多层前向网络的交叉覆盖设计算法

文章根据多层前向权、阈值神经网络的设计原则,将设计过程分成两步进行:先用尽可能少的领域将样本中的各类分隔开来,然后再用作者提出的交叉覆盖算法进行网络设计.文章给出两个很有代表性的模拟例子,一个是平面上两根螺线的分离问题,另一个是“无穷样本学习”的例子.模拟结果证明了此方法的有效性.     

多层递阶预报参数估计初值选择的循环方法

本文提出了多层递阶预报参数估值初值选择的新方法——循环法,并对其收敛性及不动点性质进行了初步探讨。实验结果表明,该方法应用效果较好。     

工业控制网络和信息网络的集成技术

控制网络和信息网络是工业企业网络的2个部分,控制网络和信息网络的集成可实现网络间信息与资源的共享,是企业实现信息化和综合自动化的关键。文章介绍了工业控制网络和信息网络的不同,分析了控制网络和信息网络集成的必要性,阐述了工业控制网络和信息网络集成的几种方式及若干关键问题。     

基于动态约束网络的约束优化分解

约束网络通过对较大规模的任务和问题的分解,传递了并行工程产品开发过程中的各多功能小组之间必然存在的相互制约、相互依赖的关系。在任务和问题简单分解的过程中,由于所得到的子问题之间通常是不能完全独立的,因而只能在有限程度上降低难度、简化问题。在分析了约束求解的研究现状和不足的基础上,提出了一种基于动态约束的约束优化分解方法,使得各个子任务、子问题间的关系得到进一步的分解,从而在满足原要求的基础上,得到优化的结果。     

集成化医院信息系统网络的研究与实现

将医院的各种信息管理系统通过局域网集成一个集成化的网络体系是一个需不断研究与完善的问题 ,通过大量的研究和尝试 ,在该院已集成实现了医院信息系统的大部分功能 ,提出了在医院局域网的基础上需要配套的软硬件和管理方法 ,给出了集成化网络的拓扑结构图、集成系统的诸多优势功能 ,大大提高了医院的信息化管理水平。     

一种RBF网络结构优化方法

通过对ＲＢＦ网络结构的分析，结合奇异值分解方法，提出了一种ＲＢＦ网络结构优化的标准，并在此基础上实现ＲＢＦ网络结构的优化。     

基于NARX神经网络辅助组合导航方法研究

为解决短时全球导航卫星系统(GNSS)失效造成车载组合导航系统导航精度下降的问题,提出一种NARX神经网络辅助的组合导航方法。对神经网络辅助导航的原理进行了分类,并分析了神经网络可利用的输入输出信息,提出一种根据惯性测量单位(IMU)测量信息和惯性导航解算信息对GNSS位置速度增量进行预测的方法。通过实测数据实验验证了方法的有效性,GNSS失效60 s期间,导航最大位置误差5.1 m、最大速度误差0.15 m/s。     

综合化航空电子系统网络传输延迟测试软件设计

网络传输性能测试是综合化航空电子系统研究与设计过程中的重要工作.结合综合化航空电子系统网络传输性能测试需求,将快速原型法和自底向上法相结合,设计并实现了模块化的网络传输延迟测试软件,为航空总线网络的进一步改进提供了自动化测试验证手段.应用过程表明,该软件组合调用灵活方便、易于继承、便于检测和维护,能较好地满足综合化航空电子系统网络传输性能测试.     

网络技术与综合布线系统的设计

网络技术与综合布线系统的”匹配”问题,是目前信息网络建设的关键,这里从分析当前网络技术入手,分别以柳州钢铁厂8#、新4#高炉,西部喷煤,8#、新4#高炉TRT控制网络为列,提出三种较为合理的综合布线系统设计方案,供大家参考并请指正。     

经验模态分解方法（EMD）在数据挖掘中的应用

股市数据无时无刻不在变化,然而带有明显的时序性。从直观上说,数据值的变化直接受到时间参数的影响,因此直接利用原始数据不仅简单明了,而且容易发现数据瞬时变化的特性。本文阐述了经验模态分解（EMD）方法的原理和思想,利用经验模态分解方法在提取数据时存在的优势,解决了在股票预测时由于数据量大不利于判断股票走势的问题。我们把经验模态方法和多层反馈神经网络FP算法相结合对现实中的股票数据进行相似模式匹配,简化股票趋势预测的复杂性,为股市的预测提供了一种简单有效的方法。     

大规模接入汇聚路由器ACR一体化网管研究

针对大规模接入汇聚路由器(ACR)的特点,分析了ACR的一体化管理要求,提出了一体化管理结构,并在此基础上设计了ACR网管工作站。实际运行表明,该一体化管理结构安全可靠,完全满足ACR的一体化管理要求。     

