基于BP网络的反馈控制器设计

针对常规反馈控制器参数在对象时变情况下难以获得最优的问题，利用BP神经网络构成系统反馈控制器，通过自适应学习速率在线调整网络权值以逼近对象的逆动态模型，并利用Lyapunov方法给出了该算法的收敛的条件。将算法应用于循环水温度控制系统表明：该控制器对模型参数不依赖，能有效地适应控制对象参数的变化，系统具有较强的鲁棒性。     

复数,实数及实对称数据下Bruun FFT算法的实现

本文在复数、实数以及实对称数据下研究和实现了Ｂｒｕｕｎ ＦＦＴ算法。文章分析和评价了各种数据下ＢｒｕｕｎＦＦＴ的运算量和特点，提出了算法的实现结构和方法。最后给了ＴＭＳ３２０Ｃ３０上的运算时间，我们实现的算法比基２ＦＦＴ速度提高３５％。     

冒泡排序算法的改进

本文作者对传统的冒泡排序算法进行了时间复杂性分析，指出其效率不高的缺陷，提出了双向同时浮沉的改进方法，并编程予以实现。其效率较传统的冒泡排序算法有一定程度的提高．     

利用DA算法实现大规模FIR滤波器

分布式算法是一种广泛地应用在可编程逻辑序列（FPCA）和ASIC设计中计算乘积和的算法。DA算法的处理速度仅与输入的位宽有关，对于大规模乘积和的运算，其计算速度有着明显的优势。当输入位宽过大时，可以将DA算法改进成并串结构以获得更快的处理速度。该文对在FPCA中利用DA算法实现大规模FIR滤波器，提出了具体的实现方案。     

产生图的全部哈密顿回路

本文对完全图和非完全图分别给出了一个产生图中全部Hamilton回路的算法。与已有算法比较,本文提出的算法具有速度快、内存小的优点。该算法用于判别一个图是否Hamilton图效果良好。     

并矢展开的算法与实现

本文讨论了多变量频域理论中并矢展开法的并矢展开算法与实现,以期使计算得到简化并减少计算量。     

A latent class probit model for analyzing pick any/N data

A latent class probit model is developed in which it is assumed that the binary data of a particular subject follow a finite mixture of multivariate Bermoulli distributions. An EM algorithm for fitting the model is described and a Monte Carlo procedure for testing the number of latent classes that is required for adequately describing the data is discussed. In the final section, an application of the latent class probit model to some intended purchase data for residential telecommunication devices is reported. Geert De Soete is supported as “Bevoegdverklaard Navorser” of the Belgian “Nationaal Fonds voor Wetenschappelijk Onderzoek.”     

Performance of Feedback BP Networks

ＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆＦｅｅｄｂａｃｋＢＰＮｅｔｗｏｒｋｓ￥ＬｕｏＳｉｗｅｉ；ＹａｎｇＷｕｊｉｅ＆ＺｈａｎｇＡｉｊｕｎ（Ｄｅｐｔ．ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．ＮｏｒｔｈｅｒｎＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅ...     

神经网络在成组技术方面的应用

阐述了成组技术及其在高级制造技术中的作用，在此基础上描述了神经网络在零件编码分类系统中的应用以及用神经网络设计制造单元的方法。     

一类自适应松弛算法的算法模型

对于一类自适应松弛算法,本文提出了一个算法模型。在一些通常的假定下,证明了该模型生成的序列的收敛性定理。