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1999年 第21卷 第1期
1999, 21(1): 1-7.
摘要:
本文首先對SCP的處理模型作了抽象,就多業(yè)務(wù)環(huán)境中過載檢測算法和SCP的最大處理能力的定量分析進(jìn)行了討論。接著提出了一種基于動態(tài)調(diào)整的二級控制算法用于SCP的過載控制。理論分析和模擬都證明了此算法具有公平性好、效率高的優(yōu)點。
本文首先對SCP的處理模型作了抽象,就多業(yè)務(wù)環(huán)境中過載檢測算法和SCP的最大處理能力的定量分析進(jìn)行了討論。接著提出了一種基于動態(tài)調(diào)整的二級控制算法用于SCP的過載控制。理論分析和模擬都證明了此算法具有公平性好、效率高的優(yōu)點。
1999, 21(1): 8-15.
摘要:
本文針對可調(diào)發(fā)送機(jī)/可調(diào)接收機(jī)(TT/TR)的單跳波分復(fù)用網(wǎng)絡(luò)提出多種無接收碰撞的訪問控制協(xié)議,包括簡單的無接收碰撞的數(shù)據(jù)傳送策略TS和按最早發(fā)送時間進(jìn)行優(yōu)化的兩種數(shù)據(jù)傳送策略ETS、METS。計算機(jī)模擬結(jié)果說明優(yōu)化的數(shù)據(jù)傳送方案可以獲得十分優(yōu)良的網(wǎng)絡(luò)性能,是WDM網(wǎng)絡(luò)中行之有效的訪問控制協(xié)議,尤其是METS協(xié)議能在可調(diào)光器件的調(diào)諧時間較長時依然保持非常突出的性能。對于采用任意調(diào)諧時間的可調(diào)光器件的WDM網(wǎng)絡(luò),METS具有相當(dāng)重要的實用價值。
本文針對可調(diào)發(fā)送機(jī)/可調(diào)接收機(jī)(TT/TR)的單跳波分復(fù)用網(wǎng)絡(luò)提出多種無接收碰撞的訪問控制協(xié)議,包括簡單的無接收碰撞的數(shù)據(jù)傳送策略TS和按最早發(fā)送時間進(jìn)行優(yōu)化的兩種數(shù)據(jù)傳送策略ETS、METS。計算機(jī)模擬結(jié)果說明優(yōu)化的數(shù)據(jù)傳送方案可以獲得十分優(yōu)良的網(wǎng)絡(luò)性能,是WDM網(wǎng)絡(luò)中行之有效的訪問控制協(xié)議,尤其是METS協(xié)議能在可調(diào)光器件的調(diào)諧時間較長時依然保持非常突出的性能。對于采用任意調(diào)諧時間的可調(diào)光器件的WDM網(wǎng)絡(luò),METS具有相當(dāng)重要的實用價值。
1999, 21(1): 16-21.
摘要:
多路離散周期串到達(dá)、單個服務(wù)臺定長服務(wù)排隊系統(tǒng),是在研究CBR業(yè)務(wù)下ATM網(wǎng)絡(luò)中間節(jié)點性能時所遇到的一種排隊模型。在有線ATM網(wǎng)的CBR業(yè)務(wù)接進(jìn)無線ATM網(wǎng)時也會遇到這種排隊模型。本文分析了這一排隊系統(tǒng),得到了其隊長剩余分布的計算公式。
多路離散周期串到達(dá)、單個服務(wù)臺定長服務(wù)排隊系統(tǒng),是在研究CBR業(yè)務(wù)下ATM網(wǎng)絡(luò)中間節(jié)點性能時所遇到的一種排隊模型。在有線ATM網(wǎng)的CBR業(yè)務(wù)接進(jìn)無線ATM網(wǎng)時也會遇到這種排隊模型。本文分析了這一排隊系統(tǒng),得到了其隊長剩余分布的計算公式。
1999, 21(1): 22-29.