综合集成方法在装备保障方案评价中的研究磁

论文针对使用阶段装备装备保障方案的复杂特性,提出装备保障方案综合评价系统的概念,并分析装备保障方案综合评价系统的特征。研究从定性到定量的综合二机车方法在装备保障方案综合评价中的应用,构想装备保障方案综合评价系统的基本框架结构,设计体现综合集成思想的评价流程,提出一种专家意见收敛机制。     

ART2 Neural Network for Surface EMG Decomposition

Extraction of individual Motor Unit Action Potentials (MUAPs) from a surface ElectroMyoGram (EMG) is an essential but challenging task for clinical study and physiological investigation. This paper presents an automatic decomposition of surface EMGs using a self-organised ART2 neural network. In our approach, MUAP peaks are first detected using a Weighted Low-Pass Differential (WLPD) filter. A modified ART2 network is then utilised to classify MUAPs based on MUAP waveforms and firing time information. Individual MUAP trains are identified from real surface EMG signals recorded during weak contraction, and also from simulated surface EMGs. The firing statistics and the waveforms of individual MUAPs are then extracted. A number of computer tests on 50 simulated and real surface EMGs of limb muscles show that up to five MUAP trains can be effectively extracted, with their waveforms and firing parameters estimated. Being able to decompose real surface EMGs has essentially demonstrated the potential applications of our approach to the non-invasive diagnosis of neuromuscular disorders.       

基于CPK的融合网络密钥生成系统

分析WSN和Internet融合网络的密钥管理需求,设计一种基于组合公钥算法的融合网络密钥生成系统,阐述系统各模块功能,在VC++ 6.0上利用TOM高精度计算库实现基于标识的组合映射密钥的生成与封装。在该系统中,私钥以ID证书形式存储于节点,密钥管理中心以约50 KB的种子矩阵存储量实现了密钥的规模性分发,具有强扩展性。     

基于专用局域网的助航灯光综合监控设计

为了消除人工监控的各种弊端,提高工作效率、可靠性和快速性,实现机场助航灯光监控系统的国产化和现代化,作者完成了一种基于专用局域网络的机场助航灯光综合监控系统的设计,其中应用了多种先进的软、硬件和网络技术,开发了友好的监控界面,实现了信息实时广播和收发,达到了网络实时监控,故障实时触发报警的目的。另外还使用了SQLServer7.0备存现场和操作数据,使用了多种冗余设计和自检技术以满足该类系统对可靠性和维护性的特殊要求。在软件设计中,对组成系统的灯光、电力和油机三个主要部分使用了分立设计的方案以确保各自运行的独立性,既实现了的集散控制,又达到实时和可靠的要求。文章结合实际开发、调试和改进过程,阐述了该系统的组成,给出了软、硬件和界面的设计方案、对相关的重要技术和一些实际问题进行了扼要的论述。     

校园网事件响应综合管理系统的设计

该文就校园网管理手段相对滞后的情况,提出了设计一套事件响应综合管理系统,着重从设计原则、结构与模型、功能特点等进行了阐述,指在实现事件管理的流程化。     

基于神经网络的工业大系统辨识及稳态递阶优化方法

为了对工业大系统进行稳态递阶优化,必须首先获得系统的稳态模型.从神经网络的分析人手,给出了工业大系统稳态模型的动态辨识方法及基于神经网络模型的推导方法.为了提高算法的收敛速度,引入Lagrange函数解决大系统优化问题中的各种约束,并用Hopfield网络实现了大系统稳态递阶优化的网络算法,最后给出了某一大系统辨识及优化的仿真结果.     

融合卷积神经网络与多层感知器的鞍部识别方法

针对传统鞍部识别方法中特征选择困难及未考虑鞍部与其它地形要素的共生关系等问题,利用深度卷积神经网络的特征自学习性能,提出了一种卷积神经网络与多层感知器相结合的混合模型实现DEM数据中的鞍部要素识别.首先设计改进的卷积神经网络模型自动提取鞍部的深度特征,经过Softmax分类器得到候选鞍部点,再运用多层感知器对候选鞍部点...     

一种基于离散马尔科夫模型的神经网络可靠性设计方法

本文给出了一和循环前馈神经网络来表示具有ｎ个状态的离莠马尔科夫模型,及其二次能量函数,并根据梯度下降规则,给出了相应的权值修改规则。利用该神经网络方法可以有效地对容错硬件进行可靠性设计。     

分解法求解非线性系统状态方程及其应用

利用分解法求解非线性系统状态方程,推导出相应的算法。给出计算实例,并用四阶龙格库塔方法进行比较,说明分解法比龙格—库塔方法具有更高的精度和更快的收敛性,该算法具有很大的普适性,是解决非线性系统计算问题的有效方法。