MCM划分的自组织神经网络

本文在提出一个直接和间接相联模块间相似性的表示方法的基础上，提出了一个基于自组织神经网络的性能驱动ＭＣＭ划分的神经学习方法。算法求解如何在高层设计中将功能模块分配到ＭＣＭ芯片中。算法不仅考虑了模块间的相似关系，还考虑了ＭＣＭ的版图结构；具有芯片间连线数目最少和时钟周期最短双重优化目标；能使连线尽量产生在相邻近的芯片之间；能满足时延、散热和面积约束。文中还提出了一个层次神经网络模型和面积约束下的ＭＣ     

汉语词汇声音信号的抽样算法

本文介绍了对汉语词汇声音信号进行抽样的算法.利用该算法可获得输入信号有声部分的抽样数据,即得到输入汉语词汇声音的准确抽样数据.实验表明,该算法是简易的,行之有效.     

逻辑与物理相结合的MCM划分神经学习方法

本文提出一种性能驱动的MCM划分神经学习方法．新算法具有如下特点：（1）允许功能设计和布图设计同时进行，（2）划分时，不仅考虑了模块间的逻辑关系，还考虑了MCM的版图结构．（3）具有芯片间连线数目最少和时钟周期最短双重优化目标．（4）能使连线尽可能产生在相邻近的芯片之间．（5）网络的结构合理，学习速度快．     

汉语词汇声音信号的抽样算法

本文介绍了对汉语词汇声音信号进行抽样的算法。利用该算法可获得输入信号有声部份的抽样数据,即得到输入汉语词汇声音的准确抽样数据。实验表明,该算法是简易的、行之有效的。     

汉语同音词汇的辨析

本文介绍了通过对同音汉事词汇组成的句子进行语法分析,从而确定句子中词汇的方法.该处理方法已经在微型计算机IBM-PC XT上实现上,这一处理系统可以把汉语拼音文章加工成汉字文章,其正确率可达92%.     

基于黑板模型的智能工作流系统

工作流(Wokflow)和企业流程重组(BPR:Bl」s,n。、、Pr‘)e。、、Reong:neer,ng)是90年代达全J全盛的企业操作管理技术。通过从传统的关任产品转向到关注流程(Process),工作流和企业流程重组认木质上反思企业工作流程,对之进行彻底的重新设计,从而达到在成太、质量和服务等方面的重大改善。     

汉语同音词汇的辨析

本文介绍了通过对同音汉语词汇组成的句子进行语法分析,从而确定句子中词汇的方法。该处理方法已经在微型计算机IBM-PCXT上实现了。这一处理系统可以把汉语拼音文章加工成汉字文章,其正确率可达92％。     

ZD－SKETCHER：基于草图的变参设计绘图系统

ＺＤ－ＳＫＥＴＣＨＥＲ是一个支持草图和变参设计的新一代设计绘图系统，它为设计人员提供了符合实际设计方式的设计概念与手段，因而大大提高了设计效率和设计质量。本文主要介绍了该系统的基本原理、内部信息模型、基本工作过程以及系统体系结构。     

关于人工智能

一、人工智能的性质人类在生产劳动中,创造了各种各样的生产工具。所有这些工具本来都只是为了代替人类的某些体力劳动。人类的这个创造过程,到18世纪瓦特发明蒸气机时,取得了重     

System partitioning on MCM using a new neural network model

A new self-organizing neural network model is presented, which can get rid of some fatal defects facing the Kohonen self-organizing neural network, known as the slow training speed, difficulty in designing neighboring zone, and disability to deal with area constraints directly. Based on the new neural network, a new approach for performance-driven system partitioning on MCM is presented. In the algorithm, the total routing cost between the chips and the circle time are both minimized, while satisfying area and timing constraints. The neural network has a reasonable structure and its training speed is high. The algorithm is able to deal with the large scale circuit partitioning, and has total optimization effect. The algorithm is programmed with Visual C language, and experimental result shows that it is an effective method.