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2004年 第26卷 第8期
2004, 26(8): 1177-1182.
摘要:
蚁群优化算法是根据自然界中蚂蚁能够将食物以最短路径搬回蚁巢这一智能行为而提出的一种新颖的进化算法，该算法不仅具有很好的鲁棒性，良好的正反馈特性，而且具有并行分布计算的特点。同时，支持向量机又是一种基于结构风险最小化原理的机器学习技术，具有很强的学习泛化能力，为此，文章提出了基于蚁群优化算法和支持向量机的人脸性别分类的方法。首先，通过KL变换降低人脸性别特征的维数，并根据特征值按照从大到小的顺序进行排列，然后采用10-交叉确认技术，用蚁群优化算法对人脸性别特征面进行选择，以对支持向量机进行学习、训练和测试。实验表明，与其他分类算法相比较，这种方法不仅图像处理简单，实用性强，而且正确识别率特别高。
蚁群优化算法是根据自然界中蚂蚁能够将食物以最短路径搬回蚁巢这一智能行为而提出的一种新颖的进化算法，该算法不仅具有很好的鲁棒性，良好的正反馈特性，而且具有并行分布计算的特点。同时，支持向量机又是一种基于结构风险最小化原理的机器学习技术，具有很强的学习泛化能力，为此，文章提出了基于蚁群优化算法和支持向量机的人脸性别分类的方法。首先，通过KL变换降低人脸性别特征的维数，并根据特征值按照从大到小的顺序进行排列，然后采用10-交叉确认技术，用蚁群优化算法对人脸性别特征面进行选择，以对支持向量机进行学习、训练和测试。实验表明，与其他分类算法相比较，这种方法不仅图像处理简单，实用性强，而且正确识别率特别高。
2004, 26(8): 1183-1189.
摘要:
网格特征是图像识别中一类重要特征，而变形模板对于复杂的图像识别问题如字符识别、数字识别、图标识别等表现出很好的性能，但变形模板很费时。该文针对网格特征提出了变形网格，并分析了变形模板与变形网格之间的近似等价性。所提方法对网格进行变形而不是对图像变形，因而速度比变形模板快得多，而且性能相差不大。把这种方法分别应用于图标识别和脱机手写汉字识别。图标识别实验中变形模板使识别率提高了7.5%，而变形网格使识别率提高了7.3%、手写汉字识别实验中变形模板使识别率提高了6.1%，而变形网格使识别率提高了5.8%。考虑到变形网格比变形模板快得多，所以这种方法是有优势的。
网格特征是图像识别中一类重要特征，而变形模板对于复杂的图像识别问题如字符识别、数字识别、图标识别等表现出很好的性能，但变形模板很费时。该文针对网格特征提出了变形网格，并分析了变形模板与变形网格之间的近似等价性。所提方法对网格进行变形而不是对图像变形，因而速度比变形模板快得多，而且性能相差不大。把这种方法分别应用于图标识别和脱机手写汉字识别。图标识别实验中变形模板使识别率提高了7.5%，而变形网格使识别率提高了7.3%、手写汉字识别实验中变形模板使识别率提高了6.1%，而变形网格使识别率提高了5.8%。考虑到变形网格比变形模板快得多，所以这种方法是有优势的。
2004, 26(8): 1190-1195.
摘要:
根据信息融合的思想，提出了基于Kalman滤波的Helmholtz进化算法(KFHMEA)。在KFHMEA中，首先将种群分成若干子种群，各子种群独立使用Helmholtz机来估计其状态，然后用Kalman滤波器把这些状态信息相融合，并将融合后的信息反馈到各子种群中。仿真实验表明，这种Kalman融合机制能够大大增强原有算法的稳定性和全局搜索能力，从而提高了算法的整体性能。
根据信息融合的思想，提出了基于Kalman滤波的Helmholtz进化算法(KFHMEA)。在KFHMEA中，首先将种群分成若干子种群，各子种群独立使用Helmholtz机来估计其状态，然后用Kalman滤波器把这些状态信息相融合，并将融合后的信息反馈到各子种群中。仿真实验表明，这种Kalman融合机制能够大大增强原有算法的稳定性和全局搜索能力，从而提高了算法的整体性能。
2004, 26(8): 1196-1202.
