一种优化神经网络映射算法——吸收算法

本文揭示了神经计算的本质──并行分布处理,并以此为基础提出了时间步的概念。分析了映射算法的两个重要概念──负载均衡和通讯开销,并提出了映射分配准则。在神经网络的映射分配中引入图论的有关思想,提出了一种优化的神经网络映射算法──吸收算法。最后给出了重要的试验结果,这些数据表明吸收算法是一种有效的映射算法。     

面向验证的启发技术设计

采用有效的人工智能技术提高验证效率正成为解决验证复杂性的手段之一。本文针对STG（State Transition Graph）中状态枚举数据量大的问题,提出隐含遍历的状态映射策略。并根据状态存储和电路结构特征,重点研究了HASH表状态冲突处理、函数域限定、函数不相交分解和混合搜索等启发技术策略。     

关于Chidume的一个公开问题

借助于Banach空间一些新的不等式和一些分析技巧彻底解决了Chidume在1994年提出的有关Ishikawa迭代过程的收敛性方面的一个公开问题。     

A—紧1—集压缩映象场的广义度理论

定义了A-紧1-集压缩映象场的广义度,扩展了1984年张庆雍建立的半紧1-集压缩映射的不动点指数理论。     

随机 Petri 网的瓶颈及其最大处理能力

介绍了随机Ｐｅｔｒｉ网瓶颈的概念,给出了一般随机Ｐｅｔｒｉ网最大处理能力的数学模型,针对一类特殊结构的随机Ｐｅｔｒｉ网,导出了分析其最大处理能力和瓶颈的快速算法,最后给出了一个防空决策组织信息处理瓶颈与处理能力分析的实例。     

集值广义(S)_+型映射之一致极限的广义度理论及其应用

本文构造了集值(S)+型映射之一致极限的广义度,所得结果统一并加强了文献〔1～4〕的相应结果。运用拓扑度方法获得了一些新的满值性定理与某些新的不动点定理。     

P—(S)_+型映射的特征刻划及其满值性定理

本文首先给出了一个映射是P—(S)_+型的充要条件。继而以中所建立的拓扑度理论为工具获得了一个关于P—(S)_+型映射的满值性定理。     

最小、最大广义最优停止规则的特征

设(X_n,F_n)_1~∞是适应的报酬序列,(γ_n)是相应的snell 包,(A_n)是(γ_n)的Doob-Meyer 分解中零初值的可料增过程。本文继J.Klass 的研究证明了σ_1=inf{K≥1:X_k≥γ_k}是最小半最优的且是最大严格正则的广义规则,而K_0=sup{n≥0:A_n=0}<∞是最大正则的广义规则,从而得出了广义最优规则唯一性的另一表述。     

基于随机时间影响网络的联合火力打击方案评估

联合火力打击方案评估是作战筹划和指挥决策的核心问题之一,对于打击手段的选择、战法的运用等具有重要的影响,其难点是在不确定条件下有效地建立作战方案到使命目标达成效果之间的映射关系.作战仿真方法往往存在突出的低效率问题,而解析模型的方法难以充分反映目标体系的内部联系和整体效果.目前概率推理模型广泛应用于军事领域的作战方案评...     

改进的随机Hough变换抛物线运动目标航迹起始算法

提出了一种基于改进的随机Hough变换快速航迹起始算法,用于解决低可观测目标作匀加速抛物线运动时的航迹起始问题.该算法利用随机选取的2点的速度方向与搜索的第3个点的位置信息来提取抛物线轨迹,并利用坐标变换降低投票参数空间维数来快速起始匀加速抛物线运动目标的航迹,有效地解决了无效采样和累积问题.与传统的基于五点随机Hough变换的航迹起始算法相比,仿真结果表明:该算法具有虚警率低、运算速度快优点.