基于时滞分割技术的时滞神经网络系统时滞相依全局稳定性分析

通过构造一个新的增广 Lyapunov-Krasovskii泛函,利用时滞分割技术并结合自由权矩阵、Jensen积分不等式,得到一个时滞神经网络系统时滞相依全局渐近稳定新判据。该判据以 LMI的形式给出,便于计算和验证。数值实例表明,文章结果改进了相关文献结论,具有更低的保守性。     

航空发动机MTBF的Bayes评估

针对航空发动机的试验样本量和故障数据少,采用传统的数学平均值法对其平均故障间隔时间（MTBF）评估不能反映其真实可靠性水平的问题,基于Bayes理论,把历史试验数据视为先验信息,采用矩等效方法确定先验分布,然后通过Bayes理论综合现场试验数据,建立了一种基于Bayes理论的航空发动机MTBF评估方法。该方法可以扩大MTBF评估所需的信息量。采用所提出的Bayes方法对某航空发动机MTBF进行评估,得到其MTBF评估值为302.68h,比采用数学平均值法约提高了18.7%,评估结果更符合实际。表明该方法可应用于航空发动机MTBF的评估。      

基于网络编码的空间DTN中CGR改进算法

随着空间通信技术的发展,卫星节点的增多,以及容延迟容中断通信需求的不断提高,空间DTN (DelayTolerant Network,容延迟网络)环境中各通信节点间的路由技术日益重要,相继出现了多种适用于DTN的路由技术.基于空间DTN的结构与特点,对CGR(Contact Graph Routing,接触图路由)算法以及基于编码的路由算法进行了分析比较,然后针对空间DTN中CGR算法的缺点和不足,研究提出了基于NC(Network Coding,网络编码)的空间DTN中的CGR改进算法(NC-CGR),并通过仿真实验平台对算法性能进行了分析评估.仿真结果表明,相比于CGR算法,NC-CGR算法在链路传输时延、传输包裹数目、中继缓存大小、链路丢包率等不同条件下的适应性方面均表现出较大优势,更适用于具有复杂拓扑、带宽受限、高动态特性的空间DTN环境.     

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.     

IPSec设计及实现

IP安全协议IPSec是一种可无缝为IP引入安全机制的协议套件,是目前唯一一种适用于所有Internet通信的安全技术,它除适用于目前的IP版本(IPv4)之外,也适用于下一代IP(IPv6).分析了IP安全协议的体系结构,对IP安全协议的实现方式、各个组成部分进行了讨论,给出了IP安全协议的实现机制及其应用方式,最后简单地探讨了IP安全协议的局限性和未来发展的方向.      

基于SSL的数据安全传输系统的设计与实现

安全套接层协议SSL(Secure Socket Layer)是用来保障数据安全传输的协议,目前已经成为工业标准.首先简要介绍了SSL协议,设计并实现了基于SSL的数据安全传输系统,它由两部分组成:SSL客户方安全通信代理CSP(Client Secure Proxy)和服务器方安全通信网关SSG(Server Secure Gateway),二者可以在Internet上建立一个安全通道,从而能够保障敏感数据的安全传输.讨论了系统的整体结构,并详细分析了实现中的若干关键技术,主要包括握手协议的实现、密钥的协商、记录层数据的分段与填充、会话重用等.      

模糊神经元及其计算能力研究

分析了模糊神经元模型,指出了这种神经元模型在计算能力上的缺陷.提出了对模糊神经元定义的两种改进方法,一是限制传递函数为非单调函数;二是修改定义域.对改进后的模糊神经元网络证明了计算能力与图灵机的等价性,从而对传统的神经网络作了进一步推广.还对混合模糊神经网络的特点做了简单的讨论.      

基于RBF神经网络的结构光三维视觉检测方法

研究了基于RBF(Redial Basis Function)神经网络的结构光三维视觉检测方法.该方法利用RBF网络良好的非线性映射能力以及学习、泛化能力,通过所获取的高精度的样本数据来训练RBF网络,最终建立起了用于结构光三维视觉检测的RBF网络模型.与常规方法相比,该方法不需要考虑视觉模型误差、光学调整误差等因素对视觉检测系统测量精度的影响,因而能够有效的克服常规建模方法的不足,保证了检测系统具有较高的精度.     

PINS静基座对准中的理论与算法的研究

分析了平台式惯导系统(PINS)静基座条件下的可观测性,采用系统可观测矩阵的条件数来定量计算PINS静基座可观测性能,找出该条件下的可观测矩阵条件数最小的3个不可观测变量.采用了自适应Kalman算法和常规Kalman算法对简化模型进行了仿真比较.仿真结果表明前者比后者滤波收敛快.进而提出了一种基于Elman神经网络的快速对准方法.     

磁浮支承系统的神经网络建模与控制

简述了磁悬浮支承系统的原理和简化的线性化模型,以及基于该简化模型和线性控制理论的控制系统原理、主要组成,并阐述了这种基于简化模型和线性控制理论的磁悬浮支承系统性能极限性.在此基础上,采用非线性递归神经网络对磁悬浮支承系统进行建模与控制,并针对实际应用中神经网络的学习问题进行了讨论.避免了磁悬浮系统的非线性和不确定性等因素对系统性能影响,并具有较强鲁棒性,大大提高了磁悬浮系统的性能.