基于前向神经网络和Hopfield反馈神经网络的边界检测法

提出了一种新的基于前向神经网络和ｏｐｆｉｅｌｄ反馈神经网络的边界检测法,它分别探测每个象素点是否为边界点,便于实现边界检测的并行运算。首先讨论了两层前向神经网络来增强的编码被检测象素点邻域的信息,然后利用增强和编码后的邻域图象作为Ｈｏｐｆｉｅｌｄ反馈神经网络的输入,Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络收敛时得到图象边界点。这种新的神经网络边界检测法所需的计算量比传统的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络边界检测法少得多,并增     

遗传算法及其在训练前向神经网络中的应用

本文论述了遗传算法的基本原理，操作及算式，并以一个识别部分英文字母的多层前向神经网络为例，给出了用遗传算法训练网络优化网络权值的方法和步骤，实验结果表明了这一方法的有效性。     

蚁群算法优化前向神经网络的一种方法

蚁群算法(ACA)是一种新型的寻优策略,此文章尝试将蚁群算法用于三层前向神经网络的学习过程,建立了相应的优化模型,进行了实际的编程计算,并与加动量项的BP算法、演化算法以及模拟退火算法进行比较,结果表明ACA具有更好的全局收敛性,鲁棒性强,以及对初值不敏感等特点。     

模糊系统与前向神经网络的结合

1 引言模糊系统方法和神经网络技术是近年来计算智能领域研究热点,被广泛地应用于复杂系统、非确定性等难于建立比较准确的数学模型的问题,并在自动控制、计算机图像处理、语音识别、手写体识别等领域有重要应用。模糊系统与神经网络的结合也越来越受到人们的重视。模糊系统和神经网络的结合可以分为模糊系统与前向网络的结合和与反馈网络的结合两类。模糊系统与反馈网络的结合主要有模糊联想记忆、模糊     

多层前向神经网络建模及其在火电厂系统辨识中的应用

本文采用前向反馈型神经网络，建立了一个火力发电厂双输入双输出系统的辨识模型。利用MATLAB5．3神经网络工具箱编程，以湖南湘潭电厂一台30万千瓦机组的输入输出参数的实测数据作为学习样本训练网络模型，并在训练好的模型基础上给出了系统多步步长的预测结果及调门开度的单位阶跃响应曲线。结果表明这种方法收敛速度快、误差小、精度高，是一种比较理想的系统辨识方法。     

基于同态加密的卷积神经网络前向传播方法

现如今,利用云技术完成机器学习预测任务变得十分普遍。然而在云端处理数据存在用户隐私数据泄露的风险。利用同态加密特性,使用户数据在加密状态下完成预测任务,并将加密结果返回给用户,这样就可以解决上述的风险问题。根据上述思路,提出一种加密域下的卷积神经网络前向传播方法。该方法描述了用户加密数据输入到加密预测结果输出的过程。该方法充分结合全局平均池化解决了全连接层参数多、计算缓慢这一问题。实验结果表明,该方法能够大幅度减少模型参数以及加密预测时延,并且保持较好的加密预测准确率。     

多层前向神经网络的快速学习算法及其应用

针对目前多层前向神经网络学习算法存在的不足,提出一种多层前向神经网络的快速学习算法,它不仅符合生物神经网络的基本特征,而且算法简单,学习收敛速度快,具有线性、非线性逼近精度高等特性.以二杆机械手逆运动学建模作为应用实例,仿真结果表明该方法是有效的,其算法与收敛速度更优于BP网络.     

