环面上具有间断梯度的势函数的模拟退火

本文证明了环面上具有间断梯度的势函数的模拟退火过程：dXt=-VU(Xt)dt √2dWt概率收敛到势函数的全局极小集附近。     

Measure of Ordering in Statistical Systems

In this paper, we introduce a phenomenological measure of ordering in statistical systems. Using this characteristic, we construct a formal model of a system evolving according to the law of steepest ascent as the control parameter increases.     

Silica hybrid nanocomposites

In this work we present experimental results about the formation, properties and structure of sol — gel silica based biocomposite containing Calcium alginate as an organic compound. Two different types of silicon precursors have been used in the synthesis: tetramethylortosilicate (TMOS) and ethyltrimethoxysilane (ETMS). The samples have been prepared at room temperature. The hybrids have been synthesized by replacing different quantitis of the inorganic precursor with alginate. The structure of the obtained hybrid materials has been studied by XRD, IR Spectroscopy, EDS, BET and AFM. The results proved that all samples are amorphous possessing a surface area from 70 to 290 m²/g. It has also been established by FT IR spectra that the hybrids containing TMOS display Van der Walls and Hydrogen bonding or electrostatic interactions between the organic and inorganic components. Strong chemical bonds between the inorganic and organic components in the samples with ETMS are present. A self-organized nanostructure has been observed by AFM. In the obtained hybrids the nanobuilding blocks average in size at about 8–14 nm for the particles.     

用于语音识别中的SOFM矢量量化方法

该文讨论了神经网络语音识别系统中的ＫｏｈｏｎｅｎＳＯＦＭ神经网络的矢量量化（ＶＱ）的原理与过程,着重解决了其在实际应用时的若干问题,包括网络大小,学习步幅函数以及矢量量化过程中的公平竞争学习的控制函数的选定。过讨论了基于听觉模型的声学特性的提取与处理,这与ＶＱ性能息息相关。系统应用的实验表明,该神经网络在语音识别系统中具有良好性能。     

文本处理中基于随机映射的加速LSI方法

首先针对在文本处理的高维矢量环境中Kohonen自组织映射神经网络的计算瓶颈问题和输入矢量空间中存在的问题进行分析，然后对随机映射(RM)和隐含语义索引(LSI)方法分别进行理论分析，提出用于文本处理的基于随机映射的加速LSI方法．试验结果表明，加速LSI方法可以在凸现原有语义联系的基础上，低代价、有效、可控地解决上述问题，极大地降低文本处理环境中Kohonen自组织神经网络的规模和计算代价．     

特定应用环境下的入侵检测架构

异常检测可以认为是通过对用户正常行为及系统正常应用环境的学习来识别异常的过程．由于系统及应用环境的复杂性,异常检测还难以达到很高的识别精度．为此,针对在物理上与Internet网完全隔离的计算机网络应用环境,亦即内网,提出基于mobile agent(MA)的多层次入侵检测架构,利用自组织映射网络方法,在不同层次的agent中建立二堆网格的自组织映射网络模型,分别检测目标系统不同层次上的异常现象．实验结果表明,在入侵者攻击的持续时间内,本系统通过多次采样的办法可以使检测率提高到满意的程度．     

基于规则的城市交通信号自组织控制

针对复杂的城市交通信号控制系统,基于车流与流体的相似性,将交通路网抽象成双向管网模型,并采用流体动力学理论对网络内车流进行描述.基于相邻路口之间车流信息的共享,通过对N-S方程的数学重构,建立了各路口车流基于相位的自组织控制规则.仿真实验结果表明:自组织控制规则不仅实现了交通网络中的车流量平衡,而且系统的控制性能得到了明显的提高.     

基于LSI和自组织神经网络的高效文本聚类方法

根据隐含语义索引(LSI)理论和动态自组织映射神经网络理论,提出了一种文本聚类的新方法.应用动态自组织映射神经网络来实现文本聚类,不必预先给定聚类个数,可以在任意合适的位置生成一个新的类,具有聚类灵活和精度高等特点,对于高维的文本特征向量来说,聚类速度很低;该方法应用LSI理论来建立文本集的向量空间模型,在词条的权重中引入了语义关系,消减了原词条矩阵中包含的"噪声"因素,从而更加突出了词和文本之间的语义关系.通过奇异值分解(SVD),有效地降低了向量空间的维数,克服了自组织神经网络的聚类缺陷,提高了文本聚类的精度和速度.     

动态的 SDN 网络流量模式增量学习算法

针对基于人工神经网络的流量统计特征学习算法在动态适应性和可扩展性等方面尚显不足.提出了一种基于增长型自组织映射(GSOM)的增量学习算法,对软件定义网络(SDN)数据平面交换机的流表统计信息进行持续学习,动态获取网络流量的GSOM神经网络模型.基于DARPA99数据集的实验结果表明:所提出的算法能够通过学习确认安全的SDN流量,获得稳定、可塑的流量模式,对异常流量也有较高的敏感度.