摘要:
仅有角度量测值的多传感器系统对目标的跟踪方法有其困难之处，但它具有较广泛的应用背景。该文以不同载体上的两部传感器为例较系统地分析了这种情况下的关联跟踪和融合滤波方法。对于无干扰信号的情况，提出了传感器的可用性矩阵，并给出了确定该矩阵的方法，建立了相应的融合估计方程；对于密集干扰信号的情况给出了融合跟踪门的建立方法和概率数据关联滤波(PDAF)算法，并对相应算法进行了仿真验证。
仅有角度量测值的多传感器系统对目标的跟踪方法有其困难之处，但它具有较广泛的应用背景。该文以不同载体上的两部传感器为例较系统地分析了这种情况下的关联跟踪和融合滤波方法。对于无干扰信号的情况，提出了传感器的可用性矩阵，并给出了确定该矩阵的方法，建立了相应的融合估计方程；对于密集干扰信号的情况给出了融合跟踪门的建立方法和概率数据关联滤波(PDAF)算法，并对相应算法进行了仿真验证。
2004, 26(8): 1203-1209.
摘要:
在数据挖掘中，经常会遇到和分析大量具有数值和类属特征的数据。然而，现有的大多数算法只能单独处理数值特征数据或类属特征数据，而不能分析具有混合属性的数据。为此，该文提出了一种基于GA的模糊聚类新算法，通过改进聚类目标函数将数值特征与类属特征相结合，从而实现具有混合属性特征数据的聚类分析；通过引入GA算法能够快速得到全局最优解，而且不依赖于原型初始化。实验结果表明，基于GA的新聚类算法对于处理具有混合特征的大数据集聚类问题是相当有效的。
在数据挖掘中，经常会遇到和分析大量具有数值和类属特征的数据。然而，现有的大多数算法只能单独处理数值特征数据或类属特征数据，而不能分析具有混合属性的数据。为此，该文提出了一种基于GA的模糊聚类新算法，通过改进聚类目标函数将数值特征与类属特征相结合，从而实现具有混合属性特征数据的聚类分析；通过引入GA算法能够快速得到全局最优解，而且不依赖于原型初始化。实验结果表明，基于GA的新聚类算法对于处理具有混合特征的大数据集聚类问题是相当有效的。
2004, 26(8): 1210-1217.
摘要:
在系统分析非线性盲源分离模型和算法的基础上，提出了基于输出信号联合累积量的非线性盲 源分离算法，并提出采用多宇宙并行量子遗传算法的优化求解方法，仿真结果表明了算法的有效性。
在系统分析非线性盲源分离模型和算法的基础上，提出了基于输出信号联合累积量的非线性盲 源分离算法，并提出采用多宇宙并行量子遗传算法的优化求解方法，仿真结果表明了算法的有效性。
2004, 26(8): 1218-1223.
摘要:
码分多址信号在无线多径衰落信道条件下的盲多用户检测具有很大的理论和实际意义。该文提出了一种直接基于最小均方误差(MMSE)准则的盲多用户检测算法。为保证算法收敛到目标用户，提出了一种基于MMSE准则的新的线性约束方法。该方法能保证检测器收敛到最优MMSE解。此外，该文还设计了一种形式简单、快速收敛的迭代算法。对比现有的最小输出能量(MOE)算法，仿真结果表明本文算法具有较好的性能。
码分多址信号在无线多径衰落信道条件下的盲多用户检测具有很大的理论和实际意义。该文提出了一种直接基于最小均方误差(MMSE)准则的盲多用户检测算法。为保证算法收敛到目标用户，提出了一种基于MMSE准则的新的线性约束方法。该方法能保证检测器收敛到最优MMSE解。此外，该文还设计了一种形式简单、快速收敛的迭代算法。对比现有的最小输出能量(MOE)算法，仿真结果表明本文算法具有较好的性能。
2004, 26(8): 1224-1231.
