Learning Vector Quantization Neural Network Method for Network Intrusion Detection

A new intrusion detection method based on learning vector quantization （LVQ） with low overhead and high efficiency is presented. The computer vision system employs LVQ neural networks as classifier to recognize intrusion. The recognition process includes three stages： （1） feature selection and data normalization processing;（2） learning the training data selected from the feature data set; （3） identifying the intrusion and generating the result report of machine condition classification. Experimental results show that the proposed method is promising in terms of detection accuracy, computational expense and implementation for intrusion detection.     

凸度量空间内非线性映射的迭代算法

在凸度量空间内 ,对非线性广义拟压缩映射序列定义了带误差的 lshikawa迭代序列 ,证明了带误差的 lshikawa迭代序列收敛于非线性广义拟压缩映射序列的唯一公共不动点。     

方程dx/dt=-Q(x,x(t-1))具有周期为4的周期解的一个条件

给出了微分差分方程 dx/dt=-Q(x,x(t-1))具有周期为4的周期解的一个条件.     

一类时滞抛物方程解振动的充要条件

给出了一类时滞抛物方程初边值问题解振动的充要条件,推广了有关结果.     

基于神经网络专家系统的边坡系统设计

基于神经网络和专家系统自的特点，研究了神经网络和专家系统的集成系统，论述了系统的设计思想、总体结构及实现的基本原理，通过软件设计实现了“可视化”操作，系统具有知识自动获取，预测速度快，鲁棒性及容错能力强等特点，这一研究为解决边坡稳定性评估问题提供了一种有效途径。     

中国粮食多因子灰色关联神经网络预测研究

针对BP神经网络多变量输入难以确定的缺点，提出了采用灰色关联分析法确定主要影响因子输入的多因子灰色关联分析神经网络预测模型，并给出了灰色关联神经网络BP预测模型的建立方法，对我国粮食生产影响因子多因子预测实证研究结果表明，用该网络建立的模型经过训练后，可得到影响粮食产出的主要影响因子及其之间的非线性关系，网络模型新颖，具有较好的预测精度及较好的预测效果，可广泛应用于各种预测研究，有较高的推广价值。     

生料酿酒过程中导致产品味苦的若干因素初探

生料酿酒是上世纪 80年代后期从日本传入的。由于这个技术操作简单 ,投资少 ,酒质好 ,深受广大厂家和消费者的喜爱。但也存在着很多不足 ,尤其是酒中的苦 (涩 )味物质一直是困扰广大厂家的难题。本文着重阐述酒中苦 (涩 )物质的产生原因 ,并对苦味物质的控制进行了初步研究     

变量有上界的线性规划的对偶单纯形方法

给出变量有上界的线性规划问题的对偶单纯形算法, 该算法包含了一般线性规划问题的对偶单纯形算法, 为解变量有上界的线性规划问题提供了又一种方法.     

开孔板的有限元分析

智能建筑的大量出现 ,其中的辅助设施越来越多 ,也越来越复杂 ,导致很多管路、线路、电梯都是从楼板中开孔穿过 钢筋混凝土板开孔后受力性能会发生改变 ,孔的周围出现应力集中 用有限元分析了四边固支开孔板在不同开孔位置和形状 ,不同开孔面积的情况下内力的改变 ,获得了内力改变的规律 ,并和三边固支板、悬挑板在近似的边界条件下的受力情况进行比较 ,得到一些相近的结果 ,并为以后在实际工程中类似的情况提出了一些工程设计建议     

非线性神经网络模型及在粮食生产预测中的应用

本利用非线性神经网络BP模型，对我国粮食生产进行了实证预测研究。结果表明，用该网络建立的模型经过训练后，可得到影响粮食产出与各因子及其之间的非线性关系，网络模型新颖，具有较好的预测精度及较好的预测效果。可广泛应用于各种预测研究，有较高的应用推广价值。