基于神经网络的Q学习在Khepera Ⅱ机器人避障中的应用

为了提高移动机器人的自主学习能力,在传统的机器人行为控制结构基础上设计了智能控制结构,同时引入了基于神经网络的Q学习模块算法,克服了传统算法只能应用到离散状态中的不足.移动机器人的避障实验结果表明,该方法能够使移动机器人通过自学习实现自主避障.     

网络信息资源整合与高校图书馆重点学科虚拟资源的建设研究

阐述了目前图书馆对网络信息资源采取的3种主要整合方式，从加强数据库的建设、建立重点学科导航库、提供个性化的信息服务等方面探讨了高校图书馆加强重点学科虚拟资源建设应采取的对策。     

医用内窥镜图像校正的BP神经网络方法

用传统的畸变校正法对内窥镜图像进行校正存在畸变模型复杂、计算量大、易产生误差等问题. 该文利用标准模板,提取样本点在标准图像和内窥镜拍摄的畸变图像中的坐标,分别作为BP神经网络训练的输入和目标,通过神经网络的训练拟合成像镜头的畸变模型,从而确定标准图像和畸变图像上像素点的位置关系. 再通过图像插值的方法进行图像恢复,实现图像校正. 实验结果表明该方法简单有效,具有精确性.     

基于免疫神经网络的雷达天线扫描方式的识别

采用了免疫RBF网络进行雷达天线扫描方式的识别.计算机仿真结果表明,对目前常见的几种简单的雷达天线扫描方式,免疫RBF网络系统在输入信噪比为4dB时的识别率已经达到99.13%,而它的网络训练步数仅需99步,具有非常优越的性能.     

中国城市公交网络冗余度分析

可靠和强韧的城市公交网络不仅关系到城市居民的出行便捷性,同时也对维持整个城市系统的正常运转起着关键性作用．复杂系统的可靠性和强韧性的一个重要指标就是冗余度,即同一功能组件在一个系统中的重复备份．然而,对于城市公交网络的冗余程度的认识依然比较模糊．文章基于复杂网络的连通性理论和遗传优化算法,利用两种公交网络的冗余度的度量指标,即全局冗余度和局域冗余度,对8个具有城市化梯度的中国城市公交网络进行全面的冗余度分析．结果显示,公交网络的全局冗余度明显高于局域冗余度,同时城市中的局域冗余连通块呈现明显的异质分布特征．研究结果对于未来公交线路优化和设计具有一定的参考价值．     

地连墙变形的神经网络多步预测研究

结合润扬长江公路大桥南汊北锚碇深基坑工程 ,提出并应用神经网络多步预测方法来研究地连墙施工变形的预测问题。系统介绍了基于时间窗口的神经网络多步滚动预测技术 ,并详细讨论了输入输出层的设计、隐层神经元数以及预测时间步长等一些基本预测技术问题。该预测方法应用于润扬长江公路大桥南汊北锚碇深基坑围护工程 ,取得了较好的工程效果。     

基于BP神经网络的轨道基桩识别

运用BP神经网络对用CCD拍到的基桩图片进行识别,包括BP神经网络的输入、输出层的设计,隐层节点的选取等。实验结果表明,经大量基桩样本的训练后,BP神经网络能将拍到图片中的基桩有效地识别出来,且达到较高的正确率。     

基于ASP.NET的网络教学系统的开发与实现

提出了智能化网络教学系统的基本功能需求。结合ASP.NET开发的特点和软件工程的思想,进行了较详细的系统需求分析。结合计算机文化基础课程的需要,设计实现了一个智能网络教学系统。系统采用B/S体系结构,注重良好的可扩展性,采用模块化设计方法,将其划分为教师子系统,网上答疑子系统,在线测试子系统等功能模块。解决了当前应用需求,并为进一步研究工作奠定了基础。提出了开发"通用智能化网络教学系统应用平台"的想法和思路。     

网络环境下图书馆信息服务探讨

分析了网络环境对图书馆信息服务的影响,提出了图书馆信息资源服务的策略,探讨了图书馆员所应具备的知识和能力素质。     

网络信息资源配置方式对比分析

对网络信息资源配置目标进行了阐释,对网络信息资源的配置方式进行了比较,探讨了政策法规对网络信息资源配置的影响。