摘要:
在ATM自愈網(wǎng)采用備用VP自愈算法的條件下,對VP交換機(jī)中幾種典型的自愈功能實現(xiàn)方案建立了相應(yīng)的排隊模型并進(jìn)行了大量的計算機(jī)模擬試驗,詳盡分析了VP交換機(jī)中自愈功能實現(xiàn)方案以及一些重要結(jié)構(gòu)參數(shù)對自愈性能的影響。所用的分析方法具有普遍意義,得到的分析結(jié)果對于如何確定VP交換機(jī)中自愈功能實現(xiàn)方案、重要結(jié)構(gòu)參數(shù)、備用VP的數(shù)目,以實現(xiàn)最好的自愈性能,具有指導(dǎo)意義。
在ATM自愈網(wǎng)采用備用VP自愈算法的條件下,對VP交換機(jī)中幾種典型的自愈功能實現(xiàn)方案建立了相應(yīng)的排隊模型并進(jìn)行了大量的計算機(jī)模擬試驗,詳盡分析了VP交換機(jī)中自愈功能實現(xiàn)方案以及一些重要結(jié)構(gòu)參數(shù)對自愈性能的影響。所用的分析方法具有普遍意義,得到的分析結(jié)果對于如何確定VP交換機(jī)中自愈功能實現(xiàn)方案、重要結(jié)構(gòu)參數(shù)、備用VP的數(shù)目,以實現(xiàn)最好的自愈性能,具有指導(dǎo)意義。
1999, 21(1): 30-36.
摘要:
IS-95是北美制定的基于CDMA技術(shù)的無線空中接口標(biāo)準(zhǔn),本文給出了IS-95反向信道調(diào)制和解調(diào)過程的數(shù)學(xué)模型。一般認(rèn)為Nakagami(m)分布較好地描述了多徑衰落信道,本文分析了IS-95反向信道在Nakagami(m)衰落信道下的誤碼率,結(jié)果可以用來綜合分析系統(tǒng)和信道的不同參數(shù)對系統(tǒng)性能的影響。
IS-95是北美制定的基于CDMA技術(shù)的無線空中接口標(biāo)準(zhǔn),本文給出了IS-95反向信道調(diào)制和解調(diào)過程的數(shù)學(xué)模型。一般認(rèn)為Nakagami(m)分布較好地描述了多徑衰落信道,本文分析了IS-95反向信道在Nakagami(m)衰落信道下的誤碼率,結(jié)果可以用來綜合分析系統(tǒng)和信道的不同參數(shù)對系統(tǒng)性能的影響。
1999, 21(1): 37-41.
摘要:
本文采用一種新的平均周期分析方法對時間連續(xù)型隨機(jī)多址系統(tǒng)進(jìn)行了分析,得到了系統(tǒng)的信息分組發(fā)送成功的平均長度公式、信息分組發(fā)生碰撞的平均長度公式和空閑時間的平均長度公式,并在討論了系統(tǒng)的捕獲效應(yīng)特性和沖突分解特性后,給出了系統(tǒng)的吞吐量。最后,還給出了系統(tǒng)的計算機(jī)模擬實驗結(jié)果。
本文采用一種新的平均周期分析方法對時間連續(xù)型隨機(jī)多址系統(tǒng)進(jìn)行了分析,得到了系統(tǒng)的信息分組發(fā)送成功的平均長度公式、信息分組發(fā)生碰撞的平均長度公式和空閑時間的平均長度公式,并在討論了系統(tǒng)的捕獲效應(yīng)特性和沖突分解特性后,給出了系統(tǒng)的吞吐量。最后,還給出了系統(tǒng)的計算機(jī)模擬實驗結(jié)果。
1999, 21(1): 42-49.
