BP算法分析与改进

在人工神经网络中,BP神经网络是一种应用广泛的多层前馈神经网络。分析了BP算法的基本原理,指出了BP算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺陷以及这些缺陷产生的根源。针对这些缺陷,通过在标准BP算法中引入变步长法、加动量项法、遗传算法、模拟退火算法等几种方法来优化BP算法。实验结果表明,这些方法有效地提高了BP算法的收敛性,避免陷入局部最小点。     

基于P2P的视频点播系统模型及算法研究

服务器带宽是Internet视频点播系统的瓶颈问题。文中设计了基于P2P的VoD系统模型,讨论了以该模型为基础的BTBM-Tree建立、维护的算法思想。对整个系统进行了性能分析,表明系统具有较好的稳定性、扩展性和延迟性,能较好地解决网络带宽瓶颈。     

基于P2P的视频点播系统模型及算法研究

服务器带宽是Internet视频点播系统的瓶颈问题。文中设计了基于P2P的VoD系统模型，讨论了以该模型为基础的BTBM-Tree建立、维护的算法思想。对整个系统进行了性能分析，表明系统具有较好的稳定性、扩展性和延迟性，能较好地解决网络带宽瓶颈。     

分形理论及在信号处理中的应用

分形理论是描述非线性系统中不规则的几何形体的有效工具，应用领域十分广泛。描述了分形的概念、分形的基本特性、分形维数及其常见的分形维数估算方法。阐述了分形理论在信号的仿真建模、复杂背景中的目标检测、故障诊断、语音信号处理及生物信号处理中的应用和研究成果。最后对分形理论在信号处理中的应用与发展进行了展望。     

BP算法分析与改进

在人工神经网络中，BP神经网络是一种应用广泛的多层前馈神经网络。分析了BP算法的基本原理，指出了BP算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺陷以及这些缺陷产生的根源。针对这些缺陷，通过在标准BP算法中引入变步长法、加动量项法、遗传算法、模拟退火算法等几种方法来优化BP算法。实验结果表明，这些方法有效地提高了BP算法的收敛性，避免陷入局部最小点。     

分形理论及在信号处理中的应用

分形理论是描述非线性系统中不规则的几何形体的有效工具,应用领域十分广泛。描述了分形的概念、分形的基本特性、分形维数及其常见的分形维数估算方法。阐述了分形理论在信号的仿真建模、复杂背景中的目标检测、故障诊断、语音信号处理及生物信号处理中的应用和研究成果。最后对分形理论在信号处理中的应用与发展进行了展望。