BP神经网络算法探讨

BP神经网络算法是在BP神经网络现有算法的基础上提出的,是通过任意选定一组权值,将给定的目标输出直接作为线性方程的代数和来建立线性方程组,解得待求权,不存在传统方法的局部极小及收敛速度慢的问题,且更易理解。     

一种采用增加动量项的改进BP算法实现

介绍了反向传播网络算法(BackPropagationnetworkalgorithm,简称BP算法)的基本思想和存在的问题,阐述了增加动量项改进算法的实现方案,用VC 6.0实现的三层网络结构可改进算法的部分程序,并对这两算法的学习速度进行了测试和比较。     

无线传感器网络基于测距定位算法的实现

无线传感器网络以无线通信方式形成的多跳的自组网的网络系统，有着广泛的应用前景。无线传感器网络大多数应用都要以位置信息为前提，因此传感器节点定位成为传感器网络的基本问题。本文的目的是基于测距信息实现某种定位算法，并评价该算法的性能。     

智能车辆测距技术

智能车辆避撞技术依赖于测距技术的发展.智能车辆测距技术有多种超声波测距、微波雷达测距、激光测距、机器视觉测距和红外线测距等.各种测距技术各有优缺点,因而多传感器技术有效融合是汽车避撞系统实用化的途径;最后在智能车辆测距技术应用现状的基础上提出该领域的存在问题及发展方向.     

一类拟牛顿算法的收敛性

根据一类基于新拟牛顿方程Bk 1sk=yk*的修改BFGS类算法,采用广义W olfe线搜索模型(GW搜索模型):f(xk 1)≤f(xk) δkαgTkdk和g(xk 1)Tdk≥m ax{,σ1-(kα‖dk‖)p}gTkdk,其中0<δ≤σ<1,p∈(-∞,1),得到一类修正的BFGS算法(M BFGS),证明了M BFGS算法的全局收敛性和超线性收敛性.数值试验结果表明M BFGS算法是有效的.     

基于TCP的拥塞控制策略及改进算法

从性能上具有互补性的STCP协议和CUBIC协议找到契合点,然后在性能较优的CUBIC基础上提出一个新的改进算法SCUBIC,并用实验证明其具有比CUBIC更好的稳定性、可扩展性、TCP友好性和RTT公平性.     

基于粒子群算法和模糊神经网络的车牌图像匹配

本文将粒子群算法和模糊神经网络结合用于智能交通中的车牌图像匹配。利用粒子群算法全局寻优的快速性和模糊神经网络精确性，优化神经网络权重学习和训练神经网络。实验结果表明：本文设计算法具有精确性、收敛性和匹配快等特点。     

可可遗传资源多样性及其利用

本书的作者巴特利博士是国际著名的可可研究专家，长期从事野生可可种质资源的调查和收集，所以很多信息都是他亲自收集整理得到的第一手资料。巴特利博士不仅从事可可的育种和栽培工作，还从事可可种质资源收集、性状描述整理工作，本书是他长达40多年从事可可遗传多样性研究的结晶，也是他对世界可可研究卓越贡献的具体体现。     

纳米技术手册

“纳米材料”是指在纳米尺度（0．1～100nm范围，1nm=10^-9m）上研究物质的特征和相互作用，以及利用纳米尺度的特征开发新产品的一门科学和技术。纳米科技包含纳米材料、纳米器件和对它们的检测与表征等应用性很强的研究和技术领域。通常说的纳米检测和表征是指在纳米尺度上分析纳米结构材料和器件的组成、构造，并且进一步探索新现象，作为发展新的器件和功能材料的手段。     

极大η-单调映象的广义隐拟变分包含

作者引入了Hilbert空间中一类关于极大η-单调映象的广义隐拟变分包含,并利用预解算子技术建立了这类变分包含解的迭代算法逼近,证明了其解的存在性以及由算法生成的迭代序列的收敛性.