神经网络余／十转换的数学原理

本文提出了孙子定理的微分方程求解法，讨论了系数为求余算子的非线性微分方程的稳定平衡点和最佳解的误差。本文构造的非线性微分方程可以唯一地收敛于孙子定理的解，其误差可任意小。该微分方程可用人工神经网络实时计算，实现余／十转换。计算机模拟结果证实了本文理论的正确性。     

基于Petri网与遗传算法的可重入生产系统调度

可重入生产系统调度问题属于NP难题,该文建立了系统的扩展Petri网模型,并且将遗传算法方法与调度规则结合起来用于解决可重入生产系统的调度问题。针对可重入生产系统生产过程的动态复杂性,首先建立了一类综合调度规则,然后提出了基于设备分组与分时段的综合规则组合的可重入生产系统调度策略,并采用遗传算法与基于Petri网模型的过程仿真相结合的方法对综合规则组合进行优化,仿真比较验证了该调度策略的有效性。     

基于免疫遗传算法的图像多阈值分割

针对H.D.Cheng等人提出的模糊最大熵原则阈值分割法存在着计算量巨大的问题,将具有高效鲁棒性、自适应性、并行性的免疫遗传算法引入阈值自动选取算法中,并针对该方法的疫苗选取会导致收敛到局部最优解等问题,给出了高效的自适应疫苗选取新方法。通过实验显示了该算法在收敛性和计算效率上较其它优化算法具有更好的优越性。     

基于Markov随机场的运动目标快速分割

提出了一种基于MRF模型自适应运动目标图像分割方法，该法采用高斯混合模型描述视频序列的差分图像，用模拟退火快速EM算法对高斯分布的参数进行估计，在此基础上建立MRF模型，利用此模型构建能量函数，ICM算法把图像用一个能量函数取到最小值的组态来表示。     

基于BP神经网络的BBS上帖子回复数预测

建立BP神经网络模型,以中华网社区上实际数据为原始数据样本,对网络进行训练后,对帖子的回复数进行预测,并计算预测值和实际值的误差。实验结果表明,该模型预测精度高,收敛速度快。     

OCOG: A common grasp computation algorithm for a set of planar objects

This paper addresses the problem of defining a simple End-Effector design for a robotic arm that is able to grasp a given set of planar objects. The OCOG (Objects COmmon Grasp search) algorithm proposed in this paper searches for a common grasp over the set of objects mapping all possible grasps for each object that satisfy force closure and quality criteria by taking into account the external wrenches (forces and torque) applied to the object. The mapped grasps are represented by feature vectors in a high-dimensional space. This feature vector describes the design of the gripper. A database is generated for all possible grasps for each object in the feature vector space. A search algorithm is then used for intersecting all possible grasps over all parts and finding a common grasp suitable for all objects. The search algorithm utilizes the kd-tree index structure for representing the database of the sets of feature vectors. The kd-tree structure enables an efficient and low cost nearest-neighbor search for common vectors between the sets. Each common vector found (feature vector) is the grasp configuration for a group of objects, which implies the future end-effector design. The final step classifies the grasps found to subsets of the objects, according to the common vectors found. Simulations and experiments are presented for four objects to validate the feasibility of the proposed algorithm. The algorithm will be useful for standardization of end-effector design and reducing its engineering time.     

基于循环自构形算法的神经网络结构优化

BP(back propagation)神经网络中隐层节点的个数过多将影响网络的泛化性能和效率,自构形学习算法通过考察网络隐层节点输出之间的相关性来删除和合并隐层节点.但自构形算法在节点的删除和合并时存在网络收敛不一致问题,因此,在自构形算法中引入随机度概念,在分治算法思想的基础上提出了循环自构形算法来优化网络结构.Matlab实验对比验证了循环自构形算法能从不同或相同的隐层节点数剪枝到一致的网络结构,并将网络结构优化至最精简.     

基于遗传算法的0/1背包问题求解

背包问题是一个典型的NP完全问题。该文给出了背包问题基于0/1规划的数学模型,提出了解决该问题的二重结构编码的混合遗传算法;该算法在传统遗传编码方式的基础上提出了一种改进的编码方式二重结构编码,在约束条件的处理上结合"贪心法",提高了搜索效率。最后的实例仿真,通过大量的数值试验,给出了传统遗传编码与二重结构编码的混合遗传算法计算结果的比较,充分证明了使用二重结构编码的混合遗传算法来求解背包问题的有效性和实用性。     

差压传感器非线性特性研究

介绍了一种智能差压传感器,针对影响传感器准确度的输出—输入非线性问题进行了研究。采用了BP神经网络来建立差压传感器的输出—输入模型,网络模型采用了三层结构,输出—输入层各自采用了一个神经元,将神经网络的均方误差目标值设定为10-6,并在MATLAB中进行了仿真,经训练得到的输出—输入模型的非线性误差可以达到±0.032%。通过与多项式拟合方法和最小二乘直线拟合方法所得结果进行比较,结果表明:采用BP神经网络方法对提高智能差压传感器的测量准确度具有参考价值。     

欧马距离法在香料指纹图谱模式识别中的应用

提出了用欧马距离评价混合体系指纹图谱的方法,并结合主成分分析计算了6种香精标准样品和2种掺兑样品、6种香精标准样品和8种无水乙醇稀释样品GC/MS指纹图谱的欧马距离.结果表明,欧马距离能较好区分6种香精标准样品与2种香精的混合物、6种香精标准样品和8种乙醇稀释样品.欧马距离算法结合主成分分析可用于香精样品指纹图谱识别.