关于不定方程x~3-1=301y~2整数解的讨论

利用递归序列,同余式、平方剩余以及Pell方程的解的性质证明了不定方程x3-1=301y2仅有整数解(x,y)=(1,0).     

一种改进的递归神经网络及其仿真研究

针对BP神经网络在学习速度方面的不足,在Jordan和Elman网络结构的基础上,提出了一种带偏差单元的IRN(internally recurrent network)网络模型,根据BP算法推导出了该网络模型的权系数调整规则,并应用该网络模型进行了故障诊断方面的仿真分析.试验结果表明,该网络模型的收敛速度比一般BP网络有了很大提高,具有很好的实用性.     

一类维自映射有异状点的特征

设f是可降的N维自映射,则可以用可降映射的特征,给出这类自映射有异状点的特征——存在f的链回归点,但不是周期点,并且f的ω-极限点集与周期点集的交非空。     

动力系统(X,N,f)的稳定点

本文在βN上定义了一个新型的二元运算“-”并发现它与βN上著名的二元运算“+”具有某种联系。我们还证明了在(βN,N,σ)系统中存在幂等点u∈βN\N,使u既是循环点,又是稳定点。     

逐点回归映射与伪轨跟踪性质

证明紧致连通度量空间上逐点回归的连续自映射不具有伪轨跟踪性质。     

助词"的"用法自动识别研究

在“三位一体”虚词用法知识库的基础上, 分别采用基于规则、基于CRF模型和神经网络模型的门循环单元, 对助词“的”用法进行自动识别, 识别的准确率分别为 34.4%, 77.5%和81.3%。在对助词“的”用法进行分析的基础上, 合并了部分用法, 并采用CRF模型和神经网络模型进行粗粒度用法识别, 准确率分别达到81.8%和 84.5%, 得到较明显的提高。期望识别结果可以应用于其他自然语言处理任务中。     

基于离子电流的汽油HCCI发动机燃烧相位传感方法

为了实现HCCI发动机闭环反馈控制,提出了一种采用递归神经网络算法在线检测燃烧相位CA10和CA50的方法.该方法首先提取每个循环的离子电流信号曲线的峰值位置、始点位置、终点位置和拐点位置,将这4个特征信息、发动机转速及4个控制参数进行归一化处理,输入到Elman神经网络,然后计算出燃烧相位CA10或CA50.以基于全可变气门机构的汽油HCCI发动机为对象,选取了台架试验中6个典型的HCCI动态变负荷过程数据作为训练样本,以转速为2 000 r/min和2 500 r/min下的2个动态变负荷数据为测试样本.测试结果标明,该方法对HCCI动态过程的燃烧相位CA10预测误差小于0.8oCA,对CA50预测误差小于0.9oCA;该方法与BP网络和RBF网络相比,具有更低的误差和更强的泛化能力.     

关于不定方程x3-8＝61y2

利用同余式、递归数列的方法,证明了不定方程x³－8＝61y²仅有整数解（ｘ,ｙ）＝（２,０）.     

一种Elman回归网络的设计方法

提出了一种系统化的Elman回归网络的设计方法，这种方法利用系统的状态变量构造状态连接图，自然地将状态连接图作为模板，形成Elman回归网络。在设计过程中，减少了经验性的设计规则，给出了较系统化的设计规则。用这种方法了交流调速系统的速度控制器，给出了仿真结果。结果肜这种方法设计的控制器具有较强的稳态性和负载鲁棒性，2其过渡过程的时间响应有待进一步提高。     

基于主成分分析的短期负荷预测模型

电力负荷预测的准确性直接影响到电力系统的安全性和经济性,但在应用神经网络进行短期负测精度造成了显著的负面影响。针对这一问题,本文采用多元统计分析中的主成分分析,根据各主成分贡献率对输入空间进行约简,提取线性无关的输入变量,以此达到压缩变量维数的目的,然后利用考虑模型输入变量相互关系的递推合成BP网络进行预测,使之更符合电力短期负荷预测的特点,提高模型的预测精度。仿真实验的结果表明,该简化模型用于短期负荷预测建模速度快、预测精度高,是一种行之有效的方法。