摘要：构造了一种正弦基函数神经网络 ,以此作为Ⅲ型线性相位FIR滤波器振幅响应Hr(ω)的最佳均方逼近 ;根据训练所得的网络权值cn 计算脉冲响应h(n) ,仿真实例表明了该算法的有效性和优良性能 .

摘要：介绍了Ｃｈｅｂｙｓｈｅｖ 神经网络简洁的拓扑结构及逼近任意非线性映射的优异特性，

摘要：本文以Chebyshev神经网络为基础,给出了非线性函数的仿真实例,并提出了用模拟电路实现Cheby-shey神经网络的方法。

摘要：为了解决加密矩阵难以构造的问题,提出一种获得整数矩阵的新算法,利用Gauss-Markov过程生成一个随机序列,将该序列转换为一系列的低阶整数矩阵,从中寻找行列式等于1的整数矩阵,并对这些矩阵进行张量积运算得到高阶加密矩阵,应用于数字图像加密。加密实例和理论分析及对比表明,该算法可自动生成安全性很高的加密矩阵,且加密结果具有良好的随机特性和自相关性,能满足密码学的要求。

摘要：基于函数逼近理论,构造一种Chebyshev基函数神经网络模型。推导出该网络模型的权值直接确定方法,可一步计算出权值,克服了传统BP神经网络学习率选取困难、学习过程冗长和易陷入局部极小等缺点。在此基础上,设计了基于二分搜索的结构自适应算法,根据精度要求自动确定网络最优结构。理论分析及仿真验证均表明,该网络不仅能够快速地完成网络权值确定和结构自适应,且具有优异的学习与逼近能力,而且对随机加性噪声也具有较好的抑制作用。

摘要：介绍了神经网络自动生成器的设计思想，即在正交基函数神经网络的基础上，根据性能指标的变化自动修改网络的拓朴结构，仿真实验表明，该方法在训练过程中改善了收敛速度，具有优良的逼近任意非线性映射的特性．

摘要：以Ｃｈｅｂｙｓｈｅｖ 神经网络为基础，给出了非线性函数的仿真实例，并提出了用模拟电路实现Ｃｈｅｂｙｓｈｅｖ 神经网络的方法。

摘要：为了实现家居系统的智能控制与管理,设计一款基于手机Android客户端的智能家居远程控制App;基于TCP/IP网络通信协议,使用Socket网络编程,将云服务器作为中转站,实现手机终端App与硬件设备的通讯,采用开源SQLite数据库存储和管理数据;该App界面友好,具有语音控制功能,实现对所有智能家居产品的远程控制,同时可在客户端界面上显示家居设备的运行状态,便于用户实时监控。

摘要：以Chebyshev神经网络为基础，给出了2个非线性函数的仿真实例，并提出了用模拟电路实现Chebyshev神经网络的方法。

摘要：介绍了一种计算机控制的凝汽器冷却铜管清洗系统，提出了该系统的控制方案和具体硬件和软件设计。