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本文介绍了一种基于视觉的移动机器人定位方法，结合极坐标高阶局部自相关（PHLAC）与序贯蒙特卡罗（粒子滤波）技术，实现室内环境下的实时全局定位。PHLAC通过在极坐标下提取旋转不变的低维特征向量，直接处理全向相机图像，避免了全景图拼接带来的计算与存储开销。由于外观相似区域易导致感知混淆，系统采用粒子滤波器融合里程计和视觉信息，有效跟踪多假设并实现精确定位。实验结果表明，在1100×800毫米环境中，60毫米直径的机器人可实现平均31毫米的位置误差和5.5度的方向误差，并能从被‘绑架’中恢复。该方法适用于资源

本文探讨了人工神经网络在伺服控制系统中的应用，重点分析了通用与专门学习架构的差异，并提出了一种基于δ自适应律的直接神经控制器以提升系统收敛速度和控制性能。针对传统方法中雅可比矩阵难以获取的问题，比较了符号函数近似与线性组合近似的效果，进一步引入多神经网络自适应控制系统（MNNACS），通过神经模拟器和神经调谐器实现参数K3和K4的在线优化，显著增强了系统的自适应能力与鲁棒性。仿真结果验证了该方法的有效性，为非线性伺服系统的智能控制提供了可行方案。

本文提出了一种基于高阶累积量的鲁棒盲神经均衡器，用于解决多径通信环境中的符号间干扰问题。通过利用过采样信道输出的四阶累积量，设计了新的迭代算法来估计反卷积矩阵，提升了在低信噪比下的均衡性能。结合三层神经网络与反向传播算法，进一步增强了抗噪声能力。仿真结果表明，该方法在不同信噪比下均优于传统的二阶统计方法，尤其在高噪声环境下表现突出，具备良好的在线应用潜力。

本文提出了一种基于神经网络HJI方法的非线性编队保持控制性能提升方案，针对多自主水下机器人（AURV）在复杂环境下的编队控制问题。通过引入连续Galerkin逼近（SGA）算法求解Hamilton-Jacobi-Isaacs（HJI）方程，结合前馈神经网络逼近值函数，实现了对初始渐近稳定控制律的性能优化。该方法不仅显著改善了系统的瞬态响应和鲁棒性，还保证了闭环系统的稳定性与指数收敛特性。通过对领导者-跟随者编队模型进行坐标变换与反馈线性化处理，使原本适用于时不变系统的SGA算法可应用于时变编队系统。仿真结果

本文系统介绍了短期电力负荷预测的重要性、主要方法及其应用。内容涵盖传统预测方法如时间序列模型、回归模型和卡尔曼滤波，以及基于计算智能的技术如人工神经网络、专家系统、模糊-神经网络、遗传算法和支持向量机。文章对比了各类方法的优缺点，并通过实际案例分析展示了其应用场景。最后探讨了短期负荷预测的发展趋势，包括多方法融合、更多影响因素的引入、实时数据应用以及智能化与自动化的发展方向，为电力系统的高效运行提供技术支撑。

本文探讨了动态细胞结构（DCS）网络在安全关键系统中的在线预测性能分析方法。针对DCS网络的动态增长特性，提出了参数敏感性分析和有效性指数（VI）两种评估手段，用于衡量其召回与泛化能力。通过人工数据示例和NASA智能飞行控制系统（IFCS）的案例研究，验证了这些方法在检测模型可靠性、识别高误差区域以及监控故障适应过程中的有效性。研究表明，敏感性度量和有效性指数可为神经自适应控制系统的实时性能监控与验证提供有力支持。

