改进的SDM模型及其在函数逼近中的应用

Kanerva的稀疏分布存储(SDM)模型存在一个编码过程把输入模式二值化,这易引起模式间不保序的问题,并且其学习规则使该模型不具有对函数的逼近能力.本文提出一种改进的SDM模型,输入输出空间是实值模式,不需任何编码,改进了学习规则,使该模型不仅具有模式识别的能力,且具有对函数的逼近能力.最后通过实验证实了该模型的有效性.     

一种快速有效的并行条纹细化方法

本文研究的是快速有效的并行细化方法。通过巧妙地构造细化处理数据的结构和程序的优化设计，大大地提高了细化算法的运算速度。同时也保证了细化后条纹的连续性、拓扑性不变，确保细化纹线的定中性，另外此细化算法具有一般性，对其他具有拓扑特征的二值图象也可进行细化处理。     

最小平方函数链式联想存储器

本文借助于输入的函数扩展思想，将其引入到一般类型的联想存储器模型，通过噪声输入模式来优化所提出的模型，推广了一类联想存储器模型，实验结果表明最小平方函数链式联想存储器（ＦＬＡＭ）比之ＫＯＨＯＮＥＮ模型、ＭＵＲＡＫＡＭＩ模型在性能上优越．     

支持软件进化的界面结构

本文提出了支持软件进化的界面结构，它能在不修改源程序的基础上实现界面的动态溶变。此结构按多叉树组织，并提供相应的方法对此多叉树实施实时管理，这为软件的自适应、自我国进化提供了重要基础。同时它也为开放对象消息界面的进化提供了恰当的支持。     

一种新颖的菜单生成技术

一般C语言构造菜单都是采用HerbSchidt的Pull-Down菜单技术。大多在以下几个方面加以改进:允许显示菜单标题,允许一行显示多个菜单项,不同的菜单可以用不同的颜色等等。或者对其实现部分稍加修改,增加汉字处理功能。有些改进较好地对该技术进行了扩展。但这些改动都没有脱离原技术的基本思路,也就都有类似的缺点。对于使用过该技术的用户都会发现,当要处理的菜单结构(包括层次,个数)变化时,不但要修改数据,还必须修改实现部分的代码。当菜单的层次、个数都较多时,层层嵌套的switch…case语句将使驱动函数变得硕大笨重,加上又必须每一选择分枝进行详尽的考虑,给编程者带来了不小的负担。而且当我们要增加某些功能,如支持横条菜单(MenuBar),会感到束手束脚,不得不利用各种编程技巧达到目的。常用方法如增加专用的获得响应函数(get—re—sp)和专用的菜单驱动函数(pd—driver)都需要相当大的工作量。所以说,这一技术虽然比较简单,但它对使用者来说并不友好。下面我们通过分析该技术基本数据结构来找出它缺陷的根源所在。     

一种高性能数字信号处理器TMS320C25

ＴＭＳ３２０Ｃ２５是一种高性能数字信号处理器。本文将介绍ＴＭＳ３２０Ｃ２５的内部结构、存储器组织、系统组成及应用。     

具有非线性映射能力的RAM式联想存贮器*

本文提出一种具有非线性映射能力的RAM式联想存贮器(RAM—AM)，通过将二值输入模式分解成若干个子模式，并作为RAM的寻址地址，来训练该联想存贮器．存贮编码采用相关矩阵方法，此AM作为异联想存贮器能成功地回忆，如XOR、高阶奇偶校验一类高阶非线性问题，说明了映射能力对于模式划分行为的依赖性．最后从理论上证明了所提模型的信噪比大大高于Hopfield模型的信噪比及在大量神经元存在下的可实现性，实验例子证实了这种模型的可行性．     

一个改进的N元自适应模式识别系统开发工具

N元自适应模式识别系统开发工具NIRSS是一个通用开发工具.它可以对多种N元自适应模式识别系统模型的体系结构和应用对象进行试验研究.本文针对该系统的不足,提出采用修改编译模式并利用EMS技术扩大存贮容量的方法,使其具有处理高维数模式数据(如图像)的能力.实验证明,改进工作是成功且有意义的.     

SUN工作站用户界面的改进

本文以ＳＵＮ工作站为背景，提出了ＮＩＳＸ操作系统用户界面的改进方法，改进后的用户面对初学者是友好的，用户可以根据清晰的命令格式说明和上下文有关的帮助信息。直接操纵ＵＮＩＸ的各种命令。程序设计的基本特点是采用了命令表数据结构和ＳｕｎＶｉｅｗ工具，从而使编程非常容易而且简洁。     

用TMS320C25与PC机构成的并行计算机系统

ＴＭＳ３２０Ｃ２５是一种高性能数字信号处理器。本文介绍了一种用ＴＭＳ３２０Ｃ２５与ＰＣ机构成的主从结构并行计算机系统。该系统的特点是将ＴＭＳ３２０Ｃ２５高速数字信号处理系统作为ＰＣ机的插件板，直接插入ＰＣ机的扩展槽中，利用双口ＲＡＭ实现ＴＭＳ３２０Ｃ２５与ＰＣ机之间的相互通讯。它能适用于高速数字信号处理、图形／图像处理、语音处理等。文中详细论述了系统的工作原理、硬年龄件结构，包括总体设计、接口设计