模式可拓识别及其神经网络模型

提出了“模式可拓识别”概念．给出了由预处理、可拓特征或模式基元的抽取和选择，以及可拓识别等部分组成的模式可拓识别系统方案．同时，给出了一高维模式可拓识别（分类）器的通用、有效的神经网络模型

分式线性神经网络及其非线性逼近能力研究

提出了结构简单的分式线性神经网络，证明该种神经网络可无限逼近R^m上有界闭子集到R^n上的任意连续映射，同时，证实该种神经网络可无限逼近R^m上无界闭子集到R^n上的在无穷远有极限的任意连续映射，扩充了BP神经网络的非线性逼近能力；给出了实现分式线性神经网络逼近有界或无界区域上连续映射的反向传播算法．仿真实验表明所给出的反向传播算法可行有效．该结果为无界区域上的分类问题和决策问题的解决提供了理论基础

具有期望容错域的前向掩蔽联想记忆模型的设计方法

联想记忆的综合问题是目前没有很好解决的难题.文中用作者提出的通用前馈网络和排序学习算法,提出了一种设计具有期望容错域的前向掩蔽联想记忆模型的方法.该方法一般性地解决了信息空间上联想记忆的综合难题,使设计出的联想记忆模型具有任意期望的记忆样本容错域

时变容错域的感知联想记忆模型及其实现算法

提出并用软件实现了一种时变容错域的感知联想记忆模型．该模型有以下特

仿生模式识别的两个关键技术问题研究

同类事物特征在高维空间中形成的复杂几何形体的局部连续(连通)方向和通路的确定问题,以及找到满意的该复杂几何形体的覆盖体,判断高维空间一点是否在该覆盖体内的问题,是在传统的数学分析框架内的不适定难题.本文用高维空间点分布分析方法给出了解决以上两个仿生模式识别的关键技术问题的有效方法.本技术方法能将同类相近样本归于一个连通几何形体内,能把不同类的相近样本归于不同几何形体内,从而实现具体事物的精准识别

GaAs/AlGaAs二维电子气（2DEG）散射机理研究

采用三角阱近似,计算了GaAs/AlGaAs二维电子气(2DEG)电子只占据基态子带时,由极性光学声子、声学形变势、声学压电势、远程电离杂质、本底电离杂质合金无序以及界面粗糙等七种主要的散射机制决定的电子迁移率与温度、2DEG浓度、本底电离杂质浓度、以及界面不平整度等的关系。理论计算结果与实验符合很好