本文系统介绍了模块化神经网络的概念、生理心理基础、典型架构及其在生物识别领域的应用。文章阐述了模块化神经网络通过将复杂任务分解为简单子任务，在模型复杂度、鲁棒性、可扩展性和计算效率等方面的优势，并详细分析了HME、输入分区网络和最小-最大网络等代表性架构。重点探讨了其在说话人识别、手写识别和掌纹识别中的实际应用效果，展示了优越的分类性能和识别准确率。同时展望了与新兴技术融合、应用领域拓展等发展趋势，提出了当前面临的挑战及解决方案，并通过医疗影像诊断案例验证了其实用价值，最后总结了模块化神经网络在未来多领域应

本文提出了一种结合多种表示的竞争学习网络用于序列数据聚类的方法，通过集成不同表示（如PLS、PCF和DFT）下的RPCCL网络，有效解决了传统聚类算法在处理高维、高相关性和含噪声序列数据时的模型选择与分组难题。该方法利用聚类集成技术与基于互信息的共识选择机制，实现了自动确定簇数量并提升聚类准确性。实验在Cylinder-Bell-Funnel和CAVIAR等基准数据集上验证了其优越性能，尤其在复杂和未知环境下表现鲁棒。文章还探讨了当前挑战，并展望了未来在理论分析、方法改进和多领域应用拓展的研究方向。

本文介绍了一种具有高斯过零函数的最小-最大模块化网络（M3-GZC），该网络通过将多类问题分解为多个两类子问题，并利用高斯过零判别函数进行实例分离，具备高度模块化、增量学习能力、学习收敛保证以及对未知输入的识别能力。文章详细阐述了M3-GZC的结构、特性及其与最近邻算法和RBF网络的关系，并提出了凝聚与缩减ETIC算法用于实例修剪，以及基于感受野分析的结构修剪方法。实验结果表明，这些优化策略能显著减小网络规模、加快响应速度，同时保持良好的分类性能。

本文提出了一种基于进化算法（EA）和粒子群优化（PSO）的合作系统——REAPSO，用于进化循环神经网络（RNN）。该算法通过交替进行网络架构的进化与连接权重的学习，有效解决了传统方法中的移动目标问题和噪声适应度评估问题。结合扩展训练（ET）算法与进化添加连接（EAC）策略，REAPSO在时间序列建模和连续搅拌釜式反应器（CSTR）状态估计任务中表现出优异的准确性与泛化能力。实验结果表明，REAPSO在多个性能指标上优于TDRB、GA、PSO和HGAPSO等现有方法，且能自适应地生成精简高效的网络结构。该算

本文提出了一种基于梯度的稀疏高斯过程回归前向贪心算法，通过在每次迭代中构造而非选择基向量，借鉴梯度提升框架优化目标函数。该方法克服了传统基向量选择的局限性，在高维和大规模数据集上展现出优异的泛化性能。实验表明，该算法在多个基准数据集上的均方误差（MSE）和负对数预测分布（NLPD）指标优于现有主流稀疏GPR方法，尤其适用于对泛化能力要求高的场景。此外，算法具有良好的可扩展性，可推广至核逻辑回归和SVM等模型，具备广泛的应用前景。

本文探讨了如何生成不同的神经网络，重点分析了负相关学习与自助法在构建多样化神经网络中的应用，指出了传统交叉验证和早停法在稳定性与泛化能力方面的局限性。提出了一种基于交叉验证的新方法，通过学习多个神经网络的平均输入-输出映射来训练一个鲁棒的单个神经网络，实验表明该方法能显著降低模型差异并提升稳定性。研究还展示了在真实数据集上不同方法的性能对比，为神经网络的设计与优化提供了有效思路和实践指导。

本文提出了一种基于博弈论的自组织映射模型GTSOM，旨在解决传统SOM在训练过程中存在的局部优化问题。通过引入博弈论机制，GTSOM实现了对聚类质量、学习率和邻域大小的全局优化，显著提升了地图的整体性能。实验结果表明，GTSOM在聚类间距离、密度统一性和整体质量方面均优于传统SOM，尤其在结合聚类表示与用户定义质量阈值时，可大幅减少运行时间。该方法在图像识别等领域展现出良好的应用前景，尽管面临计算复杂度高和参数调优难等挑战，但仍为未来机器学习发展提供了新方向。

