CDMA 通信系统中均场退火神经网络实现的最佳多用户检测(英文)

提出了一种基于均场退火神经网络实现的最佳多用户检测方法,该方法将最佳多用户检测中求解目标函数的约束最小化问题转化为求解均场退火神经网络能量函数的全局最优点．实验结果表明均场退火多用户检测器的性能远优于传统的多用户检测器和解相关多用户检测器,同时该检测器可以在模拟硬件上实现．     

基于CDMA多用户检测的方法

本文主要给出了CDMA系统和CDMA多用户检测的一般模型，并列出了目前CDMA多用户检测的几种解决方案及其性能的比较，提出了CDMA多用户检测还有许多需要完善的方面。     

人工神经网络在火灾探测中的应用

火灾的早期探测是较为复杂且具有重要意义的研究课题。针对传统火灾探测方法存在的不足,提出了一种基于人工神经网络技术的火灾自动探测系统,即采用黄金分割优选法对网络隐含层节点数进行优选,采用优于BP算法的LM算法进行网络学习训练。实验结果表明不仅这种系统具有拟合精度高和运算速度快等优点,且探测效率良好。     

延迟混沌神经网络的数值解法

基于Matalb研究了延迟混沌神经网络系统的数值解法,结合具体的例子给出了数值仿真的Matlab程序。从数值计算角度来说,本文所得方法对于实现混沌神经网络的混沌同步和控制器仿真及误差描述都有重要的意义。     

基于BP神经网络的异常入侵检测方法

提出一种基于BP神经网络的异常入侵检测方法,由于BP神经网络是一种基于误差反向传播算法的多层前馈神经网络,具有对不确定性的学习与适应能力,可以很好的满足入侵检测分类识别的需求.对“KDD Cup 1999 Data”网络连接数据集进行特征选择和标准化处理之后用于训练神经网络并仿真实验,得到了较高的检测率和较低的误报率.仿真实验表明,基于BP神经网络的入侵检测方法是有效的.     

Two Criteria for Learning in Feedforward Neural Networks

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基于RBF神经网络的智能入侵检测系统

对当前入侵检测技术进行了分析并讨论了现有入侵检测系统的不足，论述了神经网络应用于入侵检测中的优势。由于RBF网络具有最佳逼近性质，给出了一种基于RBF神经网络的智能人侵检测系统模型。     

基于神经网络的协同入侵检测

针对计算机网络规模大、网络流量大、结构复杂等特点,使得检测代理负载过大导致丢包率较高而准确率较低,提出了基于神经网络的协同入侵检测,该方法根据网络协议构建多个检测代理(TCP检测代理、UDP检测代理和ICMP检测代理),多个检测代理协同工作减少检测代理的负载,从而提高检测准确率。最后用KDDCUP99进行仿真实验,结果表明该方法可以有效提高训练时间和检测时间,同时提高准确率。     

MC1496在调幅与检波电路仿真中的应用

利用仿真软件平台Muhisim10,以集成模拟乘法器MC1496为核心,设计了振幅调制、同步检波电路,并分析了其电路仿真结果.     

基于卷积神经网络的人脸检测算法研究

近年来,随着深度学习的迅猛发展,人脸检测算法准确度已有很大提升。模型越复杂,检测速度越慢,设计一种准确度与速度兼顾的人脸检测模型尤为必要。基于FaceBoxes人脸检测算法框架,提出一种基于深层卷积主干网络的改进方法,并在人脸检测基准数据集中进行测试实验。其在FDDB数据集上的实验结果显示,检测正确率达95%,比传统方法提高1.67%。该算法在保证实时性的同时提升了检测准确率,可应用于追求更高准确率的人脸检测系统。     

基于神经网络的人体姿态估计方法研究

随着人工智能技术发展,人体姿态估计广泛应用于动作识别、人机交互和服装解析等领域,成为计算机视觉领域研究热点,其中基于神经网络的人体姿态估计方法倍受关注。结合人体姿态识别相关流程,论述人体检测、人体姿态估计和人体姿态优化等步骤,阐述相关步骤中的新算法,为后续研究提供参考。     

两种倒置过程的神经网络控制设计及比较

给出了两种神经网络设计方法,通过用这两种方法解决同一个问题,从而说明了BP算法相对于RBF算法比较粗糙,误差也比较大;而RBF算法训练简洁且学习收敛速度快,能够逼近任意非线性函数．     

基于粗糙集和神经网络理论的入侵检测分类器的设计与实现

入侵检测系统中分类器的设计是整个系统中重要部分。提出一种基于粗糙集约简算法的神经网络分类器模型,将粗糙集能够在保持系统精度的情况下去掉冗余属性引入到神经网络中,优化网络结构。实验测试表明,此模型能够保证系统检测的准确性,具有一定的实用性。     

适合CDMA移动自组网的多用户检测算法及应用研究

Throughput of mobile ad hoc network （MANET） is limited by collision avoidance. In CDMA-based MANET, this limitation can be overcome by multiuser detection （MUD） because conventional colliding packets can be detached and detected by MUD so that multi-packet reception （MPR） is possible. This paper introduces the principles of MUD algorithm for MANET, and proposes an adaptive blind MUD algorithm. A special medium access control （MAC） protocol is designed to make MANET more efficient. This is achieved by sending more packets to a destination simultaneously. The proposed MUD algorithm and MAC protocol allow CDMA-based MANET to support MPR. Simulations show a remarkable improvement in the throughput performance of MANET.     

人工神经网络在工业机器人中的应用

Artificial neural networks (ANNs) have been widely used to solve a number of problems to which analytical solutions are difficult to obtain using traditional mathematical approaches. Such problems exist also in the analysis of industrial robots. This paper presents an overview of ANN applications to robot kinematics, dynamics, control, trajectory and path planning, and sensing. Reasons for using or not using ANNs to industrial robots are explained as well.     

基于径向基函数神经网络的插值及其应用

针对径向基函数 (RBF)神经网络的特点 ,对插值问题 ,采用RBF神经网络进行求解。并通过增加神经元的输入和输出来拓展应用范围 ,文中讨论了在对一个实际问题建立数学模型中的应用 ,从应用的结果看 ,比传统插值方法更方便 ,具有较好的使用价值 ,并且可以很容易地推广到求解高维数据插值问题之中。     

二阶变时滞神经网络的概周期解存在性

利用不动点理论和微分不等式技巧研究了二阶变时滞神经网络的概周期解存在性。     

基于PSO优化的BP神经网络在洪水预报中的应用

针对BP神经网络的不足,采用PSO算法对BP神经网络进行优化,建立一个混合的神经网络洪水预测模型。实验仿真结果表明,该模型的预测效果优于传统的洪水预测模型。     

基于卷积神经网络的野外烟雾检测研究

野外烟雾具有稀疏性,在整幅图像中所占面积小,扩散缓慢。传统烟雾检测算法由人工提取的特征不一定是最合适的烟雾特征,从而导致烟雾检测存在错检或误检。为此,设计了基于卷积神经网络的野外烟雾检测算法。通过改进的VGG16网络以及搭建的卷积神经网络conv-10进行烟雾检测。VGG16过滤器尺寸大小为3×3,步长为1。conv-10通过对LeNet增加相应的层数进行烟雾检测。实验证明,conv-10网络具有较高的准确率,达到94.7%,时间仅需要1 656s。改进的VGG16网络准确率也较高,但是比conv-10网络速度慢,时间需要10 450s。     

对一离散Hopfield神经网络稳定性定理的补充

对一离散型Hopfield神经网络的稳定性定理进行讨论,对其结论作了补充修改,并以具体例子说明了定理修改的必要性.