时滞小波神经网络的全局指数稳定性分析(Ⅱ)

利用BROUWER不动点原理证明了时滞小波神经网络的平衡点的存在性,利用压缩映象原理证明了平衡点的唯一性,利用HALANAY时滞微分不等式和双对角占优矩阵的理论,讨论了时滞小波神经网络的全局指数稳定性,并得出了几个重要的结论.     

用于最小加权距离译码的神经网络方法

构造了用于最小加权距离译码的神经网络，并证明了所构造的神经网络的收敛性，最后给出了用所构造的神经网络进行最小加权距离译码的算法。     

随动系统中机器人行走路径的规划研究

把模糊控制算法引入到神经网络中,从而使得模糊控制器规则的在线精度和神经网络的学习速度均有较大的提高,使移动机器人具有较为迅速的反应能力。实验室仿真证明了模糊神经网络在移动机器人路径选择中的智能性。     

不变凸非线性规划问题的神经网络模型

给出了解决不变凸非线性规划问题的神经网络模型。对于无约束问题,基于梯度下降法给出了递归神经网络模型,讨论了该模型的稳定性和优化性能;对于约束优化问题,基于逐次逼近的思想建立了一个反馈神经网络模型,并证明了该神经网络的收敛性。最后给出仿真实例验证神经网络的稳定性和优化能力。     

模糊联想记忆神经网络

首先引入了一类模糊神经元 ,其次在联想记忆神经网络的基础上 ,得出了模糊联想记忆神经网络的结构和邻接矩阵的学习算法 ,最后证明了在正交状态下实现联想记忆的若干定理 .模糊联想记忆神经网络分为模糊自联想记忆神经网络、模糊异联想记忆神经网络和模糊双向联想记忆神经网络 ,并分别对此作了研究 .     

模糊联想记忆神经网络

首先引入了一类模糊神经元,其次在联想记忆神经网络的基础上,得出了模糊联想记忆神经网络的结构和邻接矩阵的学习算法,最后证明了在正交状态下实现联想记忆的若干定理.模糊联想记忆神经网络分为模糊自联想记忆神经网络、模糊异联想记忆神经网络和模糊双向联想记忆神经网络,并分别对此作了研究.     

BP神经网络技术对货运量预测

运用改进的神经网络技术对现代物流系统中的货运量进行预测 ,以湖南省湘西自治州货物货运量为样本 ,详细研究运输量神经网络预测模型的操作过程 ,并证明了此方法的可行性和有效性     

基于神经网络MIMO非仿射系统自适应控制

针对一类多输入多输出非仿射非线性系统,基于神经网络设计了一种自适应控制方案。该系统隐含控制输入,利用隐函数定理和伪控制概念提出了控制运算法则,采用Lyapunov方法证明了系统的稳定性。该方案采用神经网络补偿系统中的非线性部分,设计了鲁棒项来增加系统的抗干扰能力。仿真结果充分证明了该方案的有效性和可行性。     

基于熵方误差的NL2SOL前馈神经网络

为提高前馈神经网络学习算法的收敛速度,尝试定义熵方误差函数,在理论上证明了熵方误差函数的有效性,并将其应用于NL2SOL前馈神经网络.对比实验表明,引入熵方误差函数的前馈神经网络具有良好的收敛性与稳定性.     

基于神经网络的模式识别与信息处理

通过一个神经网络实例验证了人工神经网络的并行运算能力,并证明了模式识别与信号处理等方面,可以实现难以用数字技术处理的最优算法。给出了一个有容错能力的神经网络实例。     

计算机网络传输方式分析

计算机网络的发展离不开多元化的网络传输模式,这种模式将计算机的高效及网络技术的便捷性融为一体,使两者的优势实现了完美结合.计算机网络传输方式的多元化给网络数据的共享和传播带来了极大的便利,是构成当前计算机网络的关键,也是实现数据流在互联网上传播的重要技术,因此,对当前网络数据传输方式的研究和分析对于进一步优化互联网络具有非常重要的意义.本文重点研究分析目前主要实现多元化网络传输的媒体,并对主流的计算机网络传输方式进行了比较深入的解析.     

路网容量进展研究

在对现有路网容量理论及模型研究和分析的基础上,在参考路段通行能力的前提下,从理想与现实两种角度对路网容量进行定义,形成了新的路网容量概念;同时确定了影响路网容量的关键因素,为建立准确而实用的路网容量模型奠定基础.     