摘要:
该文提出了一种从单个阵元接收数据中估计未知波形信号多径回波时延的新方法。该方法通过建立单阵元接收数据的频域信号模型，分析得出了利用该模型估计多径时延与利用阵列估计来波方向问题的相似性。进而，估计来波方向的ESPRIT算法被改造用于估计多径时延。文中还对通过信号模型估值存在的模糊问题进行了分析，并提出了解决办法。仿真实验结果证明了新方法的有效性。
该文提出了一种从单个阵元接收数据中估计未知波形信号多径回波时延的新方法。该方法通过建立单阵元接收数据的频域信号模型，分析得出了利用该模型估计多径时延与利用阵列估计来波方向问题的相似性。进而，估计来波方向的ESPRIT算法被改造用于估计多径时延。文中还对通过信号模型估值存在的模糊问题进行了分析，并提出了解决办法。仿真实验结果证明了新方法的有效性。
2004, 26(8): 1232-1236.
摘要:
在阵列信号处理中，提取回波信号中的空间频率，可以得到目标的方位信息。该文正是利用小 波变换的时间-频率特性，对回波信号进行时间-空间处理，从而对目标方位进行了估计。文中给出了计算机仿真结果，并与基于短时傅里叶变换的估计结果进行了比较。
在阵列信号处理中，提取回波信号中的空间频率，可以得到目标的方位信息。该文正是利用小 波变换的时间-频率特性，对回波信号进行时间-空间处理，从而对目标方位进行了估计。文中给出了计算机仿真结果，并与基于短时傅里叶变换的估计结果进行了比较。
2004, 26(8): 1237-1244.
摘要:
对于时滞双向联想记忆(DBAM)神经网络的平衡点的稳定性问题，目前人们已经得到了很多富有意义的成果。该文提出一种新的神经网络模型标准神经网络模型(SNNM)，通过状态的线性变换，将DBAM神经网络转化为时滞SNNM(DSNNM)，并利用有关DSNNM的稳定性的一些结论，得到DBAM神经网络平衡点的全局渐近稳定性的充分条件。这些条件都以线性矩阵不等式(LMI)的形式给出，容易验证，保守性低。该方法扩展了以前的稳定性结果，同时也适用于其它类型的递归神经网络(时滞或非时滞)的稳定性分析。
对于时滞双向联想记忆(DBAM)神经网络的平衡点的稳定性问题，目前人们已经得到了很多富有意义的成果。该文提出一种新的神经网络模型标准神经网络模型(SNNM)，通过状态的线性变换，将DBAM神经网络转化为时滞SNNM(DSNNM)，并利用有关DSNNM的稳定性的一些结论，得到DBAM神经网络平衡点的全局渐近稳定性的充分条件。这些条件都以线性矩阵不等式(LMI)的形式给出，容易验证，保守性低。该方法扩展了以前的稳定性结果，同时也适用于其它类型的递归神经网络(时滞或非时滞)的稳定性分析。
2004, 26(8): 1245-1249.
摘要:
高性能计算机系统是现代SAR地面处理系统中的重要组成部分。与其它高性能计算问题相比，SAR成像处理有其特殊性。随着高性能计算服务器架构的不同，SAR成像处理的性能存在很大的差别。该文分析了高性能计算服务器架构中的各个部分对SAR成像处理性能的影响，并在此基础上指出可以通过一系列典型测试，较为准确地预测在多节点环境下的SAR成像处理性能。通过对测试和计算结果的分析，进一步指出对SAR成像处理的优化方向和策略。
高性能计算机系统是现代SAR地面处理系统中的重要组成部分。与其它高性能计算问题相比，SAR成像处理有其特殊性。随着高性能计算服务器架构的不同，SAR成像处理的性能存在很大的差别。该文分析了高性能计算服务器架构中的各个部分对SAR成像处理性能的影响，并在此基础上指出可以通过一系列典型测试，较为准确地预测在多节点环境下的SAR成像处理性能。通过对测试和计算结果的分析，进一步指出对SAR成像处理的优化方向和策略。
2004, 26(8): 1250-1255.
