基于地图的室外移动机器人路径规划与导航系统

本文给出基于地图的室外移动机器人路径规划和导航系统的设计与实现。根据主题图内容分层和空间关系的拓扑特征建立了基于对象的空间表示方法。全局路径规划可在多种约束条件下找出最优路径，启发式搜索算法中的费用函数同时考虑路径长度和转折次数与角度两个主要因素。文中还描述了一个以有穷状态机为工具的导航系统模型。并给出了针对校园环境模型在ＳＵＮ３／２６０工作站上实现的部分实验结果。     

PLN网络吸引区域的定量分析

本文证明在ＰＬＮ网络中适当给定广义Ａ－学习律，可使网络满足如下条件：（１）所有训练样本都是稳定状态；（２）每个稳定状态具有最大的吸引域；（３）具有很快的收敛速度．由此可见，将这种ＰＬＮ网络作为联想记忆器是很理想的．     

PLN网络的改进及其应用

本文在分析概率逻辑神经元（ＰＬＮ）网络原型存在不足的基础上，提出ＰＬＮ元件的一个改进模型，并指出原来的ＰＬＮ网络模型、Ｈｏｐｆｉｅｌｄ学习律以及Ｂｏｌｔｚｍａｎ机的演化律等都是ＰＬＮ网络改进模型的特例．文中还给出ＰＬＮ网络改进模型在联想记忆应用中的模拟实验结果，说明改进模型无论在鲁棒性和收敛速度上比原型都有很大改进．     

概率逻辑神经元网络的记忆容量

本文研究概率逻辑神经元网络的记忆容量问题，主要结果有，１给出构造指定记忆容量网络的方法２给出网络独立记忆容量与网络规模之间的数量关系，得出ＰＬＮ网络的记忆容量不仅与元件的输入线个数有关，而且与网络的元件个数也有关。以上结论为ＰＬＮ网络的综合提供了新方法。     

无碰路径规划的拓扑方法

本文介绍无碰路规划的拓扑方法。首先理论上讨论降维法,其次给出计算机程序实现的方法及其结果。     

D—时刻表的求解算法

在文[1]中,我们提出了时间关系约束的关系矩阵表示法,本文是文[1]的继续.在给定的时间关系以及时间宽度的约束条件下,求同时满足这两个约束条件的时刻表,称为D-时刻表.文中讨论了D-时刻表、最优D-时刻表的求解方法以及它的计算复杂性.     

自然语言处理的计算模型

本文讨论自然语言处理的计算模型。目前已经存在有各种类型的语言计算模型,如分析模型、概率统计模型、混合模型等,这些模型各具特色,并存在其自身的局限性。自然语言处理作为一个不适定问题,我们将讨论求解这类问题的本质困难,面临的挑战,以及解决这些困难的途径。     

对图形识别具有平移、旋转、伸缩不变性的神经网络

本文讨论如何构造在平面刚体运动和伸缩变换下，具有不变性模式识别能力的神经网络，即建立一个前向多层的神经网络，它具有如下性质，若网络能识别某一样本，同同时也能识别该样本经刚体运动及伸缩之后的任一状态，按文中给出了的构造方法，得到的网络具有如下性质：网络对运动和伸缩变换具有不变性，拓扑结构简单，网络的元件个数为Ｏ（ｎ）连接复杂性低，每个元件的输入端只需Ｏ（ｎ）（其中ｎ是输入向量的维数）学习和识别的速度     

局部搜索多初始点选择的划分策略的性能分析

本文对Wong和Morris提出的一种基于划分搜索空间的局部搜索多初始点选择的新策略--划分策略进行了严格的理论分析.文中定义了划分类的均匀性偏序关系,定义了划分类的平均划分性能和最坏划分性能两个性能标准,证明了对于任一个实例,划分类越均匀,相应的初始点策略性能就越好,给出了作为最优划分策略的均分策略的性能上下界,完整彻底地解决了对划分策略的评价问题.