摘要:
混沌系統(tǒng)是一個極不穩(wěn)定的系統(tǒng),能否用它來穩(wěn)定地測量信號?本文從理論上和電路實驗中證實了這一問題肯定的回答。這是與原來線性系統(tǒng)中概念截然不同的測量方法。根據(jù)混沌理論分析,這種系統(tǒng)具有極高的靈敏度和分辨率。如果此原理能得到應(yīng)用,那么對測量研究以及非線性科學(xué)應(yīng)用研究將是一個突破。
混沌系統(tǒng)是一個極不穩(wěn)定的系統(tǒng),能否用它來穩(wěn)定地測量信號?本文從理論上和電路實驗中證實了這一問題肯定的回答。這是與原來線性系統(tǒng)中概念截然不同的測量方法。根據(jù)混沌理論分析,這種系統(tǒng)具有極高的靈敏度和分辨率。如果此原理能得到應(yīng)用,那么對測量研究以及非線性科學(xué)應(yīng)用研究將是一個突破。
1999, 21(1): 50-54.
摘要:
本文提出了一種新的模糊K鄰域矢量量化碼本設(shè)計算法(FKNNVQ)。該算法具有對 初始碼本依賴性小，不會局部最小，收斂速度快，碼本性能好等優(yōu)點。實驗結(jié)果表明，F(xiàn)KNNVQ算法與Karayannis等1995年提出的模糊矢量量化算法(FVQ)相比，設(shè)計的圖象碼本峰值信噪比和收斂速度都有明顯改善。
本文提出了一種新的模糊K鄰域矢量量化碼本設(shè)計算法(FKNNVQ)。該算法具有對 初始碼本依賴性小，不會局部最小，收斂速度快，碼本性能好等優(yōu)點。實驗結(jié)果表明，F(xiàn)KNNVQ算法與Karayannis等1995年提出的模糊矢量量化算法(FVQ)相比，設(shè)計的圖象碼本峰值信噪比和收斂速度都有明顯改善。
1999, 21(1): 55-59.
摘要:
為了實現(xiàn)基于符號邏輯的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),本文定義了一種邏輯神經(jīng)元模型,并采用了電流型CMOS工藝實現(xiàn)這種神經(jīng)元電路的各種邏輯功能,最后通過電路模擬,證明設(shè)計的正確性。
為了實現(xiàn)基于符號邏輯的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),本文定義了一種邏輯神經(jīng)元模型,并采用了電流型CMOS工藝實現(xiàn)這種神經(jīng)元電路的各種邏輯功能,最后通過電路模擬,證明設(shè)計的正確性。
1999, 21(1): 60-65.
摘要:
帶軸突信號傳輸延遲的雙向聯(lián)想記憶(BAM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩層異聯(lián)想網(wǎng)絡(luò),本文詳細(xì)討論帶延遲BAM網(wǎng)絡(luò)周期解的存在與唯一性,得到了一個充分條件;并用具體例子驗證了所得結(jié)論的正確性。我們的結(jié)果對于具體的延遲BAM振蕩神經(jīng)電路的設(shè)計和應(yīng)用具有重要的指導(dǎo)意義。
帶軸突信號傳輸延遲的雙向聯(lián)想記憶(BAM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩層異聯(lián)想網(wǎng)絡(luò),本文詳細(xì)討論帶延遲BAM網(wǎng)絡(luò)周期解的存在與唯一性,得到了一個充分條件;并用具體例子驗證了所得結(jié)論的正確性。我們的結(jié)果對于具體的延遲BAM振蕩神經(jīng)電路的設(shè)計和應(yīng)用具有重要的指導(dǎo)意義。
1999, 21(1): 66-71.
