特征结构提取的高阶Hopfield神经网络实现

本文首先建立了特征结构提取问题的罚函数表示，通过对罚函数求极小可以求得原始协方差矩阵的主特征向量及其对应的特征值。为了求得其他特征结构，特构造了一个协方差矩阵序列。如果将罚函数展开并进行整理，高阶Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络可被引入到特征结构提取中。这种方法比较直观，它将网络稳定时的输出与所求协方差矩阵的主特征向量的各个分量相对应，而网络稳定时的能量则对应于协方差矩阵的迹与所求特征值之差，计算机仿真结果验证了这种方法的正确性。     

混沌的神经网络

现在研究神经网络的人很多,但主要是人工神经网络。最近,有几个实验室分析了健康人的脑电图,发现其中存在混沌的证据;混沌也会是神经系统的正常特征。其实,尤其在一个单独的生物神经元中,可以在实验上观察到混沌性态,而这是一般人工神经元所没有的。本文介绍一种单独神经元的模型,它能够定性地描写实验观察到的混沌响应。一、神经元的非线性动力学模拟生物神经元动态的历史要追溯到早期的一些著名模型,例如MoCulloch-Pitts神经元(1943)和     

QAM中频调制的实现方案及其比较

正交幅度调制（QAM）在ISDN、ADSL、LDMS、有线电视网络的Cable Modem以及无线广播数字电视等多种宽带接入方式中得到广泛应用。QAM须经过数字调制、矢量调制、中频调制的过程，其中中频调制是将I、Q数字基带信号转换为射频信号的关键环节。本文提出模拟和数字两种实现QAM中频调制的方案，然后对它们进行比较。     

Petri网系统的可达性分析

对Petri网系统的可达性问题做了综合性的阐述和分析, 提出了利用能量优化方法来解决可达性问题的方法, 并在此基础上结合计算代数方法和神经计算模型对可达性问题做了进一步的研究. 主要工作包括 1.给出了Petri网到线性空间的映射规则及其可达性的等价性定理; 2.建立了能量优化模型, 将可达性判断化为优化问题; 3.用神经网络来求解能量优化模型; 4. 最后综合了计算代数方法和能量优化模型的优点给出一个基于计算代数和神经计算的方法. 作者提出了一种利用基于硬件的大规模并行的神经计算来代替基于软件的串行的数字计算的可达性判断的解决方案.     

改进QDPSO算法在BP网络训练中的应用

QDPSO（Quantum Delta-Potential-Well-based Particle Swarm Optimization）算法是基于量子空间的粒子群算法，对QDPSO算法进行了改进，结合Iris分类问题，应用到BP网络的权值优化中，并和基于标准PSO算法的方法进行了比较。实验结果表明：该算法性能优于所比较的两种算法，并且具有良好的收敛性和稳定性。     

试论新时期反腐力度与反腐目标

研究新时期反腐败力度有助于我们正确评价当前腐败现状和反腐形势，了解反腐工作的成绩和不足，制定更加行之有效的反腐策略，从而更好地扼制腐败。当前，从反腐强度和反腐深度来看，从各种反腐策略的运用所达到的反腐目标的程度来看，新时期反腐已达到了一定的程度，但与反腐目标的实现相比，仍不足，需要进一步加强。     

神经网络在可靠性分析中的应用

应用人工神经网络对舰炮发生故障的发射炮弹数进行了预测。借助前馈神经网络对非线性函数的逼近能力，对发生故障的发射炮弹数进行了单步预测，并与使用灰色数列预测的结果进行了对比，验证了人工神经网络进行可靠性预测的可行性。     

实现细粒煤深度脱硫产业化的研究

根据我国高硫煤的赋存特点,提出采用微细介质重介旋流器及细泥选择性絮凝组合工艺实现细粒煤的深度脱硫,无机硫脱除率可大幅度提高,分选下限明显降低,是实现煤炭深度脱硫降灰产业化的有效技术途径.     

磁通涡旋线的临界磁场

将计算所得的涡旋磁通自由能F^[1]进行求导，得到a，b，x之间的关系式．由此，只要知道电荷数、粒子质量，利用图解法即可求出α，β的值．再利用1／h=λ(λ是穿透深度)，将λ进行代换，最终得出λ与h，ξ与η，x与κ间的关系．对于单位磁通线BV=BS=Φ=φ0则可计算出高κ近似下的第一临界磁场Hc1，并进一步求出hc1．     

Turbo码译码深度δ对其译码性能的影响

介绍了两种新的译码算法：AL－1和AL－2，通过计算机仿真结果，讨论了该算法的译码深度对Turbo码性能的影响。