通用阵列逻辑GAL的破译软件

本文介绍与GAL器件破译仪主机运行有关的软件,包括异步通信程序模块、数据的二次处理和逻辑化简程序模块,以及菜单和附加功能程序模块。本文采取了一些措施,使破译时间得到减少。     

〔23，12，7〕Golay码的改进译码算法

ＭａｒｉｏＢｌａｕｍ和ＪｅｈｏｓｈｕａＢｒｕｃｋ提出了一种基于［２３,１２,７］Ｇｏｌａｙ码校验矩阵＂设计＂特性的译码算法,和其它的Ｇｏｌａｙ码译码算法相比,这种译码算法的复杂度最小,但它不便于用集成器件实现和不便于完全集成化,作者对该算法进行了改进,使其易于集成实现;同时使［２３,１２,７］Ｇｏｌａｙ码译码算法进一步简化．对其复杂度分析证明,当误码率≤１０％时,作者所设计的译码算法优于其它译码算法。     

基于神经网络的眼底视杯图象分割技术

根据眼底图象中视杯的边沿特征,提出了一种基于ＢＰ神经网络的视杯分割方法,详述了这种方法的实现过程,并研究了ＢＰ学习算法的加速问题．实验证明,这种方法的分割效果较好．     

神经网络中误差反传算法的分析与改进

分析了ＢＰ网络存在的主要问题及其产生原因,提出了改进算法ＢＰＧ,以共轭梯度方向代替梯度方向进行搜索,并在学习过程中采用不精确的一维搜索、限幅和条件轮回等措施．计算机仿真结果表明：改进的ＢＰＧ算法优于原ＢＰ算法．     

Java语言与人工神经网络应用

从控制工程的角度,概括介绍了作为国际互联网的最新核心技术之一的Ｊａｖａ语言的特点和发展,并具体结合人工神经网络的仿真与实现,以实际例子论述其在科学研究中将发挥的巨大效用和带来的新思想．     

BP神经网络用于函数逼近的最佳隐层结构

研究采用反向传播算法的人工神经网络用于函数逼近时的支结构。方法,以典型的ｎ输入、单输出的多层ＢＰ网为例,在几种不同的网络隐层结构下对典的连续函数进行逼近训练。,分析各网络输出的全局误差。     

一种提高BP算法学习速度的有效途径

ＢＰ网络在实际应用中的最大障碍就是学习速度慢这一问题。本文在详细分析与论证的基础上得出：在学习过程中,通过对ｓｉｇｍｏｉｄ函数形状的动态调整可有效地提高ＢＰ网络的学习速度,而且这一方法实现简单、易于理解、具有普遍适用性。同时本文对近期发表的有关文献中所提出的一些不恰当的观点和结论进行了修正和补充。     

BP神经网络及其改进

针对标准BP算法存在的缺陷，从网络结构、算法及初始值选取等各个角度系统总结了BP神经网络的各种改进措施，对各种方法的原理及优缺点作了详尽分析。指出了BP神经网络今后改进的方向。     

基于BP神经网络的压力传感器非线性校正方法

采用BP多层前馈神经网络及其改进算法对传感器特性进行补偿，有效地改善了BP传统算法收敛慢、容易收敛到局部最小点的缺陷，并编制了训练程序．结果表明，经BP改进算法处理后，传感器性能大幅度改善，网络的收敛速度更快，精度更高．     

HDTV中的RS纠错译码设计

在HDTV系统中，RS编译码及算法是非常重要的，本文对目前的编码方案给出了简介，并提出了具有普适作用的译码设计方案。