以太网的集中式与分布式网络管理时延分析

由于网络中数据流量越来越大 ,分布式网络管理已成为一种趋势。通过把分布式网络管理应用到以太网的网络管理中 ,并与传统的以太网的集中式网络管理进行比较。同时对两种网络管理方式下以太网中的网络管理站和网络结点中的代理进程之间的通信方式进行了详细的分析 ,从中得出了分布式网络管理中以太网主干信道中时延小的结论。进行仿真后的结果表明 ,在相同条件下 ,这种管理方式比集中式网络管理方式在网络时延方面有了较大的改善。     

本地传送网组网策略分析

随着波分系统在本地网部署,可以采用波分+SDH混合组网的方式。对这种方式与传统SDH组网方式进行分析、研究,从资源利用率、安全性、经济性、扩展性方面进行分析比较。通过仿真分析,找出最合理、高效的组网方式。分析结果表明:采用OTN/WDM+SDH以星型结构组网比之环型组网,建设成本大大降低,而且资源利用率能得到一定提高,网络扩展性提升空间增大,安全性也可达到电信级标准。     

K层层间单向耦合星形网络的同步能力分析

复杂网络是网络科学的一个研究热点.复杂网络同步能力的研究重点正从单层网络同步能力转向更加接近实际网络的多层有向网络同步能力.文章基于主稳定函数方法,深入研究4层层间单向耦合星形网络的特征值谱及其同步能力,给出了4层层间单向耦合星形网络的超拉普拉斯矩阵的特征值谱;在同步域有界和无界2种情况下,分析了K层层间单向耦合星形网...     

银行系统网络安全典型性问题分析及解决方案

以武汉交行的网络安全建设为例，探讨了一些银行系统网络安全的典型性问题，提出了一套完整的解决方案，较好的解决了诸如Internet接入，移动用户接入，内部网络安全等问题，对其它的金融网络安全建设有一定的借鉴作用。     

基于OPNET的电力线网络的MAC协议仿真研究

随着低碳经济的兴起,智能电网成为当前的研究热点.智能电网的底层通信以现有的电力线网络为基础,因此电力线网络的性能深刻影响智能电网的有效运行.针对电力线信道的特性,主要探讨智能电网中的电力线网络MAC协议的性能.文章先介绍非时隙ALOHA和1-坚持型CSMA协议的基本原理,然后采用OPNET,仿真了电力线网络分别采用非时隙ALOHA协议和1-坚持型CSMA协议时的网络性能.在电力线网络接入不同的用户数时,仿真用户数的变化对网络性能的影响;电力线网络的接入用户数目都为30,考虑网络受到电力线信道的时延和信道误比特率的影响,仿真电力线信道特性对电力线网络性能的影响.仿真结果为电力线网络MAC协议的研究提供了一定的参考.     

因子定理在网络可靠性分析中的应用

在计算机网络设计中 ,系统可靠性是一个重要的参数。网络设计者注重的问题是如何构造网络使得网络的系统可靠性最大。因此 ,在网络设计中 ,系统可靠性的计算就显得十分重要。关于系统可靠性计算问题 ,利用不交和 (SDP)已给出了多种算法。而且不交和算法对于研究系统可靠性是非常有效的。针对网络设计问题提出了一个简单、易于表达的系统可靠性计算公式。这个公式主要依赖于可靠性因子定理。首先将一个网络分解为几个基础网络 ,然后利用基础网络的可靠性表达式给出系统的可靠性计算公式。利用这个公式 ,研究了网络G(n ,n +3)的一致最优可靠性计算问题     

基于贝叶斯网络的土石坝可靠性分析

提出采用贝叶斯网络方法来分析大坝的可靠性问题．首先简要地介绍了贝叶斯网络方法的基本原理和建模方法，将贝叶斯网络方法和故障树方法进行了比较，并给出了故障树向贝叶斯网络转化的基本步骤．定义了贝叶斯网络中节点的重要度因子，并给出了相应的计算公式．最后以土石坝为例，根据土石坝的失效机理建立了土石坝可靠性分析的贝叶斯网络模型，并对溃坝原因进行了重要度分析．结果表明，贝叶斯网络能够有效地进行大坝可靠性分析，它能够更直观地表示大坝失事的因果关系，且贝叶斯网络能够方便地解决共因失效问题．故障树可以方便地转化为相应的贝叶斯网络模型．贝叶斯网络节点的重要度分析结果为制定有效的大坝失事概率控制措施提供了理论依据．     

基于MRTG网络流量监测系统的设计与实现

开发一个有效的网络流量监测系统,对于测量和评估网络的运行状况与性能,判断网络故障、进行校园网的网络规划和优化、提高网络管理具有重要意义。将MRTG应用到网络状况的监控中,构建适合中小型网络的网络流量监控,实现对网络核心交换机和路由器等网络设备进出口流量的监测,以便有效地提高网络管理手段。