一种基于联想记忆系统实现图像压缩的新方法

针对传统神经网络用于图像压缩时存在的训练时间长、泛化能力弱等问题,提出一种基于联想记忆型神经网络的图像压缩新方法.利用牛顿前向插值多项式构建联想记忆系统,对图像数据进行建模.首先将图像数据分为多个数据块,然后利用数据块对联想记忆系统进行训练,训练结束后得到该数据块的特征数据,特征数据的数量小于原始数据块,且数值大多在零附近.最后对所有数据块的特征数据重新排序,进行熵编码,从而实现图像数据的压缩.实验结果表明该方法是可行的和有效的,相比传统神经网络,联想记忆系统无需预先训练,不依赖训练集数据和初始值,可以实时编码.      

一种新的联想记忆系统及其学习收敛性

提出了一种新的联想记忆系统--基于牛顿前向插公式的联想记忆系统(NFI AMS),用以实现在任意阶多变量多项式函数的高精度逼近,设计了相应的学习方法,并证明了在通常情况下对于任意多变量连续函数,NFI-AMS的学习总是以任意精度收敛的.该系统较之传统的CMAC类型的AMS,具有所需供学习的样本点较少,学习精度高和存储单元空间较小的优点,且比多层BP网络具有学习算法简单和收敛速度快的特点,可望在智能控制与信号处理,模式识别中得到应用.     

切比雪夫最佳分布系数的简捷计算方法

介绍一种用切比雪夫多项式设计各种最佳分布电气装置的简捷计算方法。这种方法无需再从原始的切比雪夫多项式出发,便可直接求出最佳分布的各设计参数。直观、方便、快速、准确。     

基于切比雪夫混沌映射和生物识别的身份认证方案

云计算中访问控制和安全性是两大问题,且与传统的身份认证存在一定区别。利用切比雪夫多项式的半群特性、混沌特性,提出了一种基于切比雪夫混沌映射和生物识别的口令认证密钥协商方案。用户和服务器首先在云服务提供商（CSP）处进行注册,随后无需CSP的参与即可完成认证,建立会话密钥。安全性分析和性能比较表明,方案满足许多安全因素,如双向认证、用户隐私保护、多因素安全、前向安全性,即使CSP的主密钥被泄露,前向安全性也能确保用户会话密钥的机密性;此外,方案还能抵抗中间人攻击、离线口令猜测攻击和仿冒攻击等,并且支持多服务器环境中用户口令和生物特征的高效变更。      

最佳多项式曲线拟合的交叉弦线法

求仪表和传感器的独立符合度需用最佳曲线。最佳曲线可以把最大偏差减至最小。本文根据切比雪夫交错点组原理,对里米兹算法作了一定改进,使其有明确的几何意义,计算工作量也有所减少。最后,还给出了一个最佳三次代数多项式曲线拟合的数字例子,以说明交叉弦线法的具体应用。     

一种快速有效的多边形逼近算法

提出一种新的多边形逼近算法。它结合了角度探测找优势点和分段最佳线性逼性找优势点两类算法特点，与其它同类算法比较具有输出优势点少，优势点位置准确，速度快等优点。     

前馈神经网络的一种简单共轭梯度学习算法

针对前馈神经网络学习误差函数维数高、计算复杂度大的特点,对梯度下降BP算法加以改进从而构造出一种简单共轭梯度下降算法(MPARTAN算法).该算法计算复杂度不高于动量BP算法, 与FR共轭梯度法相比,该算法的稳定性好,又具有共轭梯度法的优点,收敛速度快.文中给出了该算法的收敛定理,并用2个实验例子比较了动量BP算法、FR共轭梯度法和MPARTAN算法的计算结果.     

一种改进的数字式波束形成的快速自适应算法

提出了一种改进的数字式波束形成的快速自适应算法,即具有严格约束最小功率的抽样矩阵梯度算法(CSMG)。它综合了传统抽样矩阵梯度、算法和具有严格约束的最小功率自适应算法的优点。计算机模拟表明,此算法波束方向随约束角度而变,自适应调零能力较强,收敛速度也较快。     

基于随机与区间分析的状态方程不确定性比较

基于现代控制理论中状态方程的求解算法,对具有参数不确定性的控制系统采用非概率区间分析方法与随机控制理论进行研究。首先明确实际工程应用中不确定性的概念和影响,分别建立了区间值和随机过程2种描述方法,求解系统的响应区间,并分为与初始条件和输入相关的零输入和零状态两部分不确定量。根据区间数学中的区间函数扩张原理和概率统计理论中的切比雪夫不等式,从数学证明和数值计算2个方面,分别用非概率区间分析和概率统计方法求解不确定系统的响应,并对二者进行比较,分析其相容性。结果表明,在由概率统计信息得到不确定性变量的区间向量为系统输入的情况下,非概率区间分析方法得到的响应区间包含由随机控制理论得到的响应区间。     

