基于神经网络的快速分组交换的输入访问控制

提出了基于神经网络实现用于ＢＩＳＤＮ的快速分组交换的输入访问方案。引入输入访问控制是为了提高交换机的吞吐率。由于它属于组合优化问题，可采用连续型Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络实现。给出了能量函数、网络参数、连接矩阵及计算机模拟结果。     

SOFM和HMM在矢量量化码本优化中的应用

在语音压缩编码中，矢量量化占有很大比重和计算量。码本的好坏与方法的选择有很大关系。将基于神经网络的ＳＯＦＭ（自组织特征映射算法）和ＨＭＭ（隐含马尔可夫过程）应用于矢量量化，从而产生更为优良的码本。     

一种基于相关信号非线性处理的光学联想识别系统及其计算机模拟实验研究

本文提出一种基于相关信号非线性处理的光学联想识别系统，描述了它的工作原理．利用计算机模拟验证其实验的可行性．最后对模拟的结果进行了讨论和分析，指出了通过边缘增强非线性处理的图像可使系统在识别能力方面得到优化．     

足球运动技能形成的生理学、心理学影响机制

足球运动员是以特殊的运动知觉作为开始，其运动行为是在主体目标导向下，神经网络与环境作适应性相互伸用的过程，而仲何足球运动员身体动作的完成，都建立在相应的心理素质和生理素质某础上，任何一个足球队员的运动能力都是心理因素和生理因素的协同结合。     

基于模糊神经网络的盾构造型器

本文介绍基于模糊神经网络的盾构选型器的原理，构成与特点，试验表明，该选型器具有很强的选型能力与自学习能力，同时系统操作维护方便有很好的实用价值。     

二值神经网络的推理和矛盾分析

由节点和约束组成的约束满足网络(Constraint satisfaction networks,简称CSNs)能够描述许多问题,在AI中具有十分重要的地位.神经网络(Neural networks,简称NNs)能够被看作CSNs,而且被认为是适合于求解约束满足问题,因此NNs中必然有一个相应的逻辑理论.本文通过对比CSNs提出了弱推理理论和矛盾分析法,以研究二值神经网络的定性逻辑行为.文中用神经元(称为判决元)表示判决,连接表示判决元之间的柔性约束并执行     

用人工神经网络研究合金相晶型和原子结构的关系

我们曾用化学键参数和模式识别方法研究合金相的晶型规律,取得较好结果。但所用的参数(金属半径和元素的电负性)系半经验参数,其物理意义和数值准确性两方面均有不够严格之处。在本工作中,我们试用描述原子核外电子各壳层结构的几个数值(组分原子的价电子数Z_1,Z_2;价电子主量子数n_1,n_2次内层的d电子数nd_1,nd_2等)作为人工神经网络输入值,用已知合金相晶型训练求得多种合金相形成条件的人工神经网络判据。我们用AB价型的合金相样本(包括CsCl型、NaTl型、CoSn型、AuCu型、CrB型),AB_2型合金相样本(包括Laves相、AlB_2型、CuAl_2型)以及AB_3型合金相样本(包括A15型、AuCu_3型)训练3层人工神经网络。求得晶型判据后试行对新发现的AB型、AB_2型和AB_3型合金相的晶型作计算机预报。其中DyMg_2,LuAl_2,NdMg_2预报为     

人工神经网络与小波变换

相应于人工神经网络逼近非线性系统问题引入了一种亲的小波变换并研究了其性质，作为推论，给出了Ｌｐ范数下定理的一个构造性证明。     

一种指数型动态神经网络的定性分析

研究了由Ｔ．Ｄ．Ｃｈｉｕｃｈ和Ｒ．Ｍ．Ｇｏｏｄｍａｎ在１９８８年提出的指数型动态神经网络，给出了给定标准模式为该网络稳定点的一个简明的充分条件，并得到了这类稳定点的一步收敛半径。指出在概率意义下系统不存在伪稳态。     

神经网络自适应模糊控制器设计与应用

把神经网与模糊系统相结合，提出一种基于神经网络的自适应模糊控制器，这种控制系统由模糊神经网络控制器和模糊网络组成，具有自适应学习能力，仿真结果以及应用于温度控制系统中，其鲁棒性明显优于一般Ｆｕｚｚｙ控制。