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基于Hopfield神经网络的信元调度多重输入队列ATM交换结构及算法被引量：11: 2005年; 提出了一种基于Hopfield神经网络 (HNN)信元调度的多重输入队列ATM交换结构 (ASF) ,消除了队头 (HOL)阻塞造成的性能恶化 .计算机仿真结果显示 ,与单先入先出 (FIFO)队列和开窗输入缓冲ASF相比 ,该方案大大提高了吞吐率并减少了信元时延 .; 熊涛张便利常胜江申金媛张延忻; 关键词：HOPFIELD神经网络 ATM交换结构光纤通信

用神经网络实现VBR视频通信量的在线预测被引量：2: 2005年; VBR(VaribleBitRate)视频信号具有时变性、非线性和突发性等特点,实现该信号通信量的高精度预测难度较大.针对以上问题,本文提出了一种用于VBR视频通信量预测的自适应神经网络模型,网络训练采用离线与在线相结合的方式,同时通过删除不重要的权重,以优化网络的拓扑结构,提高网络的推广能力,降低网络在线学习的计算复杂度;对VBR视频通信量预测的模拟结果表明该模型具有高的预测精度,并能满足通信系统对预测实时性的要求.; 苏晓星常胜江熊涛郜洪云申金媛张延炘; 关键词：视频通信时延神经网络

基于支持向量机的非线性荧光光谱的识别被引量：17: 2006年; 提出将支持向量机网络应用于含不同浓度杂质气体的非线性荧光光谱的识别。由于原始光谱数据的光谱通道数目很大,首先用小波变换去噪压缩,然后采用主成分分析方法对光谱信息进行连续两次的特征提取。在保持原光谱数据主要信息基本不变的情况下,将数据维数由3979压缩到514(小波变换)并提取9个主成分。这样,不仅减少了网络的输入维数,而且加快了网络的训练速度。实验结果表明,无论对训练样本还是未学习过的测试样本,其正确识别率均可达到100%。网络的训练和测试速度较快,可以更有效地应用于大气杂质气体的实时监测。; 李素梅韩应哲张延炘常胜江申金媛; 关键词：光谱学支持向量机小波变换主成分分析

用于可变比特率视频通信量预测的自适应训练及删剪算法被引量：3: 2005年; 提出一种自适应神经网络模型对可变比特率视频通信量进行非线性自适应预测 ,并采用基于递归最小方差的自适应学习及删剪算法对抽头延迟神经网络进行训练和结构优化 .仿真实验表明 ,该模型能够实现对复杂视频通信量序列的高精度预测 ,满足实时快速的预测要求 .; 熊涛常胜江申金媛张延炘; 关键词：神经网络自适应学习

一种用于大气中杂质气体识别的新方法被引量：13: 2003年; 提出利用物质的荧光光谱联合人工神经网络识别大气中杂质气体成分的新方法。物质的非线性荧光光谱与其分子原子结构有关,所以当大气中含有不同的杂质(有害)气体时,混合气体具有不同的非线性荧光光谱,通过对气体非线性荧光光谱的分析,可以确定大气中所含杂质气体的成分。掺杂气体的非线性荧光光谱是通过大功率超短激光脉冲与气体的非线性作用得到的;对非线性荧光光谱的识别则采用人工神经网络的方法。实验及计算机仿真模拟结果表明,这是一个确实可行的识别大气中杂质气体成分的新方法。; 申金媛苏晓星常胜江张延罗琦陈瑞良; 关键词：气体识别人工神经网络飞秒激光脉冲

用于手写体数字不变性特征提取及识别的自组织算法被引量：1: 2003年; 针对无约束手写体数字的特点 ,本文提出了一种用于手写体数字特征提取和识别的神经网络与视觉学习相结合的自织织学习算法 ,为了避免网络规模太大引起“过度训练”现象而导致网络的推广能力下降 ,提出了一种在学习过程中自适应删剪不重要权重的方法 .计算机模拟结果显示该算法能有效地提取手写体数字的不变性特征。; 林列常胜江; 关键词：模式识别手写体手写体数字识别特征提取

一种高速通信网络中多限制路由选择的新方法被引量：3: 2005年; 对Hopfield神经网络(HNN)模型提出了一个新的能量函数,用以解决多限制路由(MCP)问题。提出利用寻找一个函数的最小问题代替多个约束限制条件,避免了多个限制条件中需要仔细选择多个参数的困难。对6节点和20 节点的计算机模拟表明,采用新的能量函数的HNN的收敛速率在10-3 s量级,考虑到硬件实现,这种神经网络可以用于实时的多限路由选择。; 申金媛王立常胜江张延炘; 关键词：路由选择 HOPFIELD神经网络能量函数收敛速率 HNN 制条

基于最大隶属度原则的彩色图像分割方法被引量：37: 2003年; 提出一种基于模糊最大隶属度原则的彩色图像分割方法 .从彩色图像的彩色直方图中获取目标色和背景色 ,建立一组色彩模糊集 ,计算该图像中的色彩在各模糊集中的隶属度 ,并基于最大隶属度原则确定色彩的归属 .基于上述最大隶属度的模糊模式识别原则建立了最大隶属度径向基函数神经网络 ,实现了快速有效的彩色图像分割 .; 梁艳梅翟宏琛常胜江张思远; 关键词：彩色图像分割彩色直方图神经网络结构色彩聚类

Applying Hopfield neural networkto QoSroutingin communication network: 2005年; The main goal of routing solutions is to satisfy the requirements of the Quality of Service (QoS) for every admitted connection as well as to achieve a global efficiency in resource utilization.In this paper proposes a solution based on Hopfield neural network (HNN) to deal with one of representative routing problems in uni-cast routing,i.e.the multi-constrained(MC) routing problem.Computer simulation shows that we can obtain the optimal path very rapidly with our new Lyapunov energy functions.; HOU JianSHEN Jin-yuanCHANG Sheng-jiangZHANG Yan-xin; 关键词：通信网络神经网络邮件路由网络安全服务质量

一种用于ATM业务量预测的神经网络模型被引量：12: 2003年; 提出了一种用于ATM网络业务量智能预测的神经网络模型,并对随机产生的自回归型业务量进行了预测。模拟结果表明,与相关文献给出的神经网络模型相比,该模型不但收敛速度较快,而且推广能力强,提高了预测的精度和可靠性。; 苏晓星常胜江马天兵申金媛张延; 关键词：神经网络自回归模型异步传输模式 ATM

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