简介：针对卫星姿态测量系统(SAMS),将径向基函数RBF(RadialBasisFunction)网络和多传感器信息融合技术相结合,并将其应用在系统的故障检测与诊断中.研究结果表明,此方法是可行有效的,可以提高系统的测量精度和性能.

简介：开展了机器学习在翼型气动力计算和反设计方法中的应用研究,实现了在更大翼型空间范围内,人工神经网络的训练和优化,建立了翼型气动力计算模型,和给定目标压力分布的翼型反设计优化模型.作为机器学习领域兴起的研究热点,人工神经网络的研究工作不断深入,有研究者尝试将其应用于流体力学的学科范畴内.文章实现人工神经网络在翼型计算领域中应用的方法如下:首先通过Parsec参数化方法,围绕基准翼型构造了一定翼型空间范围的翼型库,利用XFOIL进行数值模拟,搭建了和翼型库具有一一映射关系的流场信息库.通过训练和优化神经网络,实现了基于此模型的快速、高可信度的翼型气动力预测,以及新型的翼型优化设计方法.通过自动化编程实现样本库的批量生成,实现了不同翼型空间的样本量下,神经网络的训练和优化过程.实验结果表明,在机器学习领域中,基于神经网络的翼型反设计模型的精确性高度依赖于训练样本量的大小和覆盖范围.

简介：构建基因调控网络是21世纪人类科学所面临的重要挑战之一。基因调控网络是一个基因组内基因相互作用而形成的关系网络,它从全基因组水平上以系统和全局的角度来研究复杂的生命现象及其本质。本文阐述了近几年来此领域的研究进展,着重介绍利用动态贝叶斯网络重构基因调控网络的若干模型,包括加权核l1模型,正则化模型、高斯混合贝叶斯网络模型和自回归时间变化模型。

简介：本文从复杂网络理论出发，在分析原有乳腺癌易感基因数据的基础上，综合统计分析易感基因彼此之间的关联与乳腺癌疾病之间的关系，并以此构建乳腺癌致病基因蛋白质网络．通过计算和研究网络度，聚类系数等指标发现，此网络具有高度聚集性，即少数核心节点控制着整个网络结构的稳定性．这将为进一步研究和发现乳腺癌致病基因提供新的理论依据和方法．

简介：基于标准化、网络化的原则制作的大学实验预习系统,能很好的解决了这些问题,详细介绍了如何利用Photoshop,Flash等软件实现大学物理实验预习系统的标准化、网络化,形成一个的知识性、操作性、美观性更强的实验预习系统。

简介：制造过程评价是改善制造系统效率的重要一环，传统的评价方法将每个制造系统决策单元视为黑箱来研究整体效率，忽略了中间产品转化信息及投入要素在各子过程中的配置信息。针对两阶段（第二阶段有外源性新投入）制造系统的效率评估问题，分别在固定规模报酬和可变规模报酬假设下，充分利用制造系统中间产品的转化及外源投入要素的配置信息，建立了制造系统网络DEA效率测度及分解模型，建模方法遵循客观评价原则，无需事先主观确定子效率和系统效率之间的组合关系。并将其应用于钢铁制造系统效率测度与分解，研究结果表明该方法能够挖掘决策单元内部子单元的效率情况，帮助决策者发现复杂制造过程非有效的根源，为复杂制造过程的整体效率测度及分解提供了有效的分析方法。

简介：摘要随着信息技术的迅猛发展，地理信息技术从以往的地理信息系统转变为地理信息服务。基于此，本文主要对地理信息资源的网络服务技术及其发展进行探究，首先介绍了地理信息资源管理中的网络服务技术，然后分析了地理信息资源网络技术中组件式GIS、web技术以及GridService的发展，以期提升地理信息资源管理的水平，促进地理信息资源网络服务技术的可持续发展。

简介：本文首先分析了中职计算机网络技术专业教学现状,指出专业课程缺乏实际项目的综合训练,缺乏对学生综合实践能力的培养。在计算机网络技术专业课程中实施项目教学法能有效地培养学生综合实践能力和职业素养,提高学生就业竞争力。本文结合《小型企业网站制作》教学项目,探讨项目教学实施步骤,总结项目教学优点,提出实施项目教学的注意事项。

简介：通过对市场结构理论演变过程的回顾，认为以SCP范式为基础的传统市场结构分析框架越来越不适应于当前日益复杂的经济环境。基于此，本文提出了网络型市场结构的概念，分析了网络型市场结构的特征，讨论了网络结构型市场结构的分类，并提出了网络型市场结构的一般模式。接着，构建了网络型寡头垄断市场结构模型，分析了该模型的四个特性。之后，对2×2网络型寡头垄断市场结构存在的八种策略组合进行了合并整理，求出了在现实中经常采用的四种不同的策略组合下的Cournot产量均衡解、价格均衡解以及实现均衡时的利润。最后，通过一个算例对各个Cournot均衡解的特性进行了分析，并比较了四种策略组合的优劣。

