基于网络计算框架的远程教育系统解决方案的研究

通过对福州大学计算机科学与技术系远程教育系统的设计和实现 ,对Web动态交互技术进行探讨和研究 ,特别是ActiveServerPages技术 ,提出基于网络计算框架的远程教育系统的解决方案 .     

离散Hopfield网络的置换对称性与逆联想记忆

着重从理论上探讨离散Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的置换对称性，同时根据采用样本优选规则构造的神经网络所具有的一种特殊的置换－不变置换的原则，建立一种新的联想记忆－逆联想记忆。     

图书馆信息网络的优化探析

随着图书馆网络用户数爆炸性增长，对带宽的需求也在增加。文章简要阐述了传统以太网的局限性和新型以太网技术的特点，并结合福州大学图书馆多年的网络优化实践，对网络优化原则、策略、方法等进行了分析和探讨。     

一种联想记忆网络的研究

外积法是很容易实现的权值学习算法,而且有很好的记忆效果,但是它也存在一些不足．针对这些不足,提出一种结构简单、记忆效果较好的网络．通过对数字海明距离的分析,提出了一种将两个网络互联用于联想记忆的方法,适当的分类能让网络达到最大的容量,仿真结果表明该方法是有效的．     

一类联想神经网络的计算机模拟实现

本文讨论了一类联想神经网络的综合方法，给出了计算机实现网络综合的算法程序流程图及网络综合实例，计算机模拟结果表明，综合出的网络在模式联想记忆中得到的结果与理论分析完全相吻合。     

基于概念联想网络的网页预取模型

提出一种基于概念联想网络的网页预取模型，挖掘用户访问模式中蕴含的概念间联想模式，结合在线学习和离线挖掘两种方式，建立面向用户的概念联想网络，并基于概念联想网络实现网页预取评价。模型对网页进行概念层次的分析，提高了预取的准确性，实现了基于语义的客户端网页预取。     

计算机科学与技术学院简介

计算机科学与技术学院于2008年由计算机科学与技术系和计算机基础教学部组建而成。计算机科学与技术系是我校1999年首批组建的本科系，由原常德师范专科学校计算机科学与技术系（1996年成立）和原常德高等专科学校电气工程系计算机专业（1993年成立）合并而成。     

带有阈值的广义模糊双向联想记忆网络的稳定性分析

基于模糊取大算子“V”和一类t－模“T”建立了带有阈值的V－T型模糊双向联想记忆网络,证明了当T满足李普希兹条件时,系统的平衡点是Lyapunov稳定的,并给出系统为结构稳定的一个充分条件。最后用实例验证了结论的正确性。     

基于三层交换网络实验室的规划与组建

如何培养现代企业、校园网络中心的管理人员是摆在各高等院校面前的一项重要课题。结合江苏技术师范学院计算机科学与技术系基于三层交换的网络实验室的组建实例讨论了其规划及实施方案。     

联想记忆系统的学习算法设计(I)

基于牛顿向前插公式设计了一种新的联想记忆系（ＮＦＩ－ＡＭＳ）的学习算法，用以实现任意阶的多变量多项式函数的无误差逼近。该系统与传统类型的ＣＭＡＣ－ＡＭＳ相比，具有学习精度高和记忆空间小的特点；且比多层的ＢＰ网络具有学习算法简单和收敛速度快的特点。数值模拟表明，这种ＮＦＩ－ＡＭＳ在信号处理，模式识别，及高精度的实时智能控制等领域具有很大的应用潜力。     

计算机科学与技术学院 简介

正计算机科学与技术学院于2008年由计算机科学与技术系和计算机基础教学部组建而成。计算机科学与技术系是我校1999年首批组建的本科系,由原常德师范专科学校计算机科学与技术系(1996年成立)和原常德高等专科学校电气工程系计算机专业(1993年成立)合并而成。学院现有教职工57人,教授6人,副教授(含高级实验师、高级工程师、系统分析师等)19人;获得博士学位教师3人,在读博士生3人,     

