遗传算法优化神经网络结构的研究

本文利用GA的群体搜索和BP的自学习特性,提出用GA学习BP神经网络结构,构造了GA-BP优化算法。从而可利用此网络为复杂系统进行优化求解。     

一种伪随机序列的线性复杂度及其稳定性研究

信息安全领域中,传统使用m序列为基序列,对序列进行非线性组合、非线性滤波和非均匀采样等产生线性复杂度很高的序列,其线性复杂度的稳定性却不如意。提出伪随机序列称为m子序列,m子序列通过改变m序列的状态转换次序而得到的序列,m子序列改变了m序列的输出次序,是非线性序列。实验数据表明其线性复杂度是移位寄存器个数的指数倍,同时其线性复杂度的稳定性很高,此序列的k-error线性复杂度随着移位寄存器的个数的增加而不变。     

基于Web Service的分布式解决方案设计与实现

在开放的网络环境下，用基于Web Service的开发技术，提出了一种适合中小企业应用的分布式管理系统的解决方案。此方案满足了企业业务分散处理的需要，具有成本低，实现方法简单的特点。     

m子序列的密码学性质研究*

文中所提m子序列是根据m序列的状态转换特征,通过交叉改变状态转换次序而形成新的序列。通过随机性测试软件（NIST）验证m子序列具有和m序列相似的随机性,使用BM算法可以得出这种伪随机序列具有非常高的线性复杂度,同时验证了其补序列也具有非常高的线性复杂度,并说明m子序列具有良好的线性复杂度谱,抗线性攻击能力强。m子序列的数量庞大,一个周期为 的m序列,改变反馈函数就可以至少产生 个m子序列。产生m子序列的反馈函数经证明具有良好的代数免疫度,抗代数攻击能力较强。m子序列具有良好的密码学性质,应用前景良好。     

基于粗集和神经网络的建模方法研究

运用粗集理论的不可分辨关系和不可分辨类的概念和归约计算方法，对原始数据进行精简、概略，然后建立神经网络模型和确定各隐层节点之间的连接关系，使得网络从一开始就具有良好的拓扑结构。这种基于粗集理论的神经网络模型和学习算法具有学习速度快、容错能力强等特点。     

基于神经网络和粗集的智能故障诊断技术应用

智能故障诊断技术是20世纪90年代的前沿科学之一,其研究成果已广泛用于生产实践中,大大提高了生产效益。文中根据对油制气系统的故障诊断的应用实例提出使用粗集预处理的神经网络智能故障诊断方法,提高了系统的可靠性,减少了系统的投资成本。     

基于神经网络和粗集的智能故障诊断技术应用

智能故障诊断技术是20世纪90年代的前沿科学之一,其研究成果已广泛用于生产实践中,大大提高了生产效益.文中根据对油制气系统的故障诊断的应用实例提出使用粗集预处理的神经网络智能故障诊断方法,提高了系统的可靠性,减少了系统的投资成本.     

SQL Server快速获得记录总数的方法

在开发数据库系统的应用中,我们往往需要获取某些表的记录总数,用于判断表的记录总数是否过大,是否需要备份数据等。本人在实践应用中找到了一种快速获得表记录总数的方法。     

基于.NET的分布式产品管理系统设计

使用基于Web Service的开发技术,提出了适合中小企业应用的分布式管理系统的解决方案。此方案满足了企业业务分散处理的需要,具有成本低,实现方法简单的特点。     

基于场景的软件体系结构评估方法及实例应用

软件体系结构评估是对系统的某些属性进行评价和判断,以检查设计阶段系统需求的质量。本文介绍了基于场景的软件体系结构评估方法,以一例综合信息管理系统的软件体系结构评估为例,介绍了场景的设计及评估过程。