简介：针对系统误差的不确定性可能会引起滤波精度降低或发散的问题，提出一种新的基于模型预测滤波的前向神经网络算法。首先，采用模型预测滤波估计网络在正向传递过程中的模型误差，并对其进行修正，以弥补模型误差对隐含层权值更新的影响；然后，利用模型预测滤波为神经网络提供精确的训练样本，学习待估计系统的非线性关系。将提出的算法应用于SINS/CNS/BDS组合导航系统，并与扩展卡尔曼滤波进行比较，仿真结果表明，提出的算法得到的姿态误差、速度误差和位置误差分别在[-0.25′,+0.25′]、[-0.05m/s,+0.05m/s]和[-5m,+5m]以内，滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波算法，表明该算法能提高组合导航定位的解算精度。

简介：本文介绍一个小型的计算机网络计划编制系统应具备的功能，以及计算机网络计划编制的方法与步骤。

简介：摘要随着经济全球化的发展，我国的计算机网络技术迅速崛起，大数据时代也随着到来，很多有远见的企业家将大数据在企业的日常管理中应用，为企业日后的长足发展做好了稳定的技术基础。现如今，人们的生活已经离不开数据的支持，比如学习和经济都过计算机网络技术实现信息共享，促进知识的传递和经济的发展。然而，很多不法分子通过计算机为媒介强制侵入计算机窃取数据信息，，对国家和人民的个人隐私甚至财产造成威胁，影响了社会秩序的正常进行，结合时代的特点，完善大数据时代下网络安全技术，培养网络安全防护意识，提高网络信息的安全性、可靠性十分迫切。

简介：研究了具有网络诱导时延和丢包的网络控制系统的镇定问题.在把随机时延和丢包看做对导数没有任何限制且满足Bernoulli分布的随机等价时延的基础上,根据等价时延在不同区间上的概率取值,给出了一个建立网络控制系统的新方法.基于Lyapunov稳定性理论,结合线性矩阵不等式方法,得到一个新的镇定标准.

简介：本文提出一种用正交尺度函数代替RBF网络中的激活函数的小波网络,给出相应小波网络学习算法;并以天津市国内生产总值为样本进行宏观经济模拟预测,预测结果表明该模型预测误差低于普通BP网络.

简介：针对GPS精密单点定位对高精度的需求,提出了一种采用小波神经网络的GPS精密单点定位解算方法。该方法利用小波变换和神经网络学习功能,无需准确系统先验信息,误差函数能够快速收敛,逼近真实误差模型,从而提高GPS精密单点定位精度。仿真结果表明,静态条件下与传统最小二乘法和卡尔曼滤波算法相比,该算法定位收敛时间缩短50%,定位精度分别提升90%和50%。动态情况下,较最小二乘法和卡尔曼滤波算法定位精度提高20%~80%。

简介：研究了具有变时滞Hopfield型神经网络的正不变集与吸引集.获得了正不变集与吸引集存在性的充分判据.

简介：模糊系统具有容易被人理解的表达能力,神经网络则具有极强的自适应学习能力。本文将模糊逻辑控制技术和神经网络技术相结合,给出了一种比单独模糊系统或单独的神经网络系统性能更好的基于模糊RBF神经网络自整定的拥塞控制方法。该方法根据路由器中队列长度的变化来调整数据包的丢弃概率,从而使路由器的队列长度稳定在一期望值附近。仿真结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,更短的调节时间。

简介：为了提高使用精度，研究了某型号MEMS陀螺仪的随机漂移模型。采用游程检验法分析了该陀螺仪随机漂移数据的平稳性，并根据该漂移为均值非平稳、方差平稳的随机过程的结论，采用梯度径向基（RBF）神经网络对漂移数据进行了建模。实验结果表明：相比经典RBF网络模型而言，这种方法建立的模型能更好地描则EMs陀螺仪的漂移特；相对于季节时间序列模型而言，其补偿效果提高了大约15％。

简介：研究了具时变时滞的分层抑制细胞神经网络．利用不动点定理获得了若干判定该网络存在概周期解的新充分条件，改进和推广了已有文献中的相应结论．

简介：针对无容量限制的多重分派枢纽中位问题（UMApHMP），提出了一种基于禁忌搜索和最短路算法的新的启发式算法。利用CAB基准数据对该算法进行了验证，计算结果表明所提算法具有较强寻优能力和较快的求解效率。