二阶神经网络映射能力的研究

本文讨论了二阶神经网络的映射能力。主要内容包括：（１）从理论上严格地证明了二阶神经网络能以任意精度逼近任意连续函数。（２）给出二阶神经网络的ＢＰ算法。（３）模拟实验结果。模拟实验表明：在中间隐层单元数目相同的条件下，二阶神经网络的误差函数比一阶神经网络下降得快；在误差精度相同的条件下，二阶神经网络的隐层单元数目远比一阶神经网络少。     

多重空间映射与超结构查询

多重空间映射是将多个信息系统数据库中的事物组织成多层逻辑空间,通过映射快速地确定查询对象。超结构查询是通过“多重空间映射”的方法,实现超越应用系统结构的、快速、方便、广泛的信息查询的一种新技术。它不受功能系统的限制,不受数据库表结构的限制,能够在各个功能系统的多个数据库表中查找匹配的信息,可有效解决多个应用系统范围的数据查询,并使信息系统中的数据得到更充分的利用。     

自组织特征映射神经网络的改进及应用研究

为了提高自组织特征映射(SOM)神经网络学习速度及分类精度,对初始连接权值及竞争层神经元数的确定方法进行改进。提出用聚类方法确定初始权值的新方法,还提出了采用聚类数与邻域之和确定竞争层神经元数的方法,并给出了改进后的SOM分类算法。将改进的SOM网络用于储粮害虫分类,采用留一方法进行分类验证实验。仿真结果表明,改进后的SOM网络在学习速度和分类精度方面都有明显提高,证明了该方法的有效性。     

基于自组特征映射神经网络的虹膜识别算法研究

虹膜识别是一种非侵犯性的身份鉴别技术。本文讨论了虹膜图像定位、归一化和增强等预处理方法,并提出了一种基于神经元网络的虹膜图像识别算法,它是对提取的归一化矩形虹膜纹理数据用训练的自组织特征映射(SOM)神经网络进行虹膜模式识别。实验表明,该方法识别正确率高,效果良好。     

基于广义猫映射与神经网络的图像空域水印算法

提出了基于广义Arnold变换和神经网络模型的图像空域水印算法。二值水印嵌入位置通过广义猫映射随机产生,训练一个神经网络记忆每个图像块中像素之间的关系,并采用水印嵌入增强处理技术,加强了水印的嵌入强度。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,能有效地抵抗剪切攻击、LSB攻击和椒盐噪声攻击等。     

改进自组织映射神经网络在指纹识别中的应用

改进自组织映射神经网络方法是将常规自组织映射神经网络方法结合确定性水平,对网络的输入矢量进行预处理。通过实验比较了这种改进的自组织映射神经网络识别方法与常规的自组织映射神经网络识别方法的识别效果,在识别性能上有了很大的提高。     

一种通用的神经网络映射调度遗传算法

神经网络映射分配是神经网络虚拟实现的一个关键问题，最优的调度对神经网络计算机的性能具有重要意义，为了解决这个问题，文中提出了一种神经网络映射调度遗传算法。经过验证，该自满是通用而有效的。     

基于模糊自组织映射神经网络的故障诊断方法

在研究Kohonen自组织映射网络理论的基础上运用模糊理论方法建立了刹车系统模糊故障诊断模型。该模型只需选择足够的具有代表性的故障样本训练神经网络，将代表故障的信息输入给训练好的神经网络，根据神经网络的输出结果，就可以判断发生故障的类型。该模型除能识别已训练过的故障，还能识别未训练过的故障，并且聚类能力强、速度快，因此很符合复杂系统的故障诊断。     

微创外科机器人导航系统空间映射精度分析与仿真

论文分析了微创外科机器人导航系统空间映射误差的主要来源,定义了空 间映射中的四种误差类型。并对每种误差都做了详细的介绍,同时也简要介绍了其他误差源。 通过仿真分析标记点定位误差即基准点定位误差对基于仿射坐标系的空间映射精度的影响, 得出基准点定位误差与靶点映射误差成正比,基准点在两个空间的定位误差变化范围的差距 较小时靶点映射误差较小的结论;通过仿真分析标记点的分布方式对基于仿射坐标系的空间 映射精度的影响,得出对空间映射精度影响较大的两种标记点分布方式：共面分布和不能将 靶点包围在其分布范围内的标记点分布。共面分布会导致利用仿射坐标系求解映射矩阵时发 生畸变,导致映射误差发生突变;靶点在标记点包围区域外时,与靶点在标记点包围区域内 时的空间映射相比也会产生很大的靶点映射误差。     

片上网络架构感知映射模型研究与改进*

为了求解由于芯片链路故障等原因形成的不规则mesh下的任务映射问题,提出一个架构感知映射改进模型。该模型通过引入最短路径路由跳数解决了精度问题,同时对不可达模块的特殊数据处理保证了所得解的可行性。实验结果表明,该模型功耗优化比例最高可达10%20%,适合大规模通信密集型NoC任务映射问题求解。     

Dynamic data structure mapping

This paper describes a high-level language construct representing two facilities: dynamic absolute addressing and dynamic overlaying of variables. Its implementation in the programming language PASCAL is described in some detail. It is shown to provide simple and effective ways of increasing the effeciency of in-core data access and transfer, and attaining greater program transportability.     

