神经网络的规划学习算法

本文利用二次规划方法，讨论对神经网络训练样本的吸引半径的优化问题，并借用二交规划中的ＲＰＡ算法求该优化解，得到一种新的神经网络基于规划的学习算法，其次，将规划学习算法与现有的几种常见算法进行比较，指出该算法的特点。     

自反馈神经网络的椭球学习算法

本文讨论自反馈神经网络的学习问题，指出联想记忆的神经网络的学习可以化为某种规划（优化）的问题来解，于是可借用规划数学中发展得成熟的优化技术来解自反馈神经网络的学习问题，文中给出一种称为椭球算法的学习方法，其计算复杂性是多项式型。     

多层随机神经网络em算法

本文讨论了基于微分流形框架随机神经网络学习算法，称为ｅｍ学习算法；对于多层随机神经网络模型，我们从微分流形的角度分析它的对偶平坦流形结构，描述ｅｍ算法对于多层前馈随机神经网络模型学习算法实现和加速技术。     

多层神经网络学习算法的研究

本文对多层神经网络的反向传播算法作了简要的分析和讨论,据此提出了一种新的学习算法用以消除多层网络的“迟钝状态”。实验结果表明,这种新算法能够加速学习收敛速度并避免陷入局部极小。     

一种通过反馈提高神经网络学习性能的新算法

为了有效提高前向神经网络的学习性能，需要从一个新的角度考虑神经网络的学习训练．基于此，提出了一种基于结果反馈的新算法——FBBP算法．将神经网络输入调整与通常的权值调整的反向传播算法结合起来，通过调整权值和输入矢量值的双重作用来最小化神经网络的误差函数．并通过几个函数逼近和模式分类问题的实例仿真，将FBBP算法与加动量项BP算法、最新的一种加快收敛的权值更新的算法进行了比较，来验证所提出的算法的有效性．实验结果表明，所提出的算法具有训练速度快和泛化能力高的双重优点，是一种非常有效的学习方法．     

基于神经网络的快脉冲信号传输崎变恢复方法研究

本文主要讨论了快脉中信号在传输过程中发生畸主粕的恢复问题，提出一种神经网络方法。文中给出了网络结构、学习算法、数值模拟以及实现结果。     

一种新型的神经元网络及其算法

提出一种新型经元网络结构及其学习算法。这种改进型神经网络由两个子神经网络综合构成；线性神经网络和递归神经网络，该ＭＮＮ网络能用于在线学习对象的动态特性，从而提供一种能提高整个控制系统性能的自适应控制实现策略。仿真结果表明所提出的新型神经元网络是有效的。     

一种新的神经网络学习算法

通过对人类学习机理和机制的研究,以及对现有ＢＰ神经网络学习算法及其改进的深入分析,本文提出了一种新的学习算法。该学习算法使神经网络学习由纯数学推导向智能化（启发式）学习发展,获取解决问题的最佳结构中神经元数及神经元间的联接数随问题的变化而动态变化,克服了目前神经网络学习算法普遍存在的学习时间长、局部极小小等问题。     

神经网的自适应学习准则及其算法

无教师学习的网络具有较强强的自适应学习能力。本文讨论神经网络的自适应学习准则，包括误差平方和准则、相关准则和模糊熵准则，同时给出相应的学习算法。     

单层神经网络的高效学习算法研究

本文描述的是目前单层神经网络中的几个高效学习算法，简称为ＧＸＸＸＳＦ，其中ＧＸＸＸＳＦ１和ＧＸＸＸＳＦ２是两个递归最小二乘学习算法，它指出用模拟输出训练单层神经网络。本文对训练单层神经网络又提出一种新的优化方法，它为高效学习算法的发展提供了依据，这种优化方法称为ＧＸＸＸＳＦ３．以ＧＸＸＸＳＦ３为基础，又推出用二进制输出作为训练单层神经网络的第二级学习算法，称为ＧＸＸＸＳＦ４     

一种基于特征词句子环境的文本分类器

提出一种基于特征词句子环境的文本分类方法,介绍了创建分类规则的文本句子信息模型,比较详细地给出训练算法和语句聚集算法.该算法依据训练文本集的特征词句子环境,获取识别文本主题类别的特征词集合.最后给出了分类器性能的测试结果.     

