脉冲神经网络的时间计算——世界中心识别原理

本文表明传统的基于脉冲平均点火率的人工神经网的全并行计算是不妥的，因为它不能进行时间操作，我们提出一个脉冲神经网，对神经计算引入空间搜索机制，搜索能够将空间坐标转化为时间坐标，这使得空间相对坐标 为时间相对坐标，利用延迟的连接，神经网能够非常容易地完成时间相对坐标的计算，设计了一个以世界为中心的模型，它由空间搜索器和特征转移向量存储器组成：ＷＣＭ是单纯的神经网络，它代表了不变识别的神经原理。     

一种新型注水井分层测压管柱实践及认识

阐述了油田分层测压的重要意义，介绍了KPX注水井分层测压管柱结构及原理，与普通偏心配水测试技术进行对比，评价了该工艺在分层压力和分层压力测试上的发展及优势。分析应用了该工艺的测试资料，取得了一些初步认识，提出了几点建议。     

多层神经网的快速学习法及逻辑电路实现

本文讨论了一种用于模式分类的高阶神经网的快速学习法.该方法分为二个阶段,首先是样本空间的划分,然后由样本及它所对应的类训练权值.学习过程没有迭代循环,一次确定.隐元的个数有明确含义,由样本空间决定,而不是由人判断.该学习方法十分简单,适合于硬件实现.本文中给出了该方法应用于XOR问题,对称性判别,T—C分类问题的例子.以及该模型的逻辑电路实现方法.     

关于自适应非线性镇定的某些结果

不确定非线性系统的反馈控制一直是控制科学的中心问题之一,迄今已经取得很大进展。然而,目前现有大部分工作所研究的反馈控制规律,或是连续时间形式的,或是采样反馈形式但需要采样频率充分快,或是离散时间反馈形式,但需要被控离散时间系统的非线性函数增长速度不超过线性。要消除或减弱这些约束条件,一般来讲是相当困难的。这就促使我们探究反馈机制的最大能力和根本局限。尽管近年来在这个方向有许多重要进展,但仍有许多非平凡的重要问题有待研究。例如,在反馈通道中有时滞情形,或者系统状态是高维的情形。在本文中,我们将探索两类比较特殊的离散时间不确定非线性动力系统的控制问题,给出关于全局自适应反馈镇定的某些初步结果。     

基于MapReduce模型的分布式天文交叉证认*

交叉证认是实现多波段数据融合的关键技术,目前还缺乏对其分布式算法的研究。快速增长的数据规模使该问题必须要依赖分布式并行计算技术解决。提出了一种基于MapReduce分布式模型的新方法,根据Map-Reduce的要点,尽量减少了任务间的通信量,并通过合理设置划分粒度保证了效率与存储间的平衡。实验结果表明,该方法对海量数据交叉证认的效率提升明显,在大规模集群上达到了接近线性的加速比。该方法为交叉证认提供了一种快速有效的解决途径。     

基于身份的强指定验证人签名方案*

在有些情况下, 需要将验证者限定为某一个人。 利用基于身份的密码体制, 提出了一种强指定验证人签名和一种强指定验证人多重代理签名, 并对其安全性进行了分析。 在签名代价和验证代价上, 提出的强指定验证人签名比Kang等人的方案要低。提出的强指定验证人多重代理签名可以同时授权给n个代理人, 可以有效防止代理签名人对签名权的滥用。     

基于请求的多信道多数据项广播调度算法*

通过改进多信道单数据项请求的数据广播调度算法中的两层调度策略,提出了信道分配+QEM的算法;实现了用多信道广播来广播多数据项的请求;通过减少数据访问冲突和信道跳转减少了访问时间。分析证明此方法是可行和有效的。     

供应链失效风险识别与评估*

供应链风险是影响供应链实践应用的关键因素之一,供应链风险管理是供应链管理的重要内容。采用故障树理论和模糊理论对供应链风险进行了分析,构造了供应链失效风险故障树,该故障树由供应商、制造商、分销商三部分组成;分析了各个部分的失效原因,设计了正态模糊算子,阐述了供应链风险概率计算方法。针对一个供应链实例,采用上述方法对各个要素失效风险进行了定量计算,确定了供应链失效风险等级。     

语义Web作为背景知识的本体匹配

提出了一个基于语义网为背景知识的本体匹配模式,即自动寻找和检索各种网络的知识资源得出映射,根据一些关键问题获得可行的模式、提供一个良好性能的匹配方法.采取了一个大规模的匹配为实验背景,检验了以语义网为背景知识的本体匹配模式的可行性、局限性、与其他技术的结合性.实验结果表明以语义Web为背景知识的方法本体匹配的精确度为70%.说明以语义Web为背景知识的本体匹配是对现有技术的补充,并可兼容于其他方法,其匹配的精确度也有了进一步的提高.     

基于纹理特征的自然图像鉴别方法*

采用图像的纹理特性建立模型,实现了自然图像和人工图像（主要是简笔画、表格、函数图像）的鉴别。首先,计算两类图像的纹理特征,统计并分析数据找出规律;其次,选择图像的平滑度、一致性和图像熵作为代表性的纹理特征,组建数学模型;最后,利用三个特征的线性组合构成鉴别函数,并用模拟退火算法确定权值。实验表明,该方法可以很好地鉴别两类图像,识别效率较高。