脉冲神经网络的时间计算——世界中心识别原理

本文表明传统的基于脉冲平均点火率的人工神经网的全并行计算是不妥的，因为它不能进行时间操作，我们提出一个脉冲神经网，对神经计算引入空间搜索机制，搜索能够将空间坐标转化为时间坐标，这使得空间相对坐标 为时间相对坐标，利用延迟的连接，神经网能够非常容易地完成时间相对坐标的计算，设计了一个以世界为中心的模型，它由空间搜索器和特征转移向量存储器组成：ＷＣＭ是单纯的神经网络，它代表了不变识别的神经原理。     

一种新型注水井分层测压管柱实践及认识

阐述了油田分层测压的重要意义，介绍了KPX注水井分层测压管柱结构及原理，与普通偏心配水测试技术进行对比，评价了该工艺在分层压力和分层压力测试上的发展及优势。分析应用了该工艺的测试资料，取得了一些初步认识，提出了几点建议。     

多层神经网的快速学习法及逻辑电路实现

本文讨论了一种用于模式分类的高阶神经网的快速学习法.该方法分为二个阶段,首先是样本空间的划分,然后由样本及它所对应的类训练权值.学习过程没有迭代循环,一次确定.隐元的个数有明确含义,由样本空间决定,而不是由人判断.该学习方法十分简单,适合于硬件实现.本文中给出了该方法应用于XOR问题,对称性判别,T—C分类问题的例子.以及该模型的逻辑电路实现方法.     

基于线性变换的高光谱图像端元提取算法

研究了高光谱遥感图像的端元优化提取问题,针对现有特征空间中最大体积转换思想的端元提取算法中所存在的运算量巨大、对原始数据需要预处理、提取精度较差等问题,分析了图像数据在高维特征空间的相关性,提出了采用线性变换的端元提取算法.使特征空间的基变换寻找正交于某个低一维超平面的投影向量,通过数据在向量上的投影运算将低维相关数据压缩成一个点,与点距离最大的孤立像元作为一个端元输出,每步获得的端元反馈作为下一次提取的输入以保证提取的正确性.由于采用在高维特征空间中距离的计算代替体积计算.仿真结果表明,提出的算法在较短的时间内可有效地提取端元,大大减少了计算量;而且每次提取所依据的信息是反映整幅图像数据在特征空间线性相关性的子空间,所以不需要对原始数据进行预处理,避免了丢失小目标的隐患,进而可以提高提取精度.为高光谱遥感图像优化提取提供了参考.     

关于自适应非线性镇定的某些结果

不确定非线性系统的反馈控制一直是控制科学的中心问题之一,迄今已经取得很大进展。然而,目前现有大部分工作所研究的反馈控制规律,或是连续时间形式的,或是采样反馈形式但需要采样频率充分快,或是离散时间反馈形式,但需要被控离散时间系统的非线性函数增长速度不超过线性。要消除或减弱这些约束条件,一般来讲是相当困难的。这就促使我们探究反馈机制的最大能力和根本局限。尽管近年来在这个方向有许多重要进展,但仍有许多非平凡的重要问题有待研究。例如,在反馈通道中有时滞情形,或者系统状态是高维的情形。在本文中,我们将探索两类比较特殊的离散时间不确定非线性动力系统的控制问题,给出关于全局自适应反馈镇定的某些初步结果。     

基于特征算子的 RGB-D 图像手分割算法*

将人手势识别过程中使用的信息设计为不同算子,利用手部／非手部区域的相邻像素点的深度或颜色特征的连续性的原理,从手心作为起始点进行搜索并检测特征算子,保证了结果像素形成一个联通区域。算法解决了手部颜色和深度数据不均匀的问题,没有手必须离传感器最近的限制,可以实现复杂场景下的手分割。     

基于MapReduce模型的分布式天文交叉证认*

交叉证认是实现多波段数据融合的关键技术,目前还缺乏对其分布式算法的研究。快速增长的数据规模使该问题必须要依赖分布式并行计算技术解决。提出了一种基于MapReduce分布式模型的新方法,根据Map-Reduce的要点,尽量减少了任务间的通信量,并通过合理设置划分粒度保证了效率与存储间的平衡。实验结果表明,该方法对海量数据交叉证认的效率提升明显,在大规模集群上达到了接近线性的加速比。该方法为交叉证认提供了一种快速有效的解决途径。     

基于身份的强指定验证人签名方案*

在有些情况下, 需要将验证者限定为某一个人。 利用基于身份的密码体制, 提出了一种强指定验证人签名和一种强指定验证人多重代理签名, 并对其安全性进行了分析。 在签名代价和验证代价上, 提出的强指定验证人签名比Kang等人的方案要低。提出的强指定验证人多重代理签名可以同时授权给n个代理人, 可以有效防止代理签名人对签名权的滥用。     

基于请求的多信道多数据项广播调度算法*

通过改进多信道单数据项请求的数据广播调度算法中的两层调度策略,提出了信道分配+QEM的算法;实现了用多信道广播来广播多数据项的请求;通过减少数据访问冲突和信道跳转减少了访问时间。分析证明此方法是可行和有效的。     

供应链失效风险识别与评估*

供应链风险是影响供应链实践应用的关键因素之一,供应链风险管理是供应链管理的重要内容。采用故障树理论和模糊理论对供应链风险进行了分析,构造了供应链失效风险故障树,该故障树由供应商、制造商、分销商三部分组成;分析了各个部分的失效原因,设计了正态模糊算子,阐述了供应链风险概率计算方法。针对一个供应链实例,采用上述方法对各个要素失效风险进行了定量计算,确定了供应链失效风险等级。