齿轮滚刀的计算机辅助设计及参数化绘图

本文以齿轮滚刀为例介绍了在微机上开发刀具ＣＡＤ系统的方法,特别是借助于“ＡＤＳ”用Ｃ语言对ＡｕｔｏＣＡＤ软件进行二次开发,从而实现了齿轮滚刀的参数化绘图,该软件的开发途径和设计总路为今后进一步从事这方面的研究奠定了基础。     

联想记忆系统的学习算法设计（Ⅰ）

基于牛顿向前插公式设计了一种新的联想记忆系（ＮＦＩ－ＡＭＳ）的学习算法,用以实现任意阶的多变量多项式函数的无误差逼近。该系统与传统类型的ＣＭＡＣ－ＡＭＳ相比,具有学习精度高和记忆空间小的特点;且比多层的ＢＰ网络具有学习算法简单和收敛速度快的特点。数值模拟表明,这种ＮＦＩ－ＡＭＳ在信号处理,模式识别,及高精度的实时智能控制等领域具有很大的应用潜力。     

批量制造业模糊交货期准时化生产计划方法

通过建立批量制造业模糊交货期下的准时化生产计划模型,将隶属度函数引入到生产计划问题中,从而拓宽了准时化生产计划问题的研究范围,并为实际生产计划的编制提供了一种有效途径。     

一类非线性系统迭代优化神经网络控制器

提出了一类非线性系统迭代优化神经网络控制器的设计方法,该是在正向神经网络辨识模型的基础上,应用迭代学习方法进行控制器设计。为了补偿辨识和迭代学习误差,给出了通过引入了反馈补偿控制器控制精度的方法,仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于记忆图样权重的联想记忆神经网络学习算法

提出了记忆图样对神经突触联接强度的贡献权重概念。通过使原图样成为稳定态即稳定条件得到的方案求解该权重,得到了突触联结强度矩阵,实现了神经网络相关模式的联想记忆。将此算法和其它联想记忆算法进行了比较和讨论,并用计算机进行了模拟。     

复合材料设计的原理与实践

对复合材料设计的原理与实践进行简要介绍,对其研究现状与发展趋势进行评述．重点在于工程结构复合材料,特别是航空航天领域应用的先进复合材料,重点是仿生与机敏材料设计,材料设计的目的是实现材料性能优化．     

基于人工神经网络降维映射的统计优化方法

提出将多维空间的样本数据降维映射到二维平面上,并在该平面上自动生成函数的等值分布曲线,从而,可直观出该函数的最优点或最优区域,通过本文提出的逆映射算法可将其还原到多维空间用原始变量表示．运算实例结果表明,基于神经网络降维映射的优化方法,直观、准确、可靠,对于有约束优化问题的求解特别有效．     

基于时延策略的输入缓存交换网络仲裁与分析

借助概率母函数的分析方法,对输入缓存方式交换网络的性能进行了理论分析,扩展了前人的分析结果,推出吞吐率和延时表达式闭和形式,并对这种网络的输出竞争,提出了一种简单的基一时延相关策略的神经网络仲裁算法,解决信元调度问题,仿真结果表明,该仲裁方法改善了网络性能。     

一维双向耦合映象网络及其应用

全局耦合映象具有硬件集成化实现不便的缺点,为此本文研究了各混沌神经元之间局部耦全的一维双向耦合混沌神经网络,发现它同样具有全局耦合映象的分类功能,对一维双向耦合网络的动态特性进行了分析,提出了利用网络的时空特性对信息进行存储的思想,并提出了将其应用到保密通信的初步设想。     

集成化企业网络需求分析信息量化模型

集成化企业网络需求分析信息量化模型冯径沈苏彬顾冠群（东南大学计算机科学与工程系,南京２１００９６）集成化企业网络是ＣＩＭＳ网络的典型网络,包括设计制造、控制和管理等各方面的网络集成［１,２］．网络需求分析是网络设计的第一步［３］,它不仅是整个网络设...