二进前向多层神经网络实现的研究

文章提出一种硬件实现二进前向多层神经网络及其硬限幅函数的方法。所设计的神经元电路的权值和阈值均为片内存储的整数，可取负值，也可学习，当输入模式要求更大的维数时可以扩展。仿真结果符合要求。     

基于关键词聚类和节点距离的网页信息抽取

大部分网页信息抽取方法都针对特定的网站,例如基于网站抽取规则和基于训练网页样例的方法。这些方法在某一个网站上可以很好地应用。但当遇到新的网站时,必须人为地增加抽取规则或者提供新的训练网页集。而且,当网站的模版改变时,也要重新设计这些规则或重新输入训练网页集。这些方法难以维护,因此不能应用到从大量不同的网站上进行信息抽取。本文提出了一种新的网页信息抽取方法,该方法基于特定主题的关键词组和节点距离,能够不加区分地对不同的网站页面信息自动抽取。对大量网站的网页进行信息抽取的实验显示,该方法能够不依赖网页的来源而正确和自动地抽取相关信息,并且已经成功应用到电子商务智能搜索和挖掘系统中。     

基于梯度的并行协作模块化神经网络体系结构

该文提出了一种基于梯度的并行协作模块化神经网络的体系结构(GPCMNN)．它通过分解模块,根据梯度方法对学习样本空间自动分解,由子空间识别模块和子任务模块实现各子样本空间的识别和学习,集成模块将子样本空间结果集成得系统的输出,实现了复杂任务的自动分解、判定和模块化训练策略．实验表明,该文提出的GPCMNN体系结构是可行的、有效的;与非模块化神经网络技术相比,提高了训练速度,改善了网络性能．它具有高效并行的运行效率、便于硬件实现等特点,同时又保持了PCMNN算法的优点,改进了它的不足．     

基于不确定信息的时态索引技术

扩展了时态数据库中时态信息的表示方法，使它能处理不确定时态信息。并实现相应索引机制，从而为支持不确定时态信息的时态数据库打下基础。性能测试的结果说明，该索引不但在功能上支持不确定时态数据，而且在性能上也优于已有的时态索引技术。     

采用计数器存储权值的人工神经网络的实现

文中提出了一种采用计数器存储权值的人工神经网络的实现方案。数字权值采用计数器存储,突触电路和神经元电路用模拟电路来实现。数字权值经脉冲宽度调制电路转换为脉冲信号作为模拟突触电路的输入信号。因而权值可以长期存储,对权值的修改易于实现,突触神经元电路结构简单,融合了人工神经网络模拟实现和数字实现的优点。对于智能计算机的实现具有重要的意义。     

基于OWL的层次知识管理模型

本文针对目前知识管理体系对隐性知识表达能力不足以及体系的动态性和开放性不足的问题,利用OWL在智能知识表示和信息建模方面的强大功能,提出了围绕知识单元、基于OWL的层次化的知识管理体系结构,为建立动态、开放、智能化的知识管理进行了有益尝试。     

自动分层推荐算法

推荐是Web个性化服务的核心，提出一种自动分层推荐算法，利用页面分层自动选择最佳的匹配粒度，进行基于频繁导航路径的推荐，实验结果表明，该算法大大减少了在线匹配的开销，可以成功地应用到Web日志挖掘中。     

基于最小生成树的多序列联配算法

多序列联配(MAS)是现代生物信息学中的重要工具之一,MAS问题是NP-难的,因此需要一些启发式方法在合理的时间内联配大的数据集。本文提出了一个基于最小生成树的多序列联配算法,并使用BALiBASE标准数据集合,对我们的算法进行了性能评价,结果表明算法较之ClustalX类的算法其精确度更高。     

模糊汉明神经网络及其实现的研究

由于传统汉明神经网络未解决模式重叠和识别算法是否一定收敛的问题,也未充分利用输入模式与其他神经元之间的靠近程度信息,本文提出一种模糊汉明神经网络.模糊汉明神经网络可接受二值和非二值输入;使用模糊类隶属度子网解决模式重叠问题和充分利用靠近程度信息;采用比较子网保证算法的收敛和减少互连.其模块式的电路设计也便于网络的VLSI实现和扩展.     

一种新型的MV-DYL电路多元逻辑(DYL)在多元逻辑应用中的新发展

以往科学家们总是以新器件的出现,及随之使整机产生了惊人的变化来划分计算机发展历史。然而一旦多值逻辑系统付诸实现,多值逻辑学说得到应用,这种高效率的计算机结构的出现,将可能使计算机技术进入更高的水平。我国DYL集成电路的发明为实现上述目标提供了新的希望。 本文指出,多元逻辑中的线性“与或”门本质上就是一种很好的多值逻辑“与或”门。它与其他电路配合可以构成一种新的多值逻辑电路(简称为MV-DYL)。通过比较和实验证明,MV-DYL电路在与二值DYL电路相同的功耗-时延积条件下,可以获得更高的信息密度。MV-DYL电路比三值CMOS和多值I~2L电路结构简单、容易制作和可靠性高。