An oscillatory neural network and dynamical associative memory

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网络安全多级模糊综合评价方法

计算机网络信息各种风险的定量评估方法研究是，‘项重要的基础性研究，是IT领域中的前沿课题之一。综述了计算机网络安全以及网络信息安全评估标准和评价现状，应用系统工程的理论和方法识别、分析和评价网络信息安全固有或潜在风险发生的可能性和危险因素，论述了网络综合安全风险的评价步骤与过程，建立基于硬件、软件及外部环境的计算机网络信息安全综合评价指标体系，给出了基于网络安全多级模糊综合评价模型及其评价方法。并结合网络实例给出了使用评价模型进行网络安全评价的步骤和方法，评价结果与实际相符。     

神经网络在项目财务评价上的应用

利用人工神经网络BP算法建立项目财务评价模型,用模糊数学的隶属函数描述评价指标.由隶属函数的峰值和均值组成学习样本训练神经网络,使之具有联想记忆功能,对未在训练中出现的待评价的样本指标也能作出决策,实现项目的财务评价.     

基于无线体域网中多生理信号驾驶疲劳检测

利用生理信号的无线测量设备实现了对驾驶员在驾驶过程中的脑电信号、肌电信号和呼吸信号的采集,并对其进行分析处理,从而实现驾驶员的疲劳检测.首先分别计算三个生理信号的近似熵并将其作为疲劳检测的特征参数,然后使用主成分分析对特征参数进行降维优化处理,同时对原始特征参数和分析后的主成分分别进行统计分析,基于优化处理后的特征参数利用回归方程建立驾驶疲劳估计模型.最后通过交叉验证对本方法进行评价,并使用数据融合方法给出了综合的评价结果.评价结果表明提出的方法对驾驶员疲劳状态的检测正确率达到90%以上.     

基于Gabor特征和协同神经网络的车牌识别方法

研究了车牌字符识别问题,针对车牌识别系统易受天气及光照变化影响的实际应用,将Gabor特征和协同神经网络应用在车牌字符识别中,提高了识别率.首先对车牌字符进行二值化和切分,然后利用Gabor滤波器提取车牌字符的特征参数;再利用协同模式训练特征参数,进而得出训练样本;最后根据协同神经网络进一步识别车牌字符.通过大量仿真实验表明,该方法在不同场景、光照条件下,与传统方法相比,识别率有了较大改进,该方法在车牌识别领域有较强的实用性.     

用模糊聚类分析法建立神经网络岩土本构模型

针对岩土类材料本构关系复杂的情况 ,采用BP网络建立了其本构模型 ,并从神经网络隐层的本质特征出发 ,对样本数据 (应力和应变信息 )采用模糊聚类分析法进行特征抽取 ,以确定隐层节点数目 .算例结果表明 ,该方法是可行的 ,并具有较直观的物理意义 ,可为样本的选取提供指导作用 .     

大型基础项目融资风险的动态模糊评价

大型基础项目融资风险因素众多、风险结果严重,其风险已成为项目成功与否的关键.提出了大型基础项目融资风险的指标体系,并以动态的观点,采用模糊理论建立了一种大型基础项目融资的风险评价方法.     

基于Cache网络数据的数据缓存技术研究

通过对目前数据缓存技术的分析和研究，提出和设计了一种针对于高速局域网分布式数据缓存系统，即基于Cache网的数据缓存系统。旨在进一步提高数据缓存系统的性能，通过减少网络传输时间，均衡网络负载，实现提高客户机／服务器网络系统的检索效率。其主要思想是在网络的各个节点上建立数据缓存区，并实现对这些缓存区统一调配和管理。文中对其缓存性能进行了分析，并和其它缓存系统进行了比较，从而论证了该缓存系统的有效性。     

智慧学习环境中基于贝叶斯网络构建学生模型的研究

智慧学习环境是当前教育技术学界的一个前沿研究领域,从C/S架构的智能学习系统发展到B/S架构的智能化网络学习环境,学生模型仍然是其最核心的功能模块,是学生自我导向式学习情境中构建智慧学习环境的关键因素.本文采用文献分析法和实践调研法,从学生模型的分类、数据结构和建模方法等几个方面,对国内智能网络学习环境中学生模型的研究现状进行了较为详细的研究,并通过梳理近年来关于静态学生模型和动态推理模型的研究,提出了智慧学习环境中基于贝叶斯网络构建学生模型的框架,期望为智能学习系统中学生模型的理论研究和实践发展提供可借鉴的参考和经验.     

高校生态位适宜度的数学模型及其应用

为培育与提升高校生态位适宜度,实现高校可持续发展,需要建立一套科学的定量分析方法.借鉴自然系统的生态位理论,以高校为研究对象,探讨了高校生态位适宜度的内涵.在此基础上,构建了高校生态位适宜度评价指标体系,给出了高校生态位适宜度的数学模型,并将其应用于我国十六所综合性大学的计算和分析,结果与实际情况基本吻合.该模型可以为高校进行合理评价与决策提供一种有效的方法.