一种基于非线性降维的聚类算法

针对K-均值聚类算法不能发现任意形状的聚类的问题,提出了一种基于非线性降维的聚类算法.在该算法中,首先用ISOMAP算法对数据集进行优化,然后再用K-means算法聚类.由于ISOMAP算法不能处理不连通的流形,本文提出了一种改进的ISOMAP算法,它能够发现不连通流形的低维嵌入.改进后的ISOMAP算法与K-means算法结果得到了一种有效的聚类算法.实验结果表明该算法能够发现任意形状的聚类.     

一种多维小波网络的构造性算法

在探索单尺度径向小波框架与径向基函数网络对函数逼近特性相似的基础上，构造了单尺度径向基小波网络，针对在高维应用中出现的维数灾难，以减少其对维数的依赖性为出发点，实现了限制网络规模过大的方法，主要包括根据输入样本的时频信息和小波的时频定位区间，采取多种措施自适应地从小波栅格中挑选恰当的小波基；根据输出样本信息，考虑权值的不同重要程度，利用自适应正交投影算法完成了网络结构大小及其连接权值的自动确定，通过将该方法应用到脑电逆问题的求解实例中，取得了较为理想的实验结果。     

基于逻辑的乳腺癌诊断与治疗专家系统

本系统收集了天津市领域专家的经验,由编译性人工智能语言TurboProlog实现,共由七个模块-知识率、推理机构、解释机构、半自动人工知识获取、知识库管理、动态数据库和人机接口组成。本系统利用产生式规则表达知识,知识库中有多达1242条规则。在推理机构中,采用两类策略:启发式正向和反向推理方法,并利用黑板结构作为公共动态数据区。。提供了半自动人工知识获取以能获取新知识、丰富和更新知识库。在黑板上保留的推理进程是解释机构的素材。总系统共占用118KB内存,在IBM PC AT微机上运行正常,起到了总结和推广领域专家诊断与治疗乳腺癌经验的作用。     

网格环境中基于蚂蚁算法的任务调度策略的改进

任务调度和负载均衡是网格计算环境中影响系统性能的重要问题．由于网格资源通常是位于不同的地理位置,由不同的组织管理,加之系统可能发生故障,所以在大型网格环境中任务调度和负载均衡是一个非常复杂的问题．本文应用改进的蚂蚁算法,通过增加负载平衡因子,将用户提交的任务合理地映射到相对空闲的网格资源上,有效地实现了任务的合理调度和负载均衡．     

基于小波变换的前馈神经网络在电器优化中的应用

利用基于小波变换的单隐层前馈型神经网络，模拟任意复杂的非线性映，地对电磁机构的优化问题，使用来自有限元分析的训练信息，通过选取一簇适当的紧支正交小波基函数，合成具有一定拓朴结构的小波网络，且对网络的训练过程是一个凸函数的最优化过程，从而能得到全局最优解，学习的收敛速度很快。我们将之应用于交流真空接触器直流激磁系统的优化设计中，取得了较好的效果。     

基于逐元（EBE）技术的三维电磁场并行计算

本文阐述了用有限元法求解三维电磁场问题时，基于逐元（ｅｌｅｍｅｎｔｂｙｅｌｅｍｅｎｔ）技术的并行共轭梯度法（ＣＧ）和并行对角预处理共轭梯度法（ＤＣＧ）方法。我们在四个处理器的晶片计算机（Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ系统）上实现了这两种算法，取得了相对于处理器个数几乎线性的加速比。由于不需存储整体系数矩阵，在很大程度上节省了内存，大大提高了用微机求解电磁场问题的能力。     

电磁场问题的并行处理

主要介绍了二维电磁场数值计算软件在并行Transputer系统上的实现。介绍了作者采用Transputer加速板和PC机构成的并行处理系统对电磁场问题求解进行并行化的尝试,并取得相对PC286加速几十倍的初步成果。文中针对采用有限元法求解电磁场问题的特点,着重讨论了大型线性带状对称方程组的并行求解。文中给出了并行高斯消去法在不同数目 (1、、2 、4 个) Transputer所构成的并行系统上求解时间的对比及分析,所获加速比接近于线性增长。最后,介绍了Transputer的应用前景及在电磁场问题求解上的展望。     

局部网与异种互连方法

本文阐述局部网与异种机互连方法.本方法是开发一种环境,在这环境中局部网上站点能共享异种机资源.采用网间连接器用以转换局部网上 ISO3层(网络层)以下协议,实现互连.     

基于选择竞争的自适应并行模拟退火方法

基于选择竞争的自适应并行模拟退火方法彭玉青，沈雪勤（河北工业大学计算机系）ＡＰＡＲＡＬＬＥＬＡＤＡＰＴＩＶＥＳＩＭＵＬＡＴＥＤＡＮＮＥＡＬＩＮＧＡＬＧＯＲＩＴＨＭＢＡＳＥＤＯＮＳＥＬＥＣＴＩＶＥＣＯＭＰＥＴＩＴＩＯＮ￥ＰｅｎｇＹｕｑｉｎｇ；ＳｈｅｎＸ...     

小波神经网络在电磁场优化问题中的应用

本文利用基于小波变换的单隐层前馈型神经网络，模拟高度复杂的非线性映射，针对电磁机构的优化问题，小波神经网络使用来自有限元分析的训练信息，通过选取一簇适当的小波基函数合成具有一定拓朴结构的小波网络，且网络的训练过程是对一个凸函数的优化过程，从而能得到全局最优解，学习的收敛速度很快。我们将之应用于交流真空接触器直流激磁系统的优化设计中，取得了较好的效果。