摘要:
本文對具有時延的不對稱Hopfield型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平衡點的穩(wěn)定性進(jìn)行了分析,得到了網(wǎng)絡(luò)平衡點全局漸近穩(wěn)定的一些充分條件,最后我們說明了分析結(jié)果在網(wǎng)絡(luò)設(shè)計和參數(shù)選擇中的應(yīng)用。
本文對具有時延的不對稱Hopfield型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平衡點的穩(wěn)定性進(jìn)行了分析,得到了網(wǎng)絡(luò)平衡點全局漸近穩(wěn)定的一些充分條件,最后我們說明了分析結(jié)果在網(wǎng)絡(luò)設(shè)計和參數(shù)選擇中的應(yīng)用。
1999, 21(1): 72-77.
摘要:
本文首先提出了高木-關(guān)野模糊系統(tǒng)的混合PiSigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)方法和技術(shù),然后研究了其在數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)建模中的應(yīng)用。實驗結(jié)果表明,本文的方法不失為一種解決數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)計算建模問題的新方法。
本文首先提出了高木-關(guān)野模糊系統(tǒng)的混合PiSigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)方法和技術(shù),然后研究了其在數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)建模中的應(yīng)用。實驗結(jié)果表明,本文的方法不失為一種解決數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)計算建模問題的新方法。
1999, 21(1): 78-82.
摘要:
提出一種分布式檢測系統(tǒng)中的多元假設(shè)數(shù)據(jù)融合方法,將多傳感器數(shù)據(jù)融合規(guī)則擴(kuò)展到更一般的情況。文中給出系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合算法、決策規(guī)則和系統(tǒng)性能的計算公式,并給出系統(tǒng)性能的仿真計算結(jié)果。
提出一種分布式檢測系統(tǒng)中的多元假設(shè)數(shù)據(jù)融合方法,將多傳感器數(shù)據(jù)融合規(guī)則擴(kuò)展到更一般的情況。文中給出系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合算法、決策規(guī)則和系統(tǒng)性能的計算公式,并給出系統(tǒng)性能的仿真計算結(jié)果。
1999, 21(1): 83-90.
摘要:
本文從理論上討論雜波環(huán)境中,多傳感器數(shù)據(jù)融合對目標(biāo)航跡丟失的改善。通過建立融合預(yù)測估計誤差的轉(zhuǎn)移概率密度函數(shù),分析了目標(biāo)航跡丟失的機(jī)理。在最近鄰關(guān)聯(lián)準(zhǔn)則下,計算了融合航跡維持和融合航跡起始時的跟蹤性能融合航跡平均丟失時間和融合航跡累積丟失概率與雜波密度的關(guān)系,并與單傳感器的情形作了比較。結(jié)果表明,多傳感器的航跡融合減小了目標(biāo)丟失的可能性,提高了跟蹤性能。這一結(jié)論對進(jìn)一步理解數(shù)據(jù)融合的作用具有重要的理論意義。
本文從理論上討論雜波環(huán)境中,多傳感器數(shù)據(jù)融合對目標(biāo)航跡丟失的改善。通過建立融合預(yù)測估計誤差的轉(zhuǎn)移概率密度函數(shù),分析了目標(biāo)航跡丟失的機(jī)理。在最近鄰關(guān)聯(lián)準(zhǔn)則下,計算了融合航跡維持和融合航跡起始時的跟蹤性能融合航跡平均丟失時間和融合航跡累積丟失概率與雜波密度的關(guān)系,并與單傳感器的情形作了比較。結(jié)果表明,多傳感器的航跡融合減小了目標(biāo)丟失的可能性,提高了跟蹤性能。這一結(jié)論對進(jìn)一步理解數(shù)據(jù)融合的作用具有重要的理論意義。
1999, 21(1): 91-96.
