基于CNN超混沌特性对图像加密技术的应用研究

在细胞神经网络(Cellular Neural Networks)的理论基础上,本文提出了一种应用于图像的加密算法.此加密算法主要是运用细胞神经网络的超混沌性质,从7维的神经网络混沌系统中选出可作为密钥源的变量,在此基础上应用Logistic映射产生Logistic混沌序列,从而可以将图像的像素进行置乱,进而达到对图像的加密的目的.结果表明,该加密算法具有较好的加密效果,加密后的图像的置乱度较高,还具有相邻像素之间相关性较小、抗攻击能力较强、容易实现、安全性更高等特征.     

基于BP神经网络的人体行为识别方法研究与实现

针对人体行为识别问题,本文设计实现了基于BP神经网络的人体行为识别方法。该方法在对原始三维加速度信号预处理后提取出特征值,并将向量空间划分为训练样本集和测试样本集。通过不断修正网络参数优化学习效果。经过学习后的BP神经网络达到了较高的人体行为识别正确率,并对所研究的7种日常行为都较好识别。     

概率神经网络在汽轮发电机组故障诊断中的应用

汽轮发电机组逐渐智能化,功能不断增强,但不确定性因素和不确定性信息仍然大量存在。针对该问题,用概率神经网络（PNN）诊断汽轮发电机组故障。PNN优点较多,机器学习算法简易、方便训练,相比于传统样本处理方法,PNN可训练样本并引入训练网络,更好地确保诊断结果正确率与可信度。MATLAB仿真结果表明,PNN在保证诊断结果准确的基础上,速度更快、分类性能大幅提高,诊断效率也提高至98%。     

悬移质积时式采样器取样方法初探

积时式采样器较好地解决了以水文缆道为测验载体的悬移质输沙率测验问题.本文以汉江下游某站使用调压积时式采样器进行悬移质泥沙采样的方法为例,分析了该站现行取样方法存在的缺陷,对改进其取样方法进行了初步探讨.采用本研究方案,可以使悬移质含沙量测验精度得到一定的提高.     

一类Riccati型方程的可积判据

对一类Riccati微分方程引入特征方程的概念，给出了该类方程一个实用的可积充分判撮，从而得到了Riccati地方程的一个新的可积类．     

矩阵方程AXB=C在对称矩阵类中有解的充要条件

对称矩阵是一类很重要的矩阵.矩阵微分方程、数学物理问题经离散后一般得到对称形式线性方程，文中讨论矩阵方程AXB=C在对称矩阵类中求解问题.     

神经网络在系统优化设计中的应用

本文首先简介了系统优化问题，然后以Hopfield神经网络在对铺设公路至若干油田的路线进行优化设计中的应用为典型事例，初步探讨了在复杂系统的优化方案设计中运用人工神经网络的可行性，并从中得出拥有并行分布计算优势的神经网络在解决系统组合优化问题时具有优越性这一结论。     

数量积与正四面体的一个有趣性质

向量是高中数学新教材中的重要内容之一,由于向量能有效的将繁复的几何证明问题转化为较简单的代数计算问题,因此,灵活应用向量知识解决有关的几何问题,常能收到化繁为简,化难为易之功效.本文应用空间向量的数量积得到了用传统方法难以得出的正四面体的一个有趣性质,现简述如下,供大家参考.     

多角度解读A′B′=｜AB｜cos＜a,e＞=a.e

高中数学第二册(下B)9．5，4两个向量数量积中有一段：     

网络环境下积件理论的外语教学应用

“积件”理论是产生在中国的本土化电教理论。“积件”理论的创立,不仅是具有中国特色的电教理论的新发展,也在实践中促进了教育技术的应用,为现代教育技术在探索中前进开辟了新的天地。积件的特点是基元性、灵活性、可重组性、功能扩大性。积件理论是我国学者自创的电教理论,是“摆脱依附”、走“中国道路”的有益尝试。相信在今后的教学实践中,积件理论将发挥越来越大的作用。