不对称时延Hopfield神经网络的全局指数稳定性及收敛速度的估计

本文通过构造适当Ｌｙａｐｕｎｏｖ泛函的方法,对具有时延的不对称Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型神经网络平衡点的指数稳定性进行了分析,得到了平衡点指数稳定的充分条件,同时我们也对其指数收敛速度进行了估计．     

An adaptive blind watermarking scheme utilizing neural network for synchronization

For recent ten years, as an effective means forcopyright protection and authority identification, digitalwatermarking technology has been one of the hottest is-sues with rapid development in the field of multimediainformation security. Currently, many goo…     

基于TCP/IP的异构平台OPC通信

提出一种基于TCP/IP的异构操作系统平台OPC数据存取的实现方法,利用TCP/IP通信作为异构平台之间的桥梁,有效实现了OPC数据的跨平台存取,给各种工业过程控制领域中OPC数据的跨平台存取问题提供了一种可以借鉴的通用解决方法。该方法成功应用于AMS-02低温地面支持系统项目中,接口软件模块实现简单,程序有较好的实时性、灵活性和可靠性。     

神经网络与DE算法在自适应滤波中的应用

为了满足电流互感器自动测试系统中处理采集数据的需求,提出了一种基于神经网络与微分进化算法的自适应滤波器.在传统自适应滤波器结构中引入神经网络,提高了非线性处理能力;而微分进化算法则能保证全局最优解.试验表明,将改进后的滤波器应用于测试系统中具有较好的滤波效果,验证了该滤波方法应用于工业测控领域的正确性与可行性.     

IPSOFACTO快速ATM信元传输上的IP交换

介绍卫和我需信令通过ＡＴＭ交换机建立路径,将ＩＰ流映射到ＡＴＭ交换的技术。ＩＰＳＯＦＡＣＴＯ（ＩＰ Ｓｗｉｔｃｈｉｎｇ Ｏｖｅｒ Ｆａｓｔ ＡＴＭ Ｃｅｌｌ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ）负责将ＩＰ流映射到一条ＡＴＭ交换路径。     

时滞不确定系统DMC约束控制的鲁棒性条件

讨论具有控制变量约束的时滞线性不确定系统DMC算法的鲁棒稳定性充要条件,共有两个部分：1）线性时滞DMC约束控制算法,通过在预测模型中引进模型误差补偿时ε1（k)和干扰修正量ε2（k)来补偿预测输出,减小预测误差;2）给出闭环系统鲁棒稳定的充要条件,得出了保证系统鲁棒性的模型误差,干扰、预测误差、跟踪误差以及期望输出各量之间的定量关系。     

一种基于改进客观聚类分析的模糊辨识方法

针对模糊辨识中采用迭代和人为决策法确定模糊规则数时易受噪声和人为因素的影响,而导致算法鲁棒性较差和计算量较高的问题,提出一种基于改进客观聚类分析的模糊辨识方法.首先引入并改进了客观聚类分析法,克服了迭代导致的规则数冗余,降低了人为因素对聚类结果的影响,从而减小了计算量并提高了鲁棒性;然后结合模糊聚类和稳态卡尔曼滤波法,分别辨识了前提和结论参数;最后通过Box-Jenkins仿真实例验证了所提方法的有效性.

     

时延不对称Hopfield神经网络的稳定条件及其应用

本文对具有时延的不对称Hopfield型神经网络平衡点的稳定性进行了分析,得到了网络平衡点全局渐近稳定的一些充分条件,最后我们说明了分析结果在网络设计和参数选择中的应用。