不悔步方式在微型足球机器人系统中的应用

研究了不悔步方式搜索策略在微型机器人足球系统中的应用．微型足球机器人通过积极地辨识当前所处的状态和实时地利用当前的有效信息，采用神经网络对机器人的一般特性和有限的记忆进行不悔步方式搜索策略的执行。     

基于小波变换与野草算法的细胞图像特征提取与识别

本文在细胞图像小波多尺度分解的基础上,提出在小波域中进行细胞图像特征提取的方法。针对基于小波变换提取的细胞图像特征向量维数过大、冗余等问题,提出一种基于小波变换与野草优化算法相结合的细胞图像特征的提取方法,最后利用BP神经网络作为分类器进行细胞图像识别。计算机实验仿真结果表明,与现有的未进行特征优化的细胞图像特征提取识别方法相比,本文细胞图像特征提取、分析、识别方法所需时间更短,识别正确率更高,实时性、鲁棒性能更好。     

大规模并行分布式P2P算法模拟器设计与实现

为精确地分析和评估对等（P2P）算法的性能,在并行分布式网络模拟器的基础上,设计并实现数据包级的通用可扩展P2P算法模拟器．该模拟器可实现达万级节点的大规模P2P算法仿真．模拟器采用分层框架结构,包括P2P用户模拟层、P2P算法模拟层、P2P传输模拟层和并行分布式连接层,并完成对传输层UDP和TCP套接字扩展、改进,将P2P应用层算法控制消息解析与网络层数据分片传输相结合,支持大规模P2P实时和非实时算法．结合BitTorrent阐明本模拟器的设计与实现,达到万级节点的模拟实验结果验证本模拟器的正确性和有效性．     

元胞自动机模型的尺度敏感性分析

以深圳市龙华镇为案例区,构建了土地利用/覆被变化的元胞自动机模型,从时间和空间两个方面定量研究了LUCC模型的尺度效应。通过改变模型输入数据的空间分辨率和模型模拟的时间长度,探讨了尺度对土地利用变化模型的影响。分别采用龙华镇1990年30,60,90,120,150,180,210和240 m空间分辨率的土地利用数据作...     

高校多出口网络的路由策略研究

在高校多出口的网络中,利用基于目的地址和基于源地址的策略路由,并通过动态路由和静态路由的有效结合,提出了一种改进型校园网多出口路由策略方案．该方案充分利用了路由器和防护墙的性能特性,使网络的出入速度都大幅提升,从一定程度上解决了目前高校面临的多网络出口的一些常见问题．目前该方案在高校校园网中已得以实际应用,是一种行之有效的校园网出口管理的解决方案．     

小波神经网络用于非线性函数逼近的研究

神经网络具有良好的学习特性，而小波变换具有良好的时频局部化特性．将二者结合在一起构成小波神经网络，网络隐层采用morlet小波函数，输出层采用线性函数，使得该网络兼具神经网络和小波变换的优点．分别用小波网络和BP网络逼近一非线性函数，其结果表明，在相同的误差条件下，小波网络的收敛速度要远远快于一般的BP网络．     

基于Hopfield神经网络模型的通道布线算法

本文探讨了用Hopfield神经网络模型解决通道布线问题的一种新算法。算法描述了Hopfield模型与通道布线问题的映射方法和网络能量函数的构造方法,在能量函数中既考虑了合法解约束项,又考虑了优化解约束项,从而提高了布线质量。本文的意义还在于它证明了用Hopfield网络求解通道布线问题是可行的,有效的。     

基于人工神经网络烟度计有效光路的算法

为准确计算烟度计的有效光路，基于人工神经网络提出了对QN-1型全流消光式烟度计有效光路的计算方法．该方法利用烟度计有效光路的关键影响因素即空气扫气压力和发动机的转速为输入，构造了一种反向传播神经网络，并利用试验数据进行训练，然后仿真烟度计的有效光路．试验表明，仿真数据与试验数据偏差在-0．0399～0．0486之间．由此可见，利用人工神经网络计算烟度计的有效光路准确实用．     

二维物体识别的暂态混沌神经网络方法

给出了一种二维物体识别混沌神经网络的方法 ,该方法采用图匹配方式的二维物体识别可以转化为一个组合优化问题求解 ,根据二维物体识别的能量函数定义式推导出一种新的暂态混沌神经网络模型 (TCNN) ,它采用混沌模拟退火方式求解优化问题 .随着分叉尺度参数的逐步降低 ,TCNN由混沌解逐步稳定在全局最优的解上 ,从而得出该方法优于Hopfield神经网络的方法     

基于BP神经网络的电机转子故障诊断的研究

介绍了一种基于 BP算法的神经网络在电机转子常见故障诊断中的应用。首先利用测振传感器获得转子的振动信息 ,然后用 FFT分析 ,将振动信号的频谱分析作为神经网络的训练样本。通过选择足够的故障样本来训练神经网络 ,将代表故障的信息输入训练好的神经网络后 ,由输出结果就可以判断发生的故障种类。