具有行为强化学习能力的人工生命进化模型设计

人工生命进化模型设计的关键问题是学习与进化之间的关系,在自主体生存期内的学习过程可以通过不同的遗传方式指导个体行为的进化。该文利用进化算法和人工神经网络的研究方法,设计了两种不同的人工生命自主体的进化模型,模型解决了先天的遗传进化和后天的个体神经系统强化学习的有机结合问题,并且得出结论认为,强化学习有助于自主体适应复杂的外部环境,同时学习也可以直接或间接地使该适应性成为自主体遗传基因上的固定成分。     

非单调的多层神经网络

介绍了应用非单调函数作为隐层节点的激励函数的前馈多层神经网络的性能。并对以前神经网络中的两个难点：局部极小和收敛速度慢的问题进行分析。表明了采用非单调激励函数的神经网络能够较好地解决局部极小的问题。最后的实验结果也表明了该网络的性能要好于采用Ｓ型函数的神经网络的性能。     

报表数据模型研究及系统设计

针对报表系统对数据源的依赖问题,在对报表层次结构及生成技术分析的基础上.提出了基于表单、账户和限制条件的报表数据模型,运用面向对象的报表数据实现方法以及报表格式和报表数据分离的思想,封装数据库操作.完成数据读取和数据加工功能.基于Jasper Report论述了报表系统的体系结构以及报表生成过程的关键技术.引入依赖注入的设计模式,应用Spring支撑框架所提供的功能实现报表格式的快速定制并增强系统的可复用性.最后介绍了报表系统的设计以及集成到ERP系统中的应用情况.     

MATLAB的两种图形用户界面参数输入方法

在用MATLAB编写大型工程计算、科学仿真程序时,对于参数繁多,而又经常需要修改参数的情况,设计一个图形用户界面的参数输入窗口,就显得十分方便和必要。利用图形用户界面设计向导GUIDE和输入对话框函数inputdlg两种方法,可以快速完成参数输入的图形用户界面设计,并介绍了详细的步骤和例程。     

大型信息处理系统中软件并发性策略的设计

介绍一在于ViualC 6.0开发平台的大型信息处理系统的软件并发性实现的方法。     

基于优秀基因传播的免疫优化算法

对文献[5]的工作进行改进，改进基因重组策略，增加免疫基因传播操作，使得算法能够更快更好的搜索最优解．核心思想是区分成熟抗体中高层次抗体和低层次抗体，低层次群体不断更新，高层次群体相对稳定，但不断从低层次群体中学习优秀基因完善自身．本文详细介绍了该算法的设计思想和具体实验，实验结果说明本算法具有较好的问题求解能力．     

一类脉冲微分方程正周期解的存在性与吸引性

考虑一类一阶非线性脉冲微分方程，得到了该方程存在正周期解以及该周期解吸引的一个充分条件．当方程的参数p=1时，本文结果即为文献[2]中的相应结果．     

CC4神经网络的分类性能理论分析

本文在提出规范、规范满等概念的基础上,对CC4神经网络分类计算的倾向性进行了理论分析.并针对文本分类,提出了基于神经网络的增量式索引建立方法,将以词频为基础表示的高维文本信息映射到低维数据空间.为了使CC4神经网络应用到基于文本信息空间索引的分类技术中,将空间索引变换为CC4神经网络可以接受的二值向量,使得CC4神经网络以空间索引为基础,进行文档分类.最后给出了相应的实验结果.     

情感多主体系统的设计与实现

多Agent在复杂多变的环境中行为的自组织是当前人工智能研究的一个热点．本文借鉴生物系统控制的理论，设计了一种多Agent的体系结构，在此结构中包含有遗传、神经和内分泌控制子系统．本文重点论述了内分泌控制子系统的作用，提出了用情感进行行为学习的新方法．在此方法中，神经系统的作用是记忆和行为决策，其行为决策的效果通过内分泌系统进行反馈，从而避免了神经网络的自学习，使得算法具有较好的求解性能．为了验征该算法的有效性，本文做了倒立模控制的仿真实验．仿真结果也表明算法具有很强的自适应求解能力．