多层前向神经网络的快速学习算法及其应用

针对目前多层前向神经网络学习算法存在的不足，提出一种多层前向神经网络的快速学习算法，它不仅符合生物神经网络的基本特征，而且算法简单，学习收敛速度快，具有线性，非线性逼近精度高等特性，以二杆机构手逆运动学建模作为应用实例，仿真结果表明该方法是有效的，其算法与收敛速度更优于BP网络。     

角分类前向神经网络研究

角分类算法是一类快速分类算法,以其为学习算法的前向神经网络,在信息检索,特别是在线信息检索等领域有着重要的应用．通过对CC4学习算法的分析,揭示了泛化距离在角分类神经网络中的意义．针对文本数据的快速分类要求,提出了新的角分类网络TextCC．为解决数据的多类别判定问题,给出了新的角分类神经网络隐层与输出层之间连接矩阵的学习算法．实验表明,新的角分类神经网络隐层与输出层之间连接矩阵的学习算法有效,TextCC的分类精度教CC4的分类精度显著的提高．     

基于前向神经网络的分布式光伏承载力预测方法

光伏能源较为分散,可供容量也存在着一定的限制,并网过程中会影响电力系统的稳定性,提出基于前向神经网络的分布式光伏承载力预测方法研究。构建分布式光伏发电系统模型,深入分析分布式光伏承载力影响因素,以电力系统稳定运行为目标,构造分布式光伏承载力预测模型,并确定相应的约束条件,引入并训练前向神经网络,将分布式光伏并网相关数据输入至训练好的前向神经网络中,输出结果即为分布式光伏承载力预测结果。实验结果显示：应用提出方法获得的光伏承载力预测时间小于给定最大限值,光伏承载力预测结果与实际结果几乎保持一致,充分证实了提出方法应用性能较佳。     

计算机体系结构软件模拟技术

在现代处理器或计算机系统设计中,体系结构软件模拟技术已成为一个不可缺少的环节.与不使用模拟技术的计算机系统或处理器设计方法相比,软件模拟技术可以极大地降低设计成本和缩短设计周期.然而,由于开发计算机体系结构软件模拟器通常十分困难,模拟器运行标准性能测试程序的时间很长以及模拟结果精度差等3个主要问题,限制了体系结构软件模拟技术在计算机系统设计中的有效性.许多研究人员已经提出了各种各样的方法和技术来解决这些问题,但是,到目前为止,这些问题还并未得到根本性解决.同时,未来体系结构模拟技术的新挑战已经开始显现.研究了体系结构软件模拟技术的由来和历史,对现有的技术和方法进行了分类和比较,对未来的挑战也进行了分析,指出了该领域今后的发展方向,以帮助计算机体系结构设计师或研究人员选择、开发体系结构模拟器或对该技术进行研究.基于这些调查分析,正在使用较为先进的技术开发一个适合于安腾系列架构的体系结构模拟器SimIPF.     

建模与仿真服务化研究综述

建模与仿真服务化是提升用户体验, 支撑按需访问建模与仿真能力的有效手段. 本文首先从建模与仿真服务的访问、开发以及运行与管理三个层面对建模与仿真服务化的概念进行辨析; 并从服务的分类、抽象层级、基本元素和状态四个角度对建模与仿真服务的特征进行阐述. 然后从基于网页的仿真、基于面向服务架构 (Service oriented architecture, SOA) 的仿真系统开发和服务化基础设施三个维度对建模与仿真服务化的发展历程进行梳理. 在此基础之上, 分析了基于云的建模与仿真服务化的构建原则、基本架构和应用模式, 并从访问、开发以及运行与管理三个层面给出建模与仿真服务化相关的支撑技术. 最后, 从理论体系、关键技术和新兴技术三个方面给出进一步发展建模与仿真服务化的建议.     

仿真空间服务原理与实现

随着现代仿真技术领域的不断扩展和先进分布式仿真技术的兴起,仿真系统的规模和复杂性与日俱增.面向过程的建模与仿真方法,由于实体、过程和环境之间的相互耦合,已无法满足像电子战这种实体众多、时空交互关系错综复杂的大型系统仿真的需求.面向对象建模与仿真以公共仿真服务的形式为所有仿真对象提供统一的时间、空间描述和一致的自然环境效应,是实现交战级仿真的有效途径.仿真空间服务是空间一致性在仿真中的实现,负责维护和管理仿真中所有空间对象的运动状态和对象之间的空间关系.文中介绍空间服务的基本原理、数学描述及工程实现,最后给出一个基于空间服务的"飞行表演"仿真实例.     

