基于AODV协议的动态路由管理算法

提出了一个基于AODV协议的动态路由管理算法,通过算法动态地配置路由协议参数,适应网络环境的变化,提高路由协议性能.算法利用模糊逻辑对移动自组网(MANET)网络环境进行分类,根据不同类型的MANET网络环境选择不同的AODV路由参数来改善路由性能.将这种算法应用到AODV路由协议中,通过NS2网络仿真器对标准AODV算法和基于AODV的动态路由管理算法进行了仿真比较.仿真结果表明,基于AODV的动态路由管理算法显著改善了协议路由性能.这证明在优化MANET路由性能研究领域中应用模糊逻辑的可行性.     

试论互逆主义数学哲学与东方精确科学

经验科学、数学、逻辑分别是初抽象、再抽象、全抽象科学,数学定理与逻辑定理之间具有相似性是有原因的,互逆主义具有整体论、非公理化、实用化的性质,是东方精确科学的代表之一,而东方精确科学可优于西方逻辑和数学.     

互逆主义逻辑中的逻辑命题

互逆主义逻辑对命题进行了严格分类,认为命题可分成不同级别、不同阶次.同时互逆主义逻辑的多层逻辑思想揭示了各类命题之间的内在关系,最高层即二层逻辑主要用于处理最高级别的逻辑命题,这是经典逻辑所不具备的功能.互逆主义逻辑还提供多种方法帮助证明命题的真伪,周氏图就是其中经常使用的方法之一.     

模糊粗糙集与模糊粗糙逻辑算子

在S．Nanda和S．Majumdar定义的模糊粗糙集以及模糊粗糙集运算的基础上,给出了新的模糊粗糙集∪、∩运算及偏序关系,并讨论了它们的性质,定义了模糊粗糙逻辑补、与、或算子,同时给出了这些算子的构造方法。     

数学选择题的编拟

选择题已是各级各类学校考试——尤其是标准化考试中所广泛采用的题型,并且因为它具备题型小、容量大,有利于培养学生迅捷解题能力和便于阅卷等优点而受青睐。然而因选择题只表现解题结果,无法显示分析问题与解决问题的思维过程,所以若编拟不当,其副作用也是不可低估的,特别是那些通过多种思路都能获得正确答案的选择题,其所具有的“欺骗性”和“危害性”更应引起我们的重视。本文试从选择题的逻辑结构入手,探讨与“四选一”选择题的有关问题。     

基于自适应学习速率法的补偿模糊神经网络

为克服常规网络收敛速度慢、无法结合专家知识等缺点,引入补偿模糊神经元,结合模糊系统强大的知识表达能力和神经网络优秀的自学习能力,并利用自适应学习速率法动态地改变学习率.提出了一种新型的基于自适应学习速率法的补偿模糊神经网络,并将其应用到实际例子中.结果证明,它不仅能在线适当调整参数,还能动态地优化相应的模糊推理,加快训练速度.     

一种基于传统VSM和词共现概念的中文文本聚类的研究

提出了一种利用传统向量空间模型VSM(Vector Space Model)和词共现概念共同表示文档特征的新方法,并将该方法应用于基于平面划分的中文文本聚类中.通过实验,表明基于传统VSM和词共现概念的文本聚类方法与传统的单纯基于     

基于模式聚合理论的文本特征降维方法及其在文本分类中的应用

根据模式聚合理论提出了一种文本特征降维的新方法.结合动态Kohonen网络理论检验了文本分类效果.在网络训练阶段引入了监督机制,提高了网络的分类速度和精度.应用模式聚合(PA)理论建立文本集的向量空间模型,从分类贡献的角度强化了词条的作用,消减了原词条矩阵中包含的冗余模式,有效地降低了向量空间的维数,提高了文本分类的精度和速度,并通过实验证明了该方法的泛化能力.     

基于FPGA的高速加密芯片的设计与实现

以非线性组合函数和线性反馈移位寄存器(LFSR:Linear Feedback Shift Registers)为基础,利用可编程逻辑门阵列(FPGA:Field-Programmable Gate Array)设计了一个高速加密芯片.该芯片既能满足密码学领域对密钥序列的高质量要求,又能满足保密通信领域高速度要求.介绍了加密芯片的设计理论、设计过程、加密芯片安全性分析和硬件实现,最后对密钥流进行了随机性统计测试.     

基于深度学习的工业数字仪表识别算法研究

仪表读数的检测与识别被广泛应用在工业中,然而工程领域中复杂的背景环境为获取仪表信息带来了困难.为了解决光照不均、背景复杂、图像模糊、仪表倾斜以及遮挡等多种干扰问题,本文设计了一种基于深度学习的数字仪表读数算法.首先使用图像增广方法丰富数字仪表检测数据集,并利用数据合成的方法构建了数字仪表文本识别数据集;然后通过可微分二...