[01469301]神经网络理论方法及其在通信中应用的研究

神经网络的理论与应用的研究是近年来迅速掘起的一个高科技综合性的前沿课题。它主要是在现代神经生物学研究成果的基础上，利用人工神经元网络系统来模拟人类大脑的功能，并已应用于模式识别、人工智能及最优化等方面；对智能信号处理技术的发展也产生很大的影响，因而受到各方面的广泛关注。该课题组近１０年来，对神经网络的理论方法及其在通信等领域的应用，进行了广泛深入的研究。其中包括完成了国家自然科学基金２项、国家教委博士点基金１项、国家科委基础司１项、国家８６３计划２项以及原邮电部科研项目２项的研究课题。取得下列的主要理论研究成果：采用特征子空间理论与微分方程的动态分析方法，对现有的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ／Ｔａｎｋ网络模型的参数、初始值的的敏感性及网络最终解的质量等问题作了深入地研究，出了用人工神经网络求解组合优化的通用理论和一种独到的用于确定优化参数的稳态分析方法，并将该稳态分析方法用于ＴＳＰ问题的求解。在ＡＴＭ虚通道方面，采用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络进行了一种ＶＰ拓扑的优化设计，提出了一种ＶＰ拓扑的遗传优化算法；在ＡＴＭ虚通路方面提出了一种采用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络求解的的路由调度算法。在组播路由方面，提出了一种“等误差范围精度和推广性能”，实验证明，该种方法在模式联想与模式识别中非常有效。在对Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织图网络模型与Ｇｒｏｓｓｂｅｒｇ的自谐和结构ＡＲＴ模型性能研究改进的基础上，建立了一种准动态模式序列自组织与自聚类的混合模型。对于神经网络在信号处理的应用，提出了一种更为实用的自适应算法；并将多层感知器以及递归神经网络在信号处理的应用，提出了一种更为实用的前景。另外，还通过将模糊数学的有关概念引入神经网络而建立了模糊神经网络模型，给神经网络的理论和应用提供新途径。发表论文逾百篇。