量图层相结合检测地物变化、更新属性数据库为实例,证明了该方法的可行性.     

完善我国反不正当竞争法的思考

我国现行《反不正当竞争法》制定于1993年,至今已有15年了。在市场经济体制建立之初,发挥了重要作用。然而,随着我国市场体系日趋完善,市场竞争日益激烈,《反不正当竞争法》的现行规定与经济发展的需要产生了距离,暴露出许多问题,执法工作也遇到很多的困难。因此,它的不足之处亟待完善。     

命名数据网络中Interest洪泛攻击检测与防御

根据命名数据网络使用数据名称进行数据转发的特性,目前NDN中出现了一种基于兴趣包洪泛攻击的分布式拒绝服务攻击,对NDN网络危害较大.针对IFA,提出了一种基于Poseidon的改进方法——PAP,检测NDN路由器接口是否存在IFA,并构建interest包超时未响应表判断疑似恶意前缀.若存在IFA,则概率性限制该接口接收名称包含疑似恶意前缀的interest包速率,仿真结果表明PAP能够有效缓解IFA.     

InTouch软件在横切线L1级画面系统中的应用

在简述InTouch软件概况、网络结构的基础上,详细介绍了InTouch软件在太钢2 250 mm热连轧厂横切线L1级画面系统中的基本组成、网络结构和功能应用。     

邻域自适应选取及权值平均的投影去噪方法

针对常规局部投影方法在选取邻域点和还原时间序列两方面存在的不足,基于混沌时间序列的相空间重构理论,提出了一种基于相空间重构理论的改进的局部投影非线性去噪方法。该方法在邻域范围的选取和时间序列还原两方面进行了改进。用自适应的邻域选取方法代替了常规的固定邻域范围的方法,同时用加权平均代替直接平均还原时间序列。用改进后的方法对不同初始噪声水平下的Henon时间序列和Lorenz时间序列进行仿真,比较常规方法和改进方法去噪后的信噪比,仿真结果表明提出的改进方法能够更有效地去除包含在时间序列中的噪声成分,同时又能够较好地保留原系统中的混沌特性。     

一种模糊判断矩阵的互补一致性修正方法

引入度量矩阵大小的lp范数来刻画关于模糊判断矩阵的相似性条件、互补性条件以及一致性条件的满足程度。通过将三个极小化问题转化为一个目的规划问题对模糊判断矩阵进行了互补一致性修正。使用控制参数A将p=1和p=∞两类极小化偏差量的方法结合起来得到了一种更加灵活且适用范围更广的模糊判断矩阵的互补一致性修正方法。最后，用一个数值例子进行说明。