本文综述了脉冲神经网络（SNN）的学习机制，介绍了从Hodgkin-Huxley模型到简化积分发放神经元模型的发展历程。重点探讨了基于脉冲时间依赖可塑性（STDP）的学习机制在SNN中的应用，包括信号选择、非线性函数逼近、刺激整合、异或逻辑运算和跨模态坐标转换等任务。通过多种编码方式如相位编码和时空模式编码，SNN能够模拟生物神经系统的信息处理过程。文章还展示了SNN在抗噪声和容错方面的优势，为构建更接近生物真实性的类脑人工智能系统提供了理论基础与实现路径。

本文提出了一种名为潜在吸引子（Latent Attractor, LA）的神经网络范式，用于解决复杂认知任务中的多尺度上下文依赖问题。该模型结合类型 I（即时上下文）和类型 II（情景上下文）信息处理机制，通过自适应、重叠且动态组装的神经模块实现对当前刺激与历史上下文的协同响应。潜在吸引子不直接主导网络输出，而是作为对神经活动的动态偏差，调节响应的同时保留输入信息。文章详细介绍了其网络架构、学习机制及在多模式上下文识别和一阶多尺度序列学习中的应用，并展示了模拟结果的有效性。该范式为构建具有生物合理性的自主学

本文系统探讨了时滞动力系统中各类神经网络的稳定性分析通用方法，涵盖Hopfield神经网络、Cohen-Grossberg神经网络及其带有时变、分布和混合时滞的广义模型。通过引入统一的数学框架和一系列稳定性定理，提出了适用于连续与不连续激活函数、周期输入及多类型时滞结构的分析策略。重点介绍了基于不等式条件和线性矩阵不等式（LMI）的方法，并结合Matlab工具实现求解。文章总结了不同方法的优势与局限，验证了已有结果的包容性，并展望了未来在复杂时滞建模、多学科交叉与新型分析工具方面的研究方向。

本文提出并比较了两种新的支持向量机（SVM）训练数据选择方法：基于置信度度量和基于Hausdorff距离的选择策略，旨在通过筛选潜在的支持向量来缩减训练集规模，提升训练效率。实验结果表明，在多种真实数据集上，这些方法在保持分类性能的同时显著减少了训练数据量，尤其基于置信度度量的方法表现接近理想标准。同时，研究发现高缩减率下需去除离群点以维持性能，而随机抽样虽简单却表现稳定。保持类别分布的数据选择有助于提高分类准确率。

本文介绍了线性支持向量机中的变量选择方法，重点讨论了L1范数SVM和双重正则化SVM（DrSVM）。L1范数SVM通过L1惩罚实现稀疏解，具备变量选择能力，但在处理高度相关变量时存在局限；DrSVM结合L1与L2惩罚，克服了L1范数SVM的不足，具有分组效应，能有效识别相关变量组，适用于p≫n的高维场景。文章还分析了DrSVM的分段线性解路径性质、高效算法及复杂度，并通过模拟数据和微阵列数据分析验证其优越性。最后总结了不同SVM方法的适用场景，并展望了损失函数优化、因子选择和算法性能提升等未来方向。

本文探讨了双曲函数网络在模式分类中的应用，提出了一种基于线性组合双曲基函数的新型网络结构，包括SinhNet、CoshNet和TanhNet。通过降维多元展开模型与正则化最小二乘法实现高效训练，避免了传统神经网络中非线性参数迭代带来的收敛难题。实验在42个UCI数据集上进行，结果表明TanhNet在分类准确率上表现最优，SinhNet和CoshNet也具有竞争力。该方法具有训练速度快、无需初始化、模型参数少等优点，在兼顾准确性与效率方面展现出巨大潜力。未来可拓展至医疗影像、金融预测等领域，并进一步优化结构与