摘要:
本文運(yùn)用現(xiàn)代數(shù)學(xué)中的綜合分析方法,提出了模糊綜合航跡關(guān)聯(lián)算法,文中詳細(xì)討論了狀態(tài)估計向量間模糊綜合相似度的計算和評價方法,導(dǎo)出了三種典型模糊綜合函數(shù)的遞推式,研究了模糊綜合航跡關(guān)聯(lián)準(zhǔn)則,并通過仿真將它與兩種經(jīng)典方法進(jìn)行了比較。仿真結(jié)果表明,在密集目標(biāo)環(huán)境下和/或交叉、分岔和機(jī)動航跡較多的場合,模糊航跡關(guān)聯(lián)算法的性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法,其正確關(guān)聯(lián)率比傳統(tǒng)方法提高了大約40％。
本文運(yùn)用現(xiàn)代數(shù)學(xué)中的綜合分析方法,提出了模糊綜合航跡關(guān)聯(lián)算法,文中詳細(xì)討論了狀態(tài)估計向量間模糊綜合相似度的計算和評價方法,導(dǎo)出了三種典型模糊綜合函數(shù)的遞推式,研究了模糊綜合航跡關(guān)聯(lián)準(zhǔn)則,并通過仿真將它與兩種經(jīng)典方法進(jìn)行了比較。仿真結(jié)果表明,在密集目標(biāo)環(huán)境下和/或交叉、分岔和機(jī)動航跡較多的場合,模糊航跡關(guān)聯(lián)算法的性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法,其正確關(guān)聯(lián)率比傳統(tǒng)方法提高了大約40％。
1999, 21(1): 97-103.
摘要:
本文提出一種新穎的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型線性內(nèi)插神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Linear InterpolationNeural Network,LINN)用于雷達(dá)目標(biāo)一維距離像識別。它可避開提取不變特征的難點,利用目標(biāo)一維距離像特征隨姿態(tài)變化的信息來提高目標(biāo)識別性能。實驗結(jié)果表明,采用LINN很好地解決了在大的姿態(tài)角范圍內(nèi)識別目標(biāo)時所存在的計算量與識別率的矛盾,提高了雷達(dá)對任意姿態(tài)目標(biāo)的識別性能。
本文提出一種新穎的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型線性內(nèi)插神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Linear InterpolationNeural Network,LINN)用于雷達(dá)目標(biāo)一維距離像識別。它可避開提取不變特征的難點,利用目標(biāo)一維距離像特征隨姿態(tài)變化的信息來提高目標(biāo)識別性能。實驗結(jié)果表明,采用LINN很好地解決了在大的姿態(tài)角范圍內(nèi)識別目標(biāo)時所存在的計算量與識別率的矛盾,提高了雷達(dá)對任意姿態(tài)目標(biāo)的識別性能。
1999, 21(1): 104-109.
摘要:
本文提出利用模擬得到的時域散射信息對埋于半無限大空間中的無耗二維電磁目標(biāo)進(jìn)行微波成像的新方法時域變分迭代法(time-domain variational iterative method,TVIM)。這是一種基于電磁體等效原理、變分原理和傅立葉變換的迭代方法,每次迭代各計算正問題和逆問題一次,正問題采用時域有限差分(finite-difference time-domain)方法處理。列舉了一些典型的數(shù)值反演實例,并與有關(guān)文獻(xiàn)結(jié)果作了比較,考察了TVIM的收斂性能、反演復(fù)雜目標(biāo)能力、抗隨機(jī)噪聲等反演性能,并從理論上簡要分析了形成TVIM良好反演性能的原因。
本文提出利用模擬得到的時域散射信息對埋于半無限大空間中的無耗二維電磁目標(biāo)進(jìn)行微波成像的新方法時域變分迭代法(time-domain variational iterative method,TVIM)。這是一種基于電磁體等效原理、變分原理和傅立葉變換的迭代方法,每次迭代各計算正問題和逆問題一次,正問題采用時域有限差分(finite-difference time-domain)方法處理。列舉了一些典型的數(shù)值反演實例,并與有關(guān)文獻(xiàn)結(jié)果作了比較,考察了TVIM的收斂性能、反演復(fù)雜目標(biāo)能力、抗隨機(jī)噪聲等反演性能,并從理論上簡要分析了形成TVIM良好反演性能的原因。
1999, 21(1): 110-114.