动态反馈型神经网络的特性及其应用

对Hopfield型神经网络的特性及其应用作了较为详细的讨论，给出了相应的动力学特性以及在联想记忆和优化计算方面的应用，得到离散型网络的最大记忆容量以及与汉明距离的关系，对于连续型网络还给出了绝对稳定的充分必要条件。最后指出了动态反馈型神经网络的局限性和进一步的研究方向。     

改进的 Hopfield 网络及汉字识别

针对Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的局限性，本文提出了对Ｈｏｐｆｉｅｌｄ模型及联想记忆算法的改进：（１）改变其权对称性（２）引入反传学习算法（３）为避免在学习过程中出现振荡，引入基本反传值，并作了理论上的分析，运用改进的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络进行相近的汉字识别，取得了较好效果。     

基于启发式退火拓扑择优机制的稀疏联想记忆实现

借鉴统计物理学中的“退火”概念，针对已有稀疏互联联想记忆模型中只考虑网络连接随机稀疏方式，缺乏面向特定模式存储任务的确定性操作，使用非平衡态统计分析方法，讨论了有限代谢能量资源约束下的网络结构最优稀疏原则，给出了相应的理论推导.在此基础上，研究了面向特定学习任务的网络稀疏结构自适应方法，构建了基于启发式退火拓扑择优机制的稀疏联想记忆模型.实验表明，该模型既具有一定的生物学基础，维持了网络结构广泛稀疏互联的特性，又能在网络资源受限条件下达到最优联想记忆性能，符合神经生物系统本身自组织、自学习的特点.     

英语单词网络联想记忆

本文对各种不同的英语单词记忆法进行考察后 ,认为单词之间只有同时具备形与义的联系才是有效的联想记忆。文章提出了符合这一原则的数种记忆方法 ,共同构成网络联想记忆系统。学习者遵循它将大大提高记忆效率。     

具有模糊联想神经网络的自组织模糊控制器

在分析了几种用神经网络实现的模糊控制器不足的基础上，提出一种用模糊联想记忆神经网络实现的自组织模糊控制器；该控制器由２个模糊联想记忆神经网络分别记忆校正规则表和修正控制规则表，并通过网络权值矩阵的在线修正完成控制规则的实时修正。模糊推理则由网络的自联想功能完成。     

面向防汛减灾VR-GIS的汛情虚拟场景演进方法研究

基于模糊神经网络和面向对象方法,对汛情虚拟场景及实现方法进行了研究,提出了基于模糊联想记忆网络FAM的汛情场景演进模型EFSM.EFSM采用多层模糊联想记忆网络,避免了大规模复杂数学计算,有效解决了防汛减灾VR-GIS平台的关键问题.     

计算机基础课程教学改革的研究与实践

全面论述长沙大学计算机科学与技术系计算中心几年来对计算机应用基础系列课程全方位的改革与实践.     

联想记忆系统的学习算法设计（Ⅰ）

基于牛顿向前插公式设计了一种新的联想记忆系（ＮＦＩ－ＡＭＳ）的学习算法,用以实现任意阶的多变量多项式函数的无误差逼近。该系统与传统类型的ＣＭＡＣ－ＡＭＳ相比,具有学习精度高和记忆空间小的特点;且比多层的ＢＰ网络具有学习算法简单和收敛速度快的特点。数值模拟表明,这种ＮＦＩ－ＡＭＳ在信号处理,模式识别,及高精度的实时智能控制等领域具有很大的应用潜力。     

中央民族大学计算机科学与技术系概况

1　历史沿革中央民族大学计算机科学与技术系自1986年建系至今,经历了逐步发展壮大的过程.该系自1986年开始招收计算机及应用专业本科学生,1988年成立计算机系并招收计算机及应用专业和计算机软件专业本科学生,1998年计算机系更名为计算机科学与技术系,至2002年,又新增自动化专业,已纳入招生计划.目前,全系正齐心协力进行硕士点的申请工作.16年来,特别是进入新世纪之后,在学校的大力支持下,经过全系师生的共同努力,计算机科学与技术系在学科建设、科学研究、人才培养、实验室建设及办学效益等方面取得了长足的进步,实现了稳健的发展.2　现　…