全双极WTA模型的改进及其实现

提出了一种相似度的新定义，使双极ＷＡＴ模型的实现更加简洁明了。增加一个阈值使系统能判别非存储模式或因其信息量过低而无法鉴定的输入模式，阈值的大小与要求的容错能力有关。双极相似度及阈值通过光学方法实现。阈值的光学实现使系统仍具有照明不变性。通过电路实现取及ＷＴＡ网络的迭代运算。     

基于神经网络的特征分析在烟叶分级中的应用。

通过数字图像技术可以自动提取烟叶的颜色和形状特征,而不同特征值对分部位、颜色和等级的决定程度不同,文章结合广义回归神经网络定性分析各种不同特征对部位或颜色分级的影响,分别得到对分部位、颜色和等级有决定影响的特征量,通过建立不同神经网络得到最终等级。     

基于自适应抽头延迟神经网络的股指预测

提出一种自适应神经网络模型对股指这一非线性时间序列进行高精度的预测.首先采用基于递归最小方差的自适应学习算法对抽头延迟神经网络模型进行训练,然后再利用删剪算法对训练好的神经网络结构进行自适应删剪,去掉隐藏层中冗余的神经元,从而获得最佳的网络拓扑结构.最后利用优化好的神经网络对股指进行预测.抽取上证指数2000年1月至2004年4月期间的1 000个日数据作为样本,仿真实验表明,该方法能够快速地实现高精度的股指预测,预测精度达到4.8994×10-5.     

基于ATM交换结构的Hopfield神经网络调度算法

针对ATM交换结构,采用输入缓冲和每条入线在同一个时隙内可传送多于一个信元的策略,利用神经网络具有的实时性、高度并行处理能力和易于电路或光电技术实现等特点,提出了一种Hopfield神经网络调度算法。实验仿真比较表明,该方法不但大大提高了吞吐率,消除了队头阻塞造成的性能恶化,而且降低了信元丢失率和较大程度地降低了平均信元时延,提高了ATM交换结构的性能,实现了信元的优化调度。     

用于光信息处理的WTA电子网络的实现及其特性分析

给出了一种光信号处理用ＷＴＡ电子网络的实现方法，测试了网络的灵敏度，并分析了可能对其产生影响的因素，制作 了３２单元的ＷＴＡ网络器件，网络能在几百微秒的时间内找出输入最大者，分辨精度为１ｍＶ。     

基于Matlab的肝脏CT图像预处理系统1

目的：依据肝脏CT图像的特征,通过预处理,建立提高肝脏病理改变阳性的临床诊断的敏感性,减少漏诊发生率。方法：基于Matlab对肝脏CT图像进行预处理,通过滤波、增强等手段减少数字图像噪声及伪影。结果：通过处理,图像的对比度增加,差异显示不同的组织及结构特征,肝脏病理改变的阳性诊断率上升30%(20.15%),漏诊率大幅度下降。结论：基于Matlab对肝脏CT图像进行预处理对提高临床诊断水平效果良好,可以提高青年医务工作者诊断的阳性信息,减少漏诊的发生。     

用神经网络实现VBR视频通信量的在线预测

VBR(Varible Bit Rate)视频信号具有时变性、非线性和突发性等特点,实现该信号通信量的高精度预测难度较大.针对以上问题,本文提出了一种用于VBR视频通信量预测的自适应神经网络模型,网络训练采用离线与在线相结合的方式,同时通过删除不重要的权重,以优化网络的拓扑结构,提高网络的推广能力,降低网络在线学习的计算复杂度;对VBR视频通信量预测的模拟结果表明该模型具有高的预测精度,并能满足通信系统对预测实时性的要求.     

一种高速通信网络中多限制路由选择的新方法

对Hopfield神经网络(HNN)模型提出了一个新的能量函数,用以解决多限制路由(MCP)问题。提出利用寻找一个函数的最小问题代替多个约束限制条件,避免了多个限制条件中需要仔细选择多个参数的困难。对6节点和20节点的计算机模拟表明,采用新的能量函数的HNN的收敛速率在10^-3s量级,考虑到硬件实现,这种神经网络可以用于实时的多限路由选择。     

聚合物发光二极管中可逆的不稳定行为

研究了存在于聚合物发光二极管 ( PL ED)中的一种可逆的“负阻”现象及短期衰退行为 .当加在 PLED上的正向偏压大于 1 0 V之后 ,其电流和发光强度将在某偏压下出现突然的转折 ,即电流或光强骤增而器件上压降减小 .“负阻”现象将随测量次数的增加而逐渐消失 .采用 CCD摄像头摄取发光象素上发光的变化情况的图像 ,发现光强的突变与电流的突变是相对应的 .对以不同极性脉冲偏置观察发光光强的短期衰退情况时发现 ,反向偏置有助于抑制正向的发光衰退行为 .我们初步认为这些现象可能与 PLED中存在的缺陷态及其上电荷的填充状况有关     

一种无线传感器网络分层拓扑推断算法

无线传感器网络中网络拓扑对配置网络资源、优化网络性能具有十分重要的作用.根据在汇聚节点收集到的网络节点报文接收/丢失的信息,提出了一种基于数据聚合的分层拓扑发现算法,该算法同时可以实现对传感器网络节点的分层.针对目前的拓扑发现算法在网络链路丢包率较低的情况下无法快速推断出网络拓扑的问题,提出了一种使部分节点进入睡眠状态的方法推断低丢包率条件下的网络拓扑.仿真结果表明,提出的算法可以利用较少的观测数据准确快速地推断传感器网络的拓扑.