Concept keyboards in the animation of standard algorithms

Software visualization and algorithm animation have been tackled almost exclusively from the visual point of view; this means representation and control occur through the visual channel. This approach has its limitations. To achieve better comprehension, we deal with multimodal interfaces that include the extended facilities of interaction together with those of the standard systems for data visualization and algorithm animation. The notion of specific concept keyboards is introduced. As a consequence, modern information and learning systems for algorithm animation are enhanced in such a way that control and interaction take place through appropriate interfaces designed and semi-automatically generated for this special purpose. In this paper, we provide some examples and report on a thorough evaluation to show the relevance of this new approach.     

基于RSA算法与对称加密算法的安全通信系统的设计

该文分析了RSA算法,并对RSA算法和对称加密算法进行了对比。最后,该文提出一个方案,此方案充分利用RSA算法与对称加密算法各自的优点,使得系统在保证安全性的同时大大提高了系统的运行速度。     

MSP问题的一个求解算法

MSP问题是文献［1,2］提出的一个问题。研究表明［3］该问题对NP类问题有很强的表达能力。本文给出一个关于该问题的求解算法、复杂性分析,以及正确性证明。本文对于NP完全问题研究有重要意义。     

基于单模式匹配算法的研究

针对应用广泛的单模式匹配算法进行阐述:先分析最原始的BF算法,它会产生指针回溯;接着分析KMP算法,它避免了BF算法中的指针回溯;然后分析Snort系统中采用的BM模式匹配算法的基本思想,它对目标串进行跳跃式搜索;分析了BMH算法,它较BM算法性能上又有显著提高;最后对各种算法作了一个比较,并通过实验进行性能测试。     

Distribution-Independent Hierarchical Algorithms for the N-body Problem

The N-body problem is to simulate the motion of N particles under the influence of mutual force fields based on an inverse square law. Greengards algorithm claims to compute the cumulative force on each particle in O(N) time for a fixed precision irrespective of the distribution of the particles. In this paper, we show that Greengards algorithm is distribution dependent and has a lower bound of ­(N log 2 N) in two dimensions and ­(N log 4 N) in three dimensions. We analyze the Greengard and Barnes-Hut algorithms and show that they are unbounded for arbitrary distributions. We also present a truly distribution independent algorithm for the N-body problem that runs in O(N log N) time for any fixed dimension.     

浅谈数据加密算法

数据加密是计算机系统安全防护的基本措施之一。对数据加密算法的发展史及相应的对称加密算法和非对称加密算法的主流算法进行了研究。探讨了两种算法的优缺点及如何混合使用两种算法。     

浅谈数据加密算法

数据加密是计算机系统安全防护的基本措施之一。对数据加密算法的发展史及相应的对称加密算法和非对称加密算法的主流算法进行了研究。探讨了两种算法的优缺点及如何混合使用两种算法。     

用于回波抵消的最大长度序列相关近端语音检测算法研究

回波抵消是语音通信系统中不可缺少的一个重要组成部分。大部分回波抵消技术都是基于自适应LMS算法的。在实际应用中，近端语音检测的准确性会在很大程度上影响自适应LMS算法在双向通信环境下回波抵消的效果。本文提出了一种基于最大长度序列相关算法的近端语音检测算法。这种近端语音检测算法和自适应LMS算法相结合，得到的回波抵消算法在模拟双向通信环境下的回波抵消效果比自适应LMS算法高约8db。     

多层前馈网络的一种快速算法

多层前馈网络是目前研究得最多和应用最广泛的神经网络之一，其基本算法为误差反向传播（ＥＢＰ）算法，但存在收敛速度慢和局部极小的问题。本文利用递归最小二乘算法来训练多层前馈网络，ＲＬＳ算法具有收敛速度快，抗噪声能力强等优点，还克服了常规ＢＰ算法中学习率选取困难的缺点。仿真结果说明了本文方法的有效性。