构建有理函数逼近式的一种新方法

为超越函数提出一种构建有理函数逼近式的方法.与Pad′e法不同,这种新方法利用超越函数的值与其逼近式的值相互逼近这个条件,较少地依赖超越函数的泰勒展开式.以两个超越函数为例,叙述了用这种方法构建的逼近式与Pad′e逼近式的不同.用这种方法构建了一系列适合在单片机上运行的超越函数的有理函数逼近式.     

梯度投影法与改进简约梯度法的关系

对带有线性等式和不等式约束非线性规划提出一种改进简约梯度法。通常的方法需增加松弛变量将不等式约束化为等式约束，从而增加原问题的维数。新方法通过引入一个松弛向量，不增加原问题的维数。文中给出了改进的简约梯度法与Ｒｏｓｅｎ’ｓ梯度投影法之间关系。     

严格伪压缩映象的Ishikawa迭代序列

证明了Ｌ＾ｐ（或ｌ＾ｐ）（Ｐ≥２）上的李普希茨严格伪压缩映象的Ｉｓｈｉｋａｗａ迭代序列必收敛到映象的不动点。     

解Stokes问题的区域分解算法

对用非协调混合元离散的Ｓｔｏｋｅｓ问题，建立了延拓定理并分析了一个两子域不重叠区域分解算法，利用已有的对二阶椭圆型问题有效的预处理器，借助Ｂｒａｍｂｌｅ ＪＨ等的思想，将原鞍点问题变为一个在适当内积意义下的对称正定问题，并估计了它的条件数。     

渐近严格伪压缩映象的Mann迭代序列

证明了希尔伯特空间上的渐近严格伪压缩映象的Ｍａｎｎ迭代序列的收敛性定理。     

基于长短时记忆神经网络(LSTM)的钟差预报算法

原子钟钟差预报在原子时计算和原子钟频率驾驭中发挥着重要的作用。长短时记忆神经网络（LSTM）预报算法能够处理多参数长期依赖关系的时间序列预报,以氢钟和铯钟实测数据为样本,通过构建LSTM钟差预报模型,降低了长期原子钟内部噪声以及原子钟漂移对钟差预报的影响,并以72h,240h和720h为预报时长,分别与线性多项式模型、灰色模型和Kalman模型原子钟钟差预报模型进行预报误差对比。研究表明,在240h以上的预报时长中,LSTM建模长期依赖关系的优势得以体现,相较于其他3类模型可以获得更高的预报精度。     

某伺服实时控制软件SFMEA/SFTA

对某助推伺服控制软件开展失效模式影响分析(SystemFailureModeandEffectsAnalysis,SFMEA) 和故障树分析(SoftwareFailureTreeAnalysis,SFTA)。SFMEA 是一种自下而上的分析方法,用以辨识出一系列可能的软件潜在故障模式,并评估其对系统工作的危害性。SFTA 是一种自上而下的分析方法,其目标是识别出基本事件(底事件),而基本事件可导致系统产生其所不希望发生的顶事件。应用SFMEA和SFTA的主要目的是提高软件和系统的安全性及可靠性。     

拉压不同模量有限元法的收敛性分析

针对力学研究中的不同模量有限元法的收敛性问题,从理论上论述了不同模量问题的剪切弹性模量对数值计算收敛性的影响,提出了一种不仅同主应力符号而且同主应力大小有关的剪切弹性模量的确定方法.在此基础上提出了加速收敛因子η,运用η参与运算,使各种不同模量问题有限元计算的收敛速度加快.     

Cohen公式的一种证明

用了与Ｋａｒｐ不同的方法,证明了Ｃｏｈｅｎ关于计算“线性”离散事件动态系统的闭环系统矩阵在极大代数意义下的特征值的公式。     

一种新型的微机补偿晶体振荡器及开发系统

提出了一种新型的以微处理器为核心的AT切温度补偿晶体振荡器 (MCXO)的设计思想 ,说明了其开发系统的原理 ,给出了最后的实验结果。使用该开发系统得到的这种振荡器可以工作在 - 40℃～ 85℃的环境内 ,频率—温度稳定性≤± 5× 10 - 7。