ACO—BP在神经网络训练中的研究与应用

针对神经网络收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题,可将蚁群算法与人工神经网络相融合的方法来解决,但容易出现训练时间与训练精度、泛化能力之间的矛盾.为解决上述矛盾,提出将蚁群优化算法与反向传播算法相融合共同完成神经网络训练的方法.算法首先采用蚁群优化算法对网络权值进行整体寻优,克服反向传播算法容易陷入局部最优的不足再以找到的较优的权值为初值,采用反向传播算法做进一步的寻优,克服单一训练网络时间较长、精度不高的缺点.最后对ACO-BP与反向传播算法进行了比较,给出两种算法在不同隐结点数目下的检验误差值和两种网络在矿选指标中的应用效果.通过对实验结果的分析.表明ACO-BP算法要优于反向传播算法.     

基于QoS和OWL—S的Web服务发现研究

建立了原子服务发现模型,探讨了原子级服务匹配的4个过程,并重点对输入输出匹配和QoS匹配进行了研究.在QoS匹配中,给出了服务性价比概念,并提出了高性价比的服务选择原则.     

关于镁合金中长周期有序结构的研究综述

系统地介绍了6H、10H、14H、18R、24R型LPSO结构的原子堆垛和RE、Zn的占位特点,探讨了LPSO结构的形成条件和形成机制,分析了含LPSO结构相合金的组织演变过程并概述了组织演变方面最新的研究成果,总结了含LPSO结构相镁合金的室温和高温性能的研究现状,最后对该类合金未来的研究方向进行了展望。     

基于激光点云数据的叶片型面三维重构

在四坐标叶片型面检测基础上,提出基于激光点云数据的叶片型面三维重构方法。激光位移传感器对叶片型面进行多视角扫描采样,快速采集叶片型面海量点云数据。运用由点到线到面的数学建模原理,先基于端点一阶导矢连续法拟合出光顺NURBS曲线,再依据分片能量法构建辅助曲面拟合出光顺NURBS曲面,最后对分片NURBS曲面进行统一描述,构造出精确光滑的叶片型面,实现叶片型面的三维重构。实验结果表明：采用该方法实现对各类叶片复杂型面的三维重构,重构误差均<0.015 mm,能够满足精密零件的测量需求。     

大容量高速数据存储与地址管理方法

针对单片闪速存储器FLASH容量小、存储速度慢的缺点,提出一种利用FLASH实现大容量高速阵列存储系统的设计方案;根据FLASH存储器芯片结构特性,采用位扩展、并行总线及多通道流水线存储技术提高了存储容量与存储速度,并且实现了对存储阵列的无效块识别与有效块表的建立,在存储过程中各个模块对其有效块地址进行独立管理,保证存储系统的稳定性和高效性;通过试验验证按此方法实现的存储系统存储速度可达到64MB/s,存储容量能达到32GB,用相对小容量、低速的FLASH存储器构建了大容量高速阵列存储系统。     

新网络环境下的内容安全管理

一、内容安全面临新挑战随着互联网应用的发展,计算机网络在经济和生活的各个领域正在迅速普及,而信息的获取、共享和传播也更加方便。然而,由于政府、企事业单位对网络的依赖程度越来越大,同样也带来前所未有的混合威胁和风险,归结如下：     

智能化仪表实现微小量检测的两个软件措施

提出了多点平均和展宽频带的算法。利用计算机的数据存储器作为数字式多点平均器的存储器,用于检测完全被噪声遮蔽的信号。当模拟-数字转换（ADC）器件采样频率一定时,采用展宽频带的方法可以实现对高频和很低频率信号的实时处理,从而提高了仪表的精度,增加了它的动态工作范围。     

新型高能氧化剂及其在固体推进剂中的应用

综述了两种新型高能氧化剂多硝基氮杂环化合物ＨＣＯ和Ｋ－６的研究及其在固体推进剂中的应用，论述了多环氮杂硝基化合物和多硝基多环笼状化合物的特性及研究现状。     

再生资源价值含量的测算方法研究

本文提出一种可测算再生资源价值含量的方法，该方法在理论上将再生资源作为一类特殊的联合产品，从而避免了直接计算各项价值构成所带来的复杂性。该方法具有计算简捷、数据易收集的特点，适用于大多数再生资源的价值核算。     

分数阶微积分在图像处理中的研究综述*

综述了关于分数阶微积分理论在数字图像底层处理中的应用研究,具体包括:分数阶微积分和分数阶偏微分方程的基本理论及分数阶傅里叶变换的基本性质;分数阶微分滤波器的构造及在图像增强中的应用研究;分数阶积分滤波器的构造及在图像去噪中的应用研究;分数阶偏微分方程在图像去噪中的应用研究。最后,总结了分数阶微积分理论在图像处理中已取得的研究成果,并结合已有的基于分数阶微积分理论的图像底层处理模型,展望了分数阶微积分理论在图像处理中的应用前景。