神经计算机并行模拟结构

神经网络实现技术是神经网络研究的一个极重要的领域。本文首先分析了神经网络模拟对并行计算机系统的要求,认为影响神经网络计算机速度和容量提高的主要因素是单个处理单元的速度、单个处理单元的局部存储器的容量以及互连网络的通信带宽。要提高模拟神经计算机的速度和容量,就要有相应的并行结构来支持。在定量的需求分析的基础上,本文还提出了一种模拟神经计算机的并行结构。     

神经网络能力研究

文献[1]～[3]中研究了神经网络的能力—存储能力。但我们认为神经网络的能力应包括存储能力和计算能力两个方面。本文对神经网络的存储能力和计算能力进行定量分析,并得出了许多有益的结论。     

一种自组织神经网络及其应用

提出了一种适用于目标识别和故障诊断的自组织神经网络（ＳＮＮ）模型和一种基于模糊关联度的判别准则。ＳＮＮ学习速度快,能在不破坏原有“知识”的情况下,学习、记忆新知识,且具有对外部环境的自适应能力。新的判别准则充分考虑了网络输出矢量各分量的大小因素及其与各期望目标矢量的相关程度,使类别判决更加合理可靠。本模型被用于被动声纳目标分类,取得了较好的效果。     

微带及渐变微带中瞬态信号传输特性的小波变换分析

本文利用小波变换对瞬态信号在微带及渐变微带线中的传输特性进行了分析,与传统的傅立叶变换分析相比,小波分析具有速度快、能够分析局部传输特性的优点。文中给出了高斯信号和矩形脉冲信号在微带中及矩形脉冲信号在渐变微带中的传输波形,所得结果对研究超高速与超宽带瞬态信号的传输及电路设计有一定的参考价值。     

表示结构化知识的神经网络模型

研究和设计了一种高度结构化的神经网络模型ＨＳＮＮ,它能方便地对结构化知识进行表示和处理。文中给出了ＨＳＮＮ的设计过程,并讨论了ＨＳＮＮ在继承、非单调推理和信息检索等方面的应用     

多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用

本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。     

模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用

本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型,针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点,利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实,这一融合方法较单源识别正确识别率提高７个百分点左右     

数字图书馆关键技术研究

本文对数字图书馆(Digital Library)研究中的关键技术:数字图书馆的系统模型、多媒体网络、多媒体同步模型和分布式多媒体数据库技术等进行了较为详细的讨论、分析和研究,并针对数字图书馆系统的具体应用提出了相应方法和策略.     

分布式陆军物资供应信息系统的研究与展望

分布式陆军物资供应信息系统是我军现代化建设的基础项目之一 ,本文基于主动式数据库和C/S结构的概念介绍了其原理和组成 ,并就该系统的设计与实现手段做了深入的探索 ,最后给出一个开发实例。     

小波变换在FSK信号分析中的应用

小波分析是一种全新的时－频分析方法,是当前数学和工程领域的研究热点之一,小波具有非常丰富的数学内容,而且对许多方面应用有很大潜力。小波的基本思想是在加窗Ｆｏｕｒｉｅｒ变换基础上发展而一煌,加窗Ｆｏｕｒｉｅｒ变换的时－频窗宽度和形状固定,而小波变换的时间－频率窗具有可滑动、窗宽尺度可变等特性,从而可以同时获取时域和频域局部化信息,而且其局部化分析的分辨率可变,这一特性特别适用于信号分析领域的应用。本