摘要:
本文用三維邊緣元方法分析了電導(dǎo)率為張量的有間隙Ⅱ-Ⅵ族半導(dǎo)體材料的散射特性;給出了散射參數(shù)與半導(dǎo)體特性參數(shù)之間的關(guān)系曲線并說明了用這些曲線確定Ⅱ-Ⅵ族半導(dǎo)體電特性參數(shù)的方法。該方法直接從泛函變分出發(fā),避開了其它方法中求解有損超薄各向異性介質(zhì)填充波導(dǎo)本征值問題的困難,簡化了求解過程。計算結(jié)果與實驗值的比較證實了本方法具有有效、可靠和精確的特點。
本文用三維邊緣元方法分析了電導(dǎo)率為張量的有間隙Ⅱ-Ⅵ族半導(dǎo)體材料的散射特性;給出了散射參數(shù)與半導(dǎo)體特性參數(shù)之間的關(guān)系曲線并說明了用這些曲線確定Ⅱ-Ⅵ族半導(dǎo)體電特性參數(shù)的方法。該方法直接從泛函變分出發(fā),避開了其它方法中求解有損超薄各向異性介質(zhì)填充波導(dǎo)本征值問題的困難,簡化了求解過程。計算結(jié)果與實驗值的比較證實了本方法具有有效、可靠和精確的特點。
1999, 21(1): 115-120.
摘要:
本文將收斂速度快的變形玻恩迭代法(DBIM)結(jié)合數(shù)值模式匹配法(NMM)用于實際工程中的陣列感應(yīng)成象儀(AIT)的測量信號的反演和剖面成象。在反演迭代過程中,利用NMM解的z向解析性質(zhì),避免了雙重數(shù)值積分,提高了計算效率,同時也提高了反演質(zhì)量。文中利用不完備的測量數(shù)據(jù)對AIT進(jìn)行了反演,表明該方法非常適合實際工程應(yīng)用。
本文將收斂速度快的變形玻恩迭代法(DBIM)結(jié)合數(shù)值模式匹配法(NMM)用于實際工程中的陣列感應(yīng)成象儀(AIT)的測量信號的反演和剖面成象。在反演迭代過程中,利用NMM解的z向解析性質(zhì),避免了雙重數(shù)值積分,提高了計算效率,同時也提高了反演質(zhì)量。文中利用不完備的測量數(shù)據(jù)對AIT進(jìn)行了反演,表明該方法非常適合實際工程應(yīng)用。
1999, 21(1): 121-123.
摘要:
在對同一人體器官的連續(xù)切片或不同人體的相同位置的放射醫(yī)學(xué)圖像的相似性進(jìn)行討論的基礎(chǔ)上,提出了一種新的醫(yī)學(xué)圖像壓縮編碼方案。實驗結(jié)果證明了該方案的合理性。
在對同一人體器官的連續(xù)切片或不同人體的相同位置的放射醫(yī)學(xué)圖像的相似性進(jìn)行討論的基礎(chǔ)上,提出了一種新的醫(yī)學(xué)圖像壓縮編碼方案。實驗結(jié)果證明了該方案的合理性。
1999, 21(1): 124-127.
摘要:
本文研究用自產(chǎn)生和自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行超聲心臟圖像的自動分割。這種無監(jiān)督的聚類方法能夠自動搜索最佳的網(wǎng)絡(luò)輸出節(jié)點數(shù)而獲取圖像中的目標(biāo)數(shù),從而完成對圖像的自動分割。實驗結(jié)果表明,與自組織特征映射方法相比,本文的方法具有許多重要的優(yōu)點。
本文研究用自產(chǎn)生和自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行超聲心臟圖像的自動分割。這種無監(jiān)督的聚類方法能夠自動搜索最佳的網(wǎng)絡(luò)輸出節(jié)點數(shù)而獲取圖像中的目標(biāo)數(shù),從而完成對圖像的自動分割。實驗結(jié)果表明,與自組織特征映射方法相比,本文的方法具有許多重要的優(yōu)點。
1999, 21(1): 128-131.
