基于几种误差准则的稳健BP算法

由于标准BP算法是采用均方误差估计器，因而存在易陷入局部极小、收敛速度慢和对初始权敏感等缺陷．本文我们基于Lagrange乘子法和几种稳健解误差估计器，详细研究了一种新的稳健BP的数学理论，得到了稳健BP算法．实验表明：我们提出的算法不仅收敛速度快、对初始权不敏感，而且能够克服“异常值”的影响，对小的噪声振动及过失误差是稳健的．     

六角形网格波动方程数值模拟的傅氏变换算法

本文提出了在六角形网格剖分的情况下，用傅氏变换数值求解波动方程初值问题的算法，并就二维线源柱面波场的模拟作了初步的试算，结果表明，六角形采样方式有较传统的矩形采样方式更好的模拟效果。     

可靠的虚拟网络映射算法研究

网络虚拟化技术允许多个异构的虚拟网络共享一个底层物理网络资源,为目前的网络架构提供了一种有效的扩展手段.近年来,底层网络基础设施失效事件频发,因此如何提高虚拟网络的可靠性成为目前该领域一个研究热点.本文针对底层节点失效后虚拟拓扑如何最大化连通问题进行研究,设计了一种基于割集和拥塞感知的虚拟网络映射机制.实验表明,该方法在不预留保护资源的情况下,可获得更好的底层网络长期运行平均收益.     

基于节点可靠性感知和共享路径保护的虚拟网映射算法研究

网络虚拟化技术为目前的网络架构提供了一种有效的扩展手段。近年来,底层网络基础设施失效事件频发,因此如何提高虚拟网络的可靠性成为目前该领域一个研究热点。对在保证虚拟网络可靠性的同时如何最小化底层网络映射开销问题进行研究,设计了一个新的启发式算法对其进行求解。实验表明,相比其他算法,所提算法网络带宽资源开销更低。     

一种神经网络稳健估计方法的推广性研究

本文根据统计学的稳健性原理,将柯西函数作为新的神经网络目标函数,在网络参数相同的前提下,利用传统的均方目标函数和新的柯西目标函数对ＢＰ网络分别进行训练后,加入小噪声及异常值干扰对该网络进行测试。结果表明,具有稳健性目标函数的网络不但有愉的收敛速度,而且对异常值有更好的抵抗能力。     

具有轴突信号传输延迟的双向联想记忆神经网络

双向联想记忆模型是两层异联想网络，本文重点讨论了具有轴突信号传输延迟双向联想记忆神经网络平衡点存在的条件以及全局稳定性，并用具体例子验证了结论的正确性，本文所讨论的方法具有普遍性，所得到的结果对于网络的设计和应用具有重要的指导意义。     

继电保护中的PT二次电压回路故障影响与对策分析

阐述导致PT二次电压回路故障的原因，二次电压回路故障对变电站继电保护的影响，加强设备维护及硬件改善措施，包括拒动和误动的继电保护。