简介：本文通过构造Lyapunov函数和利用不等式分析技巧，研究了具有时滞的细胞神经网络的稳定性，给出了与时滞无关的网络渐近稳定的充分判据，该判据可用于时滞细胞神经网络的设计与检验，有重要的理论意义与应用价值。

简介：针对道路网络聚类问题,提出了仿射传播算法。首先,将道路网络上的交叉路口和结点作为顶点,建立了无向图;然后,根据最短路径计算网络距离,进而得到图的相似度矩阵,并基于仿射传播算法对道路网络进行聚类;最后,试验结果证实了本文方法的有效性与稳定性。

简介：讨论了一种3度正则网络,这类网络具有较小的网络直径,本文给出了网络直径、网络支撑树和欧拉环游的数目的公式.

简介：分析了大型城市公交网络的特点,为满足乘客出行时各种不同的需求,综合考虑换乘次数、出行时间与乘车费用等多种不同因素,通过构造线路与站点、站点与站点的连接矩阵,结合矩阵算法与搜索算法的优点,提出了一种分类多目标优化搜索算法.该算法搜索时间较短,能够生成多条备选路径供出行者选择,能基本满足自主查询计算机系统的需要.

简介：文章分析了传统BP学习方法的缺陷，给出了一种改进的学习方法，并用非线性函数tg△x和(e^△x-1)代替传统的线性函数△x进行网络学习和参数调整．仿真表明，该算法能有效克服网络陷入局部极小的困境，并大大提高收敛速度．

简介：本文运用主方程等方法给出随机和择优混合演化网络模型稳态度分布存在性的严格证明,并推导度分布的表达式,进而得知该混合演化网络为无标度网络.

简介：研究具有时滞的细胞神经网络的稳定性问题，通过构造合适的Lyapunov函数及不等式分析技巧，给出了时滞细胞神经网络全局稳定的新的充分判据，这些结论推广了已知文献中的结果。

简介：介绍一些网络聚类算法及其基本原理,简述了其在生物信息学的应用。本文不是网络聚类算法的全面综述,只介绍这些网络聚类算法的基本思路,体会其数学建模的基本思想。

简介：以卷积神经网络为代表的深度学习算法在医学影像分析领域正引起广泛美注，并取得了令人惊叹的进步。为了进一步提高卷积神经网络在计算机辅助筛查肺结节应用的准确率，本文设计了2种改良的深度卷积神经网络，这些改进加快了神经网络的训练速度．有效地防止了算法的过拟合。相比只采用二维卷积核的其他检测模型，该模型能够有效地学习到CT影像三维重建后的图像特征。通过实验，改进的检测模型在LUNAl6数据集上的准确率明显好于其他模型，这种网络结构也可用于医学影像领域中其他三维图像的检测场景。最后，构建了一套适用于远程医疗的“计算机辅助肺癌筛查与诊断系统”，该系统能够自动检测出CT影像中肺结节，并给出结节的良恶性概率评估。通过该系统的应用，可以有效缓解放射科医生超高的劳动强度，提高阀片效率，服务更多患者；减少漏诊和误诊发生的次数，有助于提高肺结节的诊断准确率；从而促进我国肺癌早筛工作的推广。

简介：研究了神经网络对课堂教学质量进行综合评估的原理、方法和过程,并成功地应用于实际中,结果表明该方法简洁,准确,并能克服各种人为因素.

简介：研究了对于三车道的高速公路,自动驾驶汽车对混合交通流的通行能力及安全性的影响。引入变道欲望值、连续刹车率、空间速度方差和时间速度方差的概念,基于交通流元胞自动机模型,针对手动和自动驾驶2种汽车,建立了单向三车道的加减速和换道规则。选取6个评价参数,针对三车道模型,研究了随着自动驾驶汽车比例的增加,车道平均速度、平均速度的方差、交通密度、连续刹车率以及变道次数的变化情况。实验结果表明：在通行能力方面,当自动驾驶汽车的比例持续增加时,整个车道的平均速度、交通密度显著增加,从而大大提高了此交通网路中的通行能力;同时空间速度方差和时间速度方差会显著减少,说明整个交通流的平稳性增加了。在安全表现方面,当自动驾驶汽车的比例持续增加时,整个交通网路中的连续刹车率、变道次数先逐渐增加,然后逐渐减少,从而很好地刻画了安全性。最后分析了模型的优缺点,并指出了改进的方向。

简介：本文利用BP神经网络建立起66例肝硬化治疗结果数据预测模型，并基于matlab得出预测结果。实验证明利用BP神经网络可有效地预测肝病治疗效果。

简介：本文研究了基于最小路径描述的多源点多汇点网络系统可靠性问题。定义了最小路径矩阵的几种运算，利用所定义的运算，将多源点多汇点网络系统转化为等价的单源点单汇点网络系统，并给出了由子系统可靠度精确表示网络系统可靠度的解析表达式。这种解析表达是非常重要的，它是系统可靠性的理论研究与实际应用的一个极为有效的工具。

简介：复杂网络广泛存在于日常生活，首先．给出几类标；位的网络模型；然后，利用稳定性控制方法设计并实现了具有时滞与非时滞耦合的复杂网络模型快速控制；最后．通过构造优化Lyapunov函数，讨论其模型的射影同步问题，得到了系统全局稳定的条件和有效的控制嚣．以实例数值验证其方法的可行性。

简介：建立用以评价地球大气健康度的模型,选择AQI作为健康度的指标,采用双层网络的形式构建模型。局部网络采用经粒子群算法优化的神经网络,而全局连接通过特定传播函数定义的反馈边将节点连接起来,并以上一年的结果作为输入,本年的结果作为输出,建立起一个自治系统。从拟合效果、关键节点和节点关系变化等几个方面测试了网络的性状。选择日本、印度、匈牙利等几个典型国家在1985—2008年的相关数据进行研究。结果表明,模型具备功能上的完备性和极好的灵活性,与历史事实符合得很好,可以为决策者提供有价值的支持信息。

简介：针对目前BP神经网络在实际应用中，网络结构难以确定以及网络极易陷入局部解问题，用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构，在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法，建立基于遗传算法的BP网络模型，同时通过实例说明该模型在降水预测中的应用，计算结果表明该方法的预测精度较高。

简介：主要通过马氏链、主方程的方法和技巧，给出了团体随机和择优混和演化网络的稳态度分布存在性的严格证明，并严格推导了度分布的精确解析表达式．

简介：在全球移动网络(GLOMONET)中,无缝漫游对用户来说是非常可取的。但由于无线网络易被攻击及移动终端具有有限的计算能力,所以对移动用户的安全认证是具有挑战的。近来,一些基于安全认证的智能卡方案被提出。文章的主要贡献是通过对已有方案的改进,提出了一个基于智能卡的身份验证方案。方案采用离散对数函数加密,且只需要在用户、外地代理和家庭代理之间进行4次信息交换。最后证明了方案可以抵制多种攻击。相比已有方案,本方案具有简便和计算量少的优点。

简介：现实中很多复杂网络是由完全子图通过公共的节点连接而成的．本文提出了一个复杂网络中完全子图的搜索算法，并通过实例说明了所提算法的有效性．

简介：