摘要：介绍通道布线的思想 ,给出相应的形式化描述 ,提出一种神经网络求解算法 .该算法以总线长最短、轨道数最少为优化目标 ,以满足水平、垂直制约为约束条件 ,通过把问题映射为神经网络模型 ,建立了问题的能量函数 ,用均场退火方程迭代求解 .

摘要：综合考虑人脸面部的对称性、方向性等特征,设计基于广义对称变换的多模态人脸面部特征识别方法。通过积分投影获取面部含有特征点的最小边界矩形,通过能量函数获取下巴最低点,根据面部轮廓定义先验模板,完成左、右脸面部轮廓特征的提取。以左右脸特征的对称情况为基础分解人脸图像,加权处理人脸镜像对称性向量,凭借欧式距离完成人脸特征的识别。通过实验验证分析可知,所提方法的特征识别准确率较高,且识别效率较高,说明该方法的实际应用价值较高。

摘要：设计了以搜寻最佳缝合线为基础的图像拼接实验项目。该实验主要应用能量函数进行设计,并提出了一种基于混合范数的能量函数形式,将L1和L2-范数相结合计算相邻像素的能量,并采用指数形式放大色差权重,加强重叠区域中对齐位置和非对齐位置区域的区分。同时通过实验进行了对比验证,结果表明,该算法能够避免搜寻到的缝合线穿过重合区域中的未对齐位置,从而提高图像拼接效果。该实验项目采用模块化结构设计,可直接用于数字图像处理课程的实验教学中,具有较好的灵活性和扩展性。

摘要：作为下一代互联网的核心问题之一,多约束的服务质量路由(QoSR)用来寻找一条同时满足多个约束条件的可行路径.由于QoSR具有NPC的复杂度,为此我们结合线性、非线性能量函数将多个Qos度量转化成单一能量值,设计了可调节的启发式算法BFS_MCP.该算法将深度可调的广度优先搜索策略引入传统Dijkstra算法中,使它能够随路由器CPU负载和实际网络规模而实时调节算法的运行时间,因而BFS-MCP算法具有广泛的适应性.此外,广泛深入的实验结果表明,广度优先的搜索策略能够极大地提高算法性能.

摘要：为了抑制四旋翼无人机(UAV)吊挂飞行中的载荷摆动,研究了一种新的基于加速度补偿的抗摆控制方法。首先,基于拉格朗日法建立了四旋翼UAV吊挂系统的非线性动态特性方程,并构建了能量函数来设计飞行控制系统,使四旋翼UAV跟踪参考轨迹;然后,利用吊挂载荷运动轨迹广义误差设计抗摆控制器,对四旋翼UAV进行加速度补偿以修正UAV的运动轨迹,进而抑制因四旋翼UAV快速运动造成的吊挂载荷摆动;最后,通过仿真对加速度补偿前后的UAV吊挂飞行控制效果进行对比分析。仿真结果表明,基于加速度补偿的飞行控制方法不仅能保证UAV吊挂飞行的平稳,而且能为飞行控制系统提供足够的稳定裕度。

摘要：针对ＢＰ网络在旋转机械故障诊断应用中的不足，借助Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的优良特性，建立了以反馈式Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络为主控网络、前馈式ＢＰ网络为从网络的主从混合神经网络模型。通过这个网络模型的设计、动力学行为分析、学习算法的描述和测试以及它在旋转机械故障诊断中的应用，结果表明：该网络模型具有收敛速度快、稳定性好、最小系统误差等优点，是一种实现旋转机械故障诊断的优良网络模型。

摘要：针对传统的Snake模型对初始位置敏感,需要依赖其它机制将主动轮廓线的蛇点放置在图像目标附近,导致弱边界图像求解效果较差的问题,应用改进的能量函数Snake模型,均匀地对蛇点进行搜索,在搜索中逐渐加大内部能量函数的调整,经过迭代,使得各蛇点的轮廓逐渐逼近目标轮廓,直到其到达虹膜的边界。实验结果表明了该方法的有效性。

摘要：为解决立体匹配中边界模糊、无纹理区域的边界误匹配、初始匹配代价过于粗糙等问题,设计了一种基于改进数据项的图像边界信息强化算法。通过归一化匹配代价削弱匹配不利的像素点;通过设置权值强化边界信息,对边界进行匹配约束。实验证明,新的能量函数能在边界区域得到正确视差;消除了大量无纹理区域的不连续线段;以较少的迭代次数提高了优化效果。在图片无纹理区域可降低14%的错误率。

摘要：基于神经网络理论中能量函数的概念 ,提出了一种自适应 IIR滤波器的设计方法。利用HOPFIELD的能量函数来解决 IIR滤波器的稳定问题 ,只用了一个人工神网络电路就可完成 ,而且计算速度快 ,避免了复杂性 ,可应用于快速变化信号的实时处理。

摘要：针对基于Hopfield神经网络的最大频繁项集挖掘(HNNMFI)算法存在的挖掘结果不准确的问题,提出基于电流阈值自适应忆阻器(TEAM)模型的Hopfield神经网络的改进关联规则挖掘算法。首先,使用TEAM模型设计实现突触,利用阈值忆阻器的忆阻值随方波电压连续变化的能力来设定和更新突触权值,自适应关联规则挖掘算法的输入。其次,改进原算法的能量函数以对齐标准能量函数,并用忆阻值表示权值,放大权值和偏置。最后,设计由最大频繁项集生成关联规则的算法。使用10组大小在30以内的随机事务集进行1 000次仿真实验,实验结果表明,与HNNMFI算法相比,所提算法在关联挖掘结果准确率上提高33.9个百分点以上,说明忆阻器能够有效提高Hopfield神经网络在关联规则挖掘中的结果准确率。