基于建模与仿真的信息战原型系统的构造

本文分析了信息战的特征,给出了信息战建模方法和仿真平台应具有的基本功能．通 过对信息战模型中信息模型和威胁模型的分析,提出了一个以信息模型和威胁模型为核心、 相关工具为支持环境、集建模与仿真为一体的信息战原型系统,并分析了该原型系统的结构 和功能,从而为信息战的理论研究和应用实施奠定了坚实的基础．     

信息决策中的优先性能需求和体系结构分析

针对美国国防部(Department of Defense,DoD)建立在安全服务基础上的优先和取代技术需求性能特性进行了全面的分析;一方面在语音网络通信中,基于安全服务基础上的优先特性(Precedence-Based Assured Service,PBAS)的实现是通过使用多层优先和取代(Multilevel Precedence and Preemption,MLPP)完成的,目的就是使重要信息在网络中顺利传输;二是在GIG网络技术中,PBAS性能特性必须在所有的网络应用中进行扩展,而且也必须在基于IP基础上的服务质量体系结构中应用;首先,主要对IP基础上的传输网络的PBAS性能特性的技术需求和体系结构的选择进行了分析;其次,对基于技术需求基础上的体系结构、工程设计和操作使用三者之间的选择和折中方案进行了讨论;结果表明,在GIG网络体系结构中,折衷方案的选择对于支持PBAS性能特性具有一定的指导意义。     

SOA应用于高校党务管理信息系统的研究

SOA为下一代软件系统开发的新方法,本文介绍SOA的概念、体系架构以及SOA分析和设计的方法。基于以上理论基础提出党务管理信息系统中系统体系结构的构建以及如何基于SOA进行服务建模。     

通用电子战M＆S支撑环境设计与实现

随着大规模先进分布仿真技术的兴起和现代仿真技术领域的不断拓展，仿真的规模和复杂性与日俱增。传统的面向过程的建模与仿真，由于不同对象和过程之间的相互耦合，已远远无法满足像电子战这种实体众多、关系错综复杂的大型系统仿真的需求。联合建模与仿真环境（JMASE）基于面向对象理论和技术，通过定义一系列标准、服务和模型接口及提供一组工具集，实现了模型开发、测试与分析过程的一体化和标准化，促进了不同领域仿真模型的互操作和可重用，有效地解决了复杂大系统M＆S所面临的困难，为用户提供了一个开放的、面向对象的通用电子战M＆S支撑环境。     

基于Siamese循环神经网络的泰文句子切分方法

泰文很少运用标点符号,句子间没有明显的分隔符,需要根据语义进行断句,为泰文词法分析、句法分析和机器翻译等自然语言处理任务带来了额外的困难。针对泰文断句问题提出一种基于Siamese循环神经网络的句子自动切分方法。相比传统泰文断句方法,该方法无需人工定义特征,而是采用统一的循环神经网络分别对候选断句点前后的词序列进行编码;然后,通过综合前后词序列的编码向量作为特征来构建泰文句子切分模型。在ORCHID泰文语料上的实验结果表明,所提出的方法优于传统泰文句子切分方法。     

基于TOGAF的车载信息服务业信息化架构研究

通过对TOGAF架构方法的深入研究,提出一种基于TOGAF架构和SST方法的信息化规划方法,并将此方法应用到车载信息服务企业的信息化规划案例中,给出该企业信息系统总体架构。     

面向服务的本体元建模理论与方法研究

为实现互联网上异种异构的复杂信息资源有序化组织和互操作性服务与共享的目标。文章研究了语义服务的元计算问题。提出了本体元建模理论和方法．首先定义了本体UML承诺、提倡本体UML表达。给出了本体的元机制;论述了元建模中的“元”概念。给出了元层次停止准则、模型转换机制;然后提出了本体建模和MOF元模型设施相融合的体系结构,给出了以用户为中心的复杂信息资源服务应用模式SCDL为本体元建模方法的体系化提供了基础．还介绍了作者在国际ISO SC32标准MMFI for Ontology Registry研究中的应用成果．最后给出了HL7领域本体与元模型设计的应用．本体元建模为语义服务计算的实现。提供了一条可行的路径．