摘要:
本文根據(jù)統(tǒng)計學(xué)的穩(wěn)健性原理,將柯西(Cauchy)函數(shù)作為新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)函數(shù)。在網(wǎng)絡(luò)參數(shù)相同的前提下,利用傳統(tǒng)的均方目標(biāo)函數(shù)和新的柯西目標(biāo)函數(shù)對BP網(wǎng)絡(luò)分別進(jìn)行訓(xùn)練后,加入小噪聲及異常值(Outliers)干擾對該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測試。結(jié)果表明,具有穩(wěn)健性目標(biāo)函數(shù)的網(wǎng)絡(luò)不但有更快的收斂速度,而且對異常值有更好的抵抗能力。
本文根據(jù)統(tǒng)計學(xué)的穩(wěn)健性原理,將柯西(Cauchy)函數(shù)作為新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)函數(shù)。在網(wǎng)絡(luò)參數(shù)相同的前提下,利用傳統(tǒng)的均方目標(biāo)函數(shù)和新的柯西目標(biāo)函數(shù)對BP網(wǎng)絡(luò)分別進(jìn)行訓(xùn)練后,加入小噪聲及異常值(Outliers)干擾對該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測試。結(jié)果表明,具有穩(wěn)健性目標(biāo)函數(shù)的網(wǎng)絡(luò)不但有更快的收斂速度,而且對異常值有更好的抵抗能力。
1999, 21(1): 132-135.
摘要:
本文提出一個基于Kohonen自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的以關(guān)鍵路徑時延最小為優(yōu)化目標(biāo)的時延驅(qū)動布局算法。算法的關(guān)鍵是建立面向線網(wǎng)的樣本矢量。與面向單元的樣本矢量相比,面向線網(wǎng)的樣本矢量不僅可以直接處理多端線網(wǎng),而且能夠描述時延信息。實驗結(jié)果表明,這是一種有效的方法。
本文提出一個基于Kohonen自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的以關(guān)鍵路徑時延最小為優(yōu)化目標(biāo)的時延驅(qū)動布局算法。算法的關(guān)鍵是建立面向線網(wǎng)的樣本矢量。與面向單元的樣本矢量相比,面向線網(wǎng)的樣本矢量不僅可以直接處理多端線網(wǎng),而且能夠描述時延信息。實驗結(jié)果表明,這是一種有效的方法。
1999, 21(1): 136-140.
摘要:
本文通過分析和模擬顯示了DED方法存在失效。對此提出了計算未知噪聲中波達(dá)方向的新方法,它利用寬帶聚焦,避免了寬帶處理的頻率一方向模糊。用Monte Carlo方法對DED和新方法進(jìn)行了對比測試。
本文通過分析和模擬顯示了DED方法存在失效。對此提出了計算未知噪聲中波達(dá)方向的新方法,它利用寬帶聚焦,避免了寬帶處理的頻率一方向模糊。用Monte Carlo方法對DED和新方法進(jìn)行了對比測試。
1999, 21(1): 141-144.
摘要:
本文以狀態(tài)跳變圖為基礎(chǔ),深入分析冗余變換與非法變換的特征,提出結(jié)構(gòu)冗余和功能冗余的概念,并討論了可測、不可測故障與冗余之間的聯(lián)系。最后結(jié)合驗證和測試生成,提出狀態(tài)冗余的隱含遍歷確認(rèn)策略。
本文以狀態(tài)跳變圖為基礎(chǔ),深入分析冗余變換與非法變換的特征,提出結(jié)構(gòu)冗余和功能冗余的概念,并討論了可測、不可測故障與冗余之間的聯(lián)系。最后結(jié)合驗證和測試生成,提出狀態(tài)冗余的隱含遍歷確認(rèn)策略。
