ATM网VBR编码会议电视业务模型的研究

文章研究了ATM网中VBR编码的会议电视业务的模型，提出一阶自回归、瑞利分布残差而不是高斯分布的AR序列模型──RAR（1），实验表明，该模型能产生足够多的大信元帧数，这对于研究信元丢失率特性具有至关重要的影响，而且简单实用。此外，RAR（1）模型在较少（16个）和较多（128个）VBR信源统计复用时，能很好地拟合实际的会议电视业务的统计数据。     

一种遗传-梯度混合算法

本文提出一种函数全局优化的遗传-梯度混合算法。该算法由选择、交叉和诱导变异算子组成。通过对自适应滤波和前向神经网络权值训练两个典型问题的数字仿真，表明该算法是一种快速有效的全局优化算法。     

用Voronoi多胞体确定故障诊断分类器的训练集

提出了利用Ｖｏｒｏｎｏｉ多胞体来选择神经网络故障诊断分类器训练集的新方法。该方法由３部分组成，即首项为正的归一化处理（首正归一）、边界样本选择及置信判决。利用方法不仅可以大大减少训练样本数，提高训练速度，而且通过调节故障类别分割面位置和形状，为提高故障诊断准确率提供了可能的途径。     

诸多业务网融合于同一物理网的技术先进性与经济合理性

根据网络分层理论,将通信网分解为物理传输网、逻辑运送网、业务网和维护管理网。从国内外各行各业组建自己业务网的经验及我国国情出发,论述了我国利用公用电信网的物理传输网组建计算机网和有线电视(CATV)网的技术先进性和经济合理性。     

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。     

模糊数学,随机数学与精确数学的逻辑比较

本文揭示模糊数学，随机数学与精确数学有相似的形式公理化描述，它们的区别只在语义上。     

无偏的岭回归迭代算法

本文探讨线性模型的无偏的岭回归迭代算法,这种算法保持最小二乘法的性质,当存在较为严重的共线性时,它能给出较为精确的参数及其协差阵的估计值;当存在严格的共线性时,给出参数及其协差阵的无穷多解中的一个,这个解由初值决定。文章还给出了算法的收敛性及一些其它性质的证明。     

回归相关神经网络的分析与改进

本文分析了回归相关神经网络容量与动态范围之间的关系，指出在一定条件下，回归相关神经网络具有很高的存储容量。最后给出了几种改进网络性能的方案。