基于神经网络的高并行大规模MIMO信号检测算法

随着5G和未来移动无线网络的不断发展,大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)是其中的关键技术之一。随着天线数目的不断增加,给接收机的设计带来更高的挑战,复杂度过高的检测算法在实际中难以应用。本文将一种高并行(high-parallelism, HP)检测算法展开到神经网络中,单层神经网络基于该算法的每次迭代,并将其与可训练的权重参数和非线性神经单元相结合,提出基于网络结构HP-Net的方法。通过训练HP-Net得到最优可训练参数,进而提高检测性能。实验结果表明,所提方法相对传统最小均方误差(minimum mean square error, MMSE)算法复杂度更低,并能够得到更低的误码率;同时相对HP并行检测算法误码率性能更优。     

机器学习模型在地下水埋深模拟中的适应性分析

基于京津冀气象、社会资料及地下水埋深数据,构建支持向量机(SVM)、循环神经网络(RNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)模型对京津冀地区13个城市地下水埋深进行了模拟,并以确定系数、均方根误差、平均绝对百分比误差、纳什系数对3个模型的适应性进行了评价。结果表明：LSTM模型模拟效果最好,其次是RNN,SVM最差;不同城市基于LSTM模型进行地下水埋深模拟时参数调整最少,适应性最好,SVM模型参数调整最多。将3个模型应用于随机选择的6个测站进行验证,在华北地区浅层地下水埋深模拟方面,LSTM模型模拟精度和可信度最好,适应性最强,是该地区地下水埋深模拟的首选机器学习模型。     

Cohen-Grossberg神经网络周期解的全局稳定性

讨论了Cohen-Grossberg神经网络周期解的存在性和全局指数稳定性.讨论的模型非常综合,包含了大部分的模型,利用的条件非常弱,取得的结果非常简洁.     

基于软件Agent技术的分布式网络监控系统的研究与设计

针对现有的集中式网络监控系统存在的不足,应用软件Agent技术,将网络监控系统的智能和控制分布到整个网络之中,使得整个网络管理系统具有应激性、自治性特性。与传统的网络监控系统相比,不仅提高了监控的效率,而且能够适应分布式动态变化的网络环境。此种结构的系统更易于扩充,并提高了管理服务的复用性。     

模糊逼近网络摄动系统及其在智能运输中的应用

以20世纪80年代中期兴起并紧密结合现代科学技术进步的一个新兴领域——智能运输为实际背景,分析了模糊神经网络有待解决的问题;针对这些问题提出了一个新的系统——模糊逼近神经网络摄动系统,并介绍了关于这个系统所开展的一些工作,对开展智能运输的研究将具有启迪作用和现实意义。     

基于BP网络的装备维修质量评估设计

依据有关规定和武器装备的特点,提出了装备维修质量评估的指标体系,并给出了指标体系标准化处理的方法。在此基础上,建立了基于BP网络的装备维修质量评估模型。通过训练,该模型具有了对装备维修质量的评估功能。实验结果表明：该模型用于装备维修质量评估,减少了传统装备维修质量评估方法中人为因素的影响,并且评估误差很小。     

基于校园网的数字化教学管理系统的研究与开发

随着高等教育的快速发展及校园网络的完善．高校信息化建设已变得越来越重要．基于校园网的数字化教学管理方式将使现代教育管理更方便、更有效。对高校教学管理信息系统的业务流程、功能需求、应用程序体系结构及设计方法等进行了全面的阐述。并已在实践中取得了较好的效果,促进了我院教学管理的科学化和现代化。     

供应链系统的一种集成网络模型研究与实现

基于现实供应链的网络状特性,抽象出了一种体现供应链本质的供应链集成网络模型,并基于此模型提出了一种具有良好适应性、可扩展性、可重构性的供应链集成网络系统实现方案。     

基于IPSec的VPN实现技术研究

在虚拟专用网（VPN）所采用的安全协议中,IPSec协议提供了最高级别的安全性。探讨了基于IPSec的VPN实现技术,并给出了一个实现方案。     

软件产业的技术扩散与网络效应

技术扩散是解决软件产业技术落后的重要解决途径,并在扩散路径上呈现出“S”形特征。网络效应,作为网络经济时代的一个重要特征．会不同程度影响技术扩散。以“结构-行为-绩效”的产业组织分析范式为基础,对网络效应影响软件产业的技术扩散从理论上做了阐述．并在此基础上对企业和政府如何应对这种影响提出了一些建议。