CC4神经网络的分类性能理论分析

本文在提出规范、规范满等概念的基础上,对CC4神经网络分类计算的倾向性进行了理论分析.并针对文本分类,提出了基于神经网络的增量式索引建立方法,将以词频为基础表示的高维文本信息映射到低维数据空间.为了使CC4神经网络应用到基于文本信息空间索引的分类技术中,将空间索引变换为CC4神经网络可以接受的二值向量,使得CC4神经网络以空间索引为基础,进行文档分类.最后给出了相应的实验结果.     

一种具有双重QoS保证的VOD流媒体系统结构

文中提出了一种基于IP网络具有双重QoS保证的VOD流媒体系统结构.此结构使用RSVP协议对流媒体预留资源,资源预留采用基于节的资源管理方法;服务器端通过RTP协议传输实时多媒体数据流,RTCP协议监视传输服务质量进行动态QoS控制,因此对基于IP网络的VOD系统的流媒体传输QoS提供了双重保证.其客户端使用SDP协议取得流媒体文件描述信息和组播地址,通过RTSP协议与流媒体文件服务器交互,建立和控制多媒体会话.     

情感多主体系统的设计与实现

多Agent在复杂多变的环境中行为的自组织是当前人工智能研究的一个热点．本文借鉴生物系统控制的理论，设计了一种多Agent的体系结构，在此结构中包含有遗传、神经和内分泌控制子系统．本文重点论述了内分泌控制子系统的作用，提出了用情感进行行为学习的新方法．在此方法中，神经系统的作用是记忆和行为决策，其行为决策的效果通过内分泌系统进行反馈，从而避免了神经网络的自学习，使得算法具有较好的求解性能．为了验征该算法的有效性，本文做了倒立模控制的仿真实验．仿真结果也表明算法具有很强的自适应求解能力．     

恒压复位双管正激DC-DC变换器

介绍了一种新型的恒压复位双管正激DC-DC变换器。通过外加恒压复位电路，双管正激DC-DC变换器能扩展工作占空比。恒压复位电路由一个开关与二极管并联后与一个复位电容串联组成，并联在直流母线上。在正常工作时，恒压复位电路的开关一直导通， 复位电容直接并联在直流母线上。 当输入掉电时，恒压复位电路的开关关断，复位电容从直流母线断开。这样， 该变换器就有比较恒定的复位电压，可以增大变压器匝数比设计。 与通常的双管正激变换器相比，该变换器的元件应力较低，效率更高。最后，给出了 80V 输入 12V/18A输出的 实验结果。     

锅炉和引风机工况对电除尘器除尘效率的影响

锅炉，引风机和其他一些设备的运行工况和电除尘器的除尘效率密切相关。在火电厂设计，运行，或技术改进时，应整体地，系统地考虑，使电除尘器处于最佳的运行状态。     

钢筋混凝土迭合梁斜截面抗裂试验研究

通过１２根钢筋混凝土迭合梁在多点等代均布荷载作用下斜截面受力性能的试验，研究了预制截面与迭合截面高度比和一期荷载作用跨中弯矩与预制截面极限承载弯矩之比对钢筋混凝土梁斜截面抗裂性能的影响规律。在原钢筋混凝土梁斜截面抗裂计算理论模式基础上，提出了均布荷载作用下钢筋混凝土迭合梁斜截面抗裂计算方法。     

利用主元分析与神经网络进行人脸识别

人脸识别是模式识别中的一个相当重要而又十分困难的课题。从适应性及优化特征两个角度提出利用主元分析法和神经网络合成的方法（ＰＣＡ＋ＮＮ）进行人脸识别。理论分析和实验结果表明，通过神经网络及主元分析法不同的特性，ＰＣＡ＋ＮＮ可以同时达到自适应和优化特征抽取的目的。     

IPv6及其前景展望

IPv6作为下一代网络协议,在地址空间、服务质量、安全性和移动性等方面具有明显的优势.目前,尽管IPv6的实现有种种的困难,但IPv4向IPv6过渡,并最终全面实现IPv6将是不变的趋势.本文介绍了IPv6的特点、IPv6对QoS的支持以及IPv4向IPv6过渡的技术,并对其发展现状和发展前景作了展望.     

基于内容的情感图像获取模型

随着信息技术的迅猛发展，情感信息处理已成为21世纪人工智能领域所面临的重要挑战之一。其中，情感图像获取的研究属于多学科交叉研究，举文以形容词作为处理对象，借鉴认知心理学、绘画艺术的研究成果，在图像内容的基础上，提出了一种包括公共情感和个性化情感的情感图像获取模型。在该模型中，借鉴心理学中的“维量”思想，建立情感空间；同时，抽取图像的主色调、不变矩、颜色和灰度分布，这些较容易引起情感变化的特征作为图像的视觉特征，建立图像的特征空间；采用支持向量机的方法建立图像的低层特征空间到用户的高层情感空间之间的映射，自动注释用户未曾评估的图像，实现了图像情感注释，在情感空间进行公共情感检索，快速获得用户情感信息，在此基础上，采用可视化交互式遗传算法实现因人而异的个性化情感检索，该模型应用于风景图像的情感检索，取得了较好的实验结果。     

基于本体的跨语言信息检索模型

随着网络信息的日益丰富和用户需求的提高,人们已经不能满足于仅仅在同一语种中进行检索,跨语言的信息检索(CLIR)因而受到人们越来越多的关注。为此,本文提出了一种新的基于语义的跨语言信息检索模型Onto-CLIR,该模型在传统信息检索技术的基础上,利用本体来刻画不同语言中对应的领域知识,以解决从查询语言到检索语言之间转换过程中出现的语义损失和曲解等问题,从而保证在检索过程中能够有效地遵循用户的查询意图,获得预期的检索信息。本文以体育新闻检索为背景,以英文查询作为查询请求,检索来自新浪网的体育类新闻,结果表明采用基于本体的跨语言信息检索方法之后检索的查全率和查准率平均提高10个百分点左右,有效地改善了检索性能。