可拓神经网络在可拓专家系统中的研究与应用

将可拓学理论、人工神经网络和专家系统技术有效地组合与集成,建立了基于可拓分析与神经网络的空中目标识别专家系统,并将其应用于防空作战指挥信息系统空中目标识别。着重阐述了基于物元的知识表示方法以及空中目标识别专家系统的设计思路、总体结构和工作原理。     

LEO/MEO卫星通信系统ISL网络路由及切换性能研究

为了研究高度不同的卫星通信网络的路由和切换性能,采用Walkerdelta型星座构成两种非静止轨道卫星通信系统,分析和比较了LEO和MEO卫星通信网络构成特点和星间链路的俯仰角、方位角和星间链路长度变化。采用不同的路由策略以满足不同服务质量的要求,分析该策略下的卫星网络性能。设计了一种混合路由策略,综合考虑时延、时延抖动、切换和通信中断4项指标,进而比较不同高度的两种卫星网络应用不同路由策略时的性能。结果表明,混合路由策略上述服务质量的综合指标最优,该策略能够为各种用户提供不同的服务质量,提高卫星通信系统有效性和可靠性。     

卫星数字图像的智能处理研究

在借鉴成熟的数字图像特征分类模型基础上，通过特征抽取及采用神经网络方法对特征树训练，得到卫星数字图像的典型特征和在图像分析中的权重。提出利用数字图像的经验处理知识来实现卫星数字图像的自动处理，并建立分类数字图像集的经典处理案例，采用基于案例推理的方法，实现了卫星数字图像处理经验的复用和效率的提高。     

基于对角递归神经网络的非线性逆动态控制

采用2个对角递归神经网络(DRNN)构成非线性逆动态控制系统，一个用作辨识器，逼近系统的正模型，为逆动态控制提供系统的灵敏度；另一个用作控制器，逼近系统的逆动态模型，再与原系统串联组成伪线性系统．仿真结果表明该控制方法实现了对非线性系统的有效控制。     

一种ad hoc网络可靠性度量——网络均衡度

通过网络节点的重要性,定义了网络的均衡度,从而用来衡量网络的可靠性.该度量反映了网络的抗毁性、生存性以及有效性,是一种衡量网络可靠性的有效尺度.     

移动社交网络中的无线资源分配算法研究

随着移动用户数量的不断增加以及移动网络规模的发展,移动社交网络越来越受到人们的青睐,在社交网络中,社交网络用户可以使用移动设备相互交换和共享内容,但如何在移动社交数据传输过程中根据用户的需求为其分配最佳的无线资源,并确保资源的安全性和保密性成为了一个新的挑战.研究移动社交网络中的无线资源分配问题,资源分配包含无线资源分配和保密性资源分配,提出一种基于梯度的迭代算法来求解社交用户所需要的最佳无线资源和保密性资源.仿真结果分析表明,根据所提算法可以得出在保密性资源能量效率方面比随机分配方案提高8％左右,同时在无线资源利用率方面也有显著提升.     

卷积神经网络声学模型的结构优化和加速计算

将卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)声学模型应用于中文大词表连续电话语音识别任务中,分析了卷积层数、滤波器参数等变量对CNN模型性能的影响,最终在中文电话语音识别测试中,CNN模型相比传统的全连接神经网络模型取得了识别字错误率1.2％的下降.由于卷积结构的复杂性,常规的神经网络加速方法如定点量化和SSE指令加速等方法对卷积运算的加速效率较低.针对这种情况,对卷积结构进行了优化,提出了2种卷积矢量化方法:权值矩阵矢量化和输入矩阵矢量化对卷积运算进行改善.结果表明,输入矩阵矢量化方法的加速效率更高,结合激活函数后移的策略,使得卷积运算速度提升了8.9倍.     

基于EBS的无线传感器网络密钥管理方法研究

针对现有无线传感网络(wireless sensor networks, WSN)群组通信中网络环境复杂、资源占用率高以及共谋攻击等问题,提出一种融合三元多项式和EBS(exclusion basis system)管理机制的动态密钥管理方法。通过分析现有方法的不足,从WSN系统模型和EBS密钥管理2个方面对其进行改进,针对WSN系统模型引入层次式拓扑结构,有效解决簇头节点存在的单点失效问题,在此基础上,根据EBS群组密钥管理方法,引入三元多项式算法对EBS管理机制的参数进行优化。仿真结果表明,改进方法与局域化组合密钥管理(localized key management, LOCK)方法相比,改进后的EBS方法可以减少传感器节点的密钥存储量,增加网络共谋链的长度以及提高WSN的网络抗毁性。     

BP神经网络学习率参数改进方法

针对动态BP神经网络学习率优化方法收敛速度慢而且对误差曲面变化不敏感等不利因素,本文提出了一种改进的BP神经网络学习率的优化算法,该策略使网络对误差曲面变化敏感且收敛速度快。     

动态数学神经网络模型及其应用

本文在［１］的基础上建立了广义数学神经元,并引入动态机制,形成动态数学神经网络,由网络当前状态决定网络结点数．从而在一定程度上解决了前向神经网络隐层结点数无法确定的难题,并成功地将其运用于解决用多项式逼近连续函数的魏尔斯特拉斯定理,并建立了龙贝格求定积分的动态数学神经网络模型．