一种改进的Hopfield神经网络算法用于单元布局

利用改进的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ人工神经网络模型，提出了用于求解ＶＬＳＩ系统单元布局的优化 算法。该算法具有简单的能量函数表达式，较快的收敛速度，可避免无效解。利用此算法对于６ 种较复杂的布局实例进行运算，在布局优化结果和运算速度方面都比同类研究有较大改进。     

商半环的强分配格

给出了半环的强分配格的商半环为其相对应的半环的商半环的强分配格的充要条件.     

一种总体最小二乘算法及在Volterra滤波器中的应用

针对输入输出观测数据均含有噪声的滤波问题，提出了一种鲁棒的总体最小二乘自适应算法．该算法利用滤波器的增广权向量的瑞利商为损失函数，导出了其自适应迭代公式，并利用随机离散学习规律对权向量模的分析进行算法梯度修正，提高了算法的噪声鲁棒性，而且使得算法简单，稳定性好，收敛精度高．将该算法应用于Volterra滤波器，可使滤波器在非线性系统中的信噪比达到10dB，在学习因子为0．01时，算法仍然能够保持良好的收敛性．仿真结果表明，即使在高噪声环境或使用较大学习因子的情况下，该算法的鲁棒抗噪性能和稳态收敛精度均明显高于其他总体最小二乘方法．     

神经网络TSP问题仿真分析

描述了Hopfield神经网络和自组织特征映射神经网络解决TSP问题时的求解过程和仿真算法.通过对两种算法的仿真比较,得出以下结论:对于较大规模的TSP问题,SOFM模型的寻优结果要优于HNN模型寻优结果;HNN对网络模型参数和初始条件具有很强的依赖性且调整参数组合非常困难,而SOFM的参数设置和调整相对要简单得多;SOFM算法对待解决问题的拓扑分布不敏感,而HNN算法的收敛性对待求解问题的自身分布有很强的依赖性;当待求解问题的数目增大时,SOFM算法的运算时间增加缓慢,而HNN算法的运算时间增加较快.因此,在解决TSP问题时,自组织特征映射神经网络比Hopfield神经网络的效率高,随着问题规模的增大,其优势更为明显.     

解旅行商问题的混沌蚁群算法

利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特点,提出了一种求解旅行商问题的混沌蚁群(CACO)算法.该算法的思想是采用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部极值.与模拟退火算法、标准遗传算法进行比较,仿真结果表明该方法是一种简单有效的算法.     

四则运算学习指南

一、知识梳理1.加、减、乘、除法的意义和各部分关系。(1)加法。意义:把两个数合并成一个数的运算。各部分关系:和=加数+加数,加数=和-另一个加数。(2)减法。意义:已知两个加数的和与其中一个加数,求另一个加数的运算。各部分关系:差=被减数-减数,减数=被减数-差,被减数=减数+差。(3)乘法。意义:求几个相同加数的和的简便运算。各部分关系:积=因数×因数,因数=积÷另一个因数。     

FDD牌照发放 电信竞争格局初具雏形

2014年盛夏,继TDD牌照发放半年之后,工信部向中国电信和中国联通两大运营商发放了FDD试商用牌照,上海等16个城市成为首批混合组网试验业务的城市。该举动标志着三大运营商4G商用进程正式拉开序幕,也预示着4G市场竞争进入实质阶段,运营商层面的4G大战一触即发,其将对产业链上下游厂商、产业竞争格局带来怎样的影响?     

河南省各地市公路物流空间联系研究

物流空间联系旨在研究特定区域物流分布与演变的空间差异,本文主要采用分布比、位势商等指标,对河南省各地市的物流空间联系状况进行研究。根据平均货运量位势商与平均货物周转量位势商的大小,可以将河南省的城市分为两类。这两类城市要根据各自实际情况,在今后的发展中,注意经济增长与物流发展的平衡。     

说——语商的核心要素

在语文课上该学到些什么的问题的争论始终不曾休止，无论语文是以工具性还是人文性为主有一种能力都不应忽视，那就是对学生语商（从狭义上说就是语言表达能力）的培养。很多语文课堂上往往存在重阅读轻表达的现象，教材中的口语交际内容也因为和考试关系不大而被弃之不用。人作为社会性动物，群体交流很重要，善于清晰有条理的表达尤为重要，具有较高的语商会让人在工作中人际交往中游刃有余。