Analysis and improvement of map-reduce data distribution in read mapping applications

The map-reduce paradigm has shown to be a simple and feasible way of filtering and analyzing large data sets in cloud and cluster systems. Algorithms designed for the paradigm must implement regular data distribution patterns so that appropriate use of resources is ensured. Good scalability and performance on Map-Reduce applications greatly depend on the design of regular intermediate data generation-consumption patterns at the map and reduce phases. We describe the data distribution patterns found in current Map-Reduce read mapping bioinformatics applications and show some data decomposition principles to greatly improve their scalability and performance     

TPR-树性能优化研究

为了降低TPR-树的时间复杂度、提高查询效率,提出结点分裂的改进算法及基于距离的结构调整策略.改进算法把TPBR(time-parametedzed bounding rectangle)在某时阃段内的周长定积分作为代价函数,并在投影定积分值最大的轴上进行结点分裂,做到了同时兼顾移动对象的空间属性与速度属性.在结构调整策略中通过删除结点中移动距离超过阈值的记录,从而使TPBRs的扩张速度变慢,在一定程度上抑制了TPBRs之间的重叠.实验结果表明,与原TPR-树结点分裂算法相比,改进后的结点分裂算法的运行时间降低了5～8倍,查询性能至少提高了50%,而且,在此基础上应用基于距离的结构调整策略使查询性能进一步提高约10%.     

Generating suggestions through document structure mapping

In this article we discuss the role of analogical reasoning for decision making and creativity support. In particular, we investigate the issue of how to apply structure mapping theory of analogical reasoning so that when requested information is not available, a new document can be generated through analogical reasoning using structure mapping. We also describe an implementation using schema-free relational databases, in which document structure mapping is realized as new tuple generation in schema-free relational databases.     

波束形成算法研究与改进

近年来,智能天线在抗干扰方面应用广泛,多种不同的自适应波束成形算法被相继提出。首先讨论了LMS、GSC、MMSE三种波束形成算法的性能,对于均匀线性阵列天线,在相同条件的情况下,通过计算机仿真比较了三种算法的特点。最后提出了对MMSE算法的改进,通过对单个天线逐个权值的调整,使阵列输出信号与参考信号差异最小,减少计算复杂度,自适应地产生最优权值,实现了很好的抗干扰效果。     

本体映射过程中的结构相似度改进算法

概念的结构特性在本体映射中是个重要元素。针对目前结构相似度计算中存在不区分概念关系,没有考虑邻接节点相似度传播的权重的问题,提出一种结构相似度改进算法。它通过区分概念的非层次、层次关系,利用邻接节点贡献率对相似度传播加权,改进了结构相似度的映射性能。实验验证该算法是可行的。     

随机早期检测算法的研究与改进

主动队列管理是实现网络拥塞控制的重要技术,随机早期检测算法作为一个重要的主动队列管理机制,在一定程度上能够缓解网络拥塞。针对该算法的稳定性不足、平均队列长度不能完全反映网络拥塞状况等问题,给出一种改进算法,使它更有效地对网络拥塞进行控制。并通过仿真进行性能分析,以此证实该改进算法的有效性。     

Mosquitto大文件传输方式的研究与改进

针对Mosquitto当前传输方式在消息推送时占用内存随消息订阅者个数的增加而上升的问题,设计并实现了一种适用于大文件类型消息传输并降低服务器内存消耗的传输方式。实验结果显示,当存在100个消息订阅者、消息长度为25 MB左右时,与Mosquitto的传输方式相比,新的传输方式的内存消耗仅为前者的6%左右。这表明该传输方式有效控制了消息订阅者增加对内存消耗造成的影响。     

Snort研究及BM算法改进

Snort是一个轻型的入侵检测系统,在检测过程中,字符串匹配算法的效率决定了Snort系统的性能.分析了Snort的系统结构和工作流程,对Snort的BM字符匹配算法进行深入研究,提出了BM字符匹配算法的改进方法.实验数据表明,改进的BM字符匹配算法可提高Snort的效率.