摘要:
该文提出了一种星载SAR分布目标原始数据模拟的方法。以Kirchhoff近似及小平面单元理论为基础，讨论并给出了组成分布目标基本单元的小平面后向散射系数的计算方法。接着介绍了分布目标的回波模型，具体阐述了分布目标的原始数据形成方法。通过对原始数据成像处理后得到的图像进行分析，验证了此方法的有效性。
该文提出了一种星载SAR分布目标原始数据模拟的方法。以Kirchhoff近似及小平面单元理论为基础，讨论并给出了组成分布目标基本单元的小平面后向散射系数的计算方法。接着介绍了分布目标的回波模型，具体阐述了分布目标的原始数据形成方法。通过对原始数据成像处理后得到的图像进行分析，验证了此方法的有效性。
2004, 26(8): 1256-1261.
摘要:
跳时技术是超宽带无线电通信技术的一个重要组成部分，在该系统中起着至关重要的作用。为 了满足系统的要求，跳时序列必须具有良好的相关性能，即自相关性和互相关性。该文分析了跳时序列的相关性能，得出了跳时序列相关值的上界和下界。同时还提出了一种改善跳时序列相关性能的方法，使得跳时序列的最大互相关值和最大异相自相关值都降低了一半。
跳时技术是超宽带无线电通信技术的一个重要组成部分，在该系统中起着至关重要的作用。为 了满足系统的要求，跳时序列必须具有良好的相关性能，即自相关性和互相关性。该文分析了跳时序列的相关性能，得出了跳时序列相关值的上界和下界。同时还提出了一种改善跳时序列相关性能的方法，使得跳时序列的最大互相关值和最大异相自相关值都降低了一半。
2004, 26(8): 1262-1268.
摘要:
该文针对WCDMA反向随机接入信道前置同步码的多码限时捕获特点，提出了一种低复杂度的两级相关捕获电路，给出了快速捕获算法。该算法对多径信号进行联合处理，由于利用了多径信息，分析和数值结果表明该算法在多用户多径衰落环境下能获得比单径衰落时更好的捕获性能。
该文针对WCDMA反向随机接入信道前置同步码的多码限时捕获特点，提出了一种低复杂度的两级相关捕获电路，给出了快速捕获算法。该算法对多径信号进行联合处理，由于利用了多径信息，分析和数值结果表明该算法在多用户多径衰落环境下能获得比单径衰落时更好的捕获性能。
2004, 26(8): 1269-1275.
摘要:
低密度校验(Low-Density Parity-Check,LDPC)码是一种基于图和迭代译码的信道编码方案，性能非常接近Shannon极限且实现复杂度低，具有很强的纠错抗干扰能力。该文深入研究了LDPC码的编码和译码基本原理，并将其应用于移动衰落信道图像的传输中，仿真结果表明LDPC码能为图像传输带来显著的性能提高，且系统复杂度低，译码时延短。
低密度校验(Low-Density Parity-Check,LDPC)码是一种基于图和迭代译码的信道编码方案，性能非常接近Shannon极限且实现复杂度低，具有很强的纠错抗干扰能力。该文深入研究了LDPC码的编码和译码基本原理，并将其应用于移动衰落信道图像的传输中，仿真结果表明LDPC码能为图像传输带来显著的性能提高，且系统复杂度低，译码时延短。
2004, 26(8): 1276-1281.
摘要:
扩频系统频域抗干扰算法通常采用数据加窗降低截断引起的频谱泄漏，采用数据重叠降低加窗带来的信噪比损耗。该文分析了数据加窗带来的信噪比损耗，研究了采用数据重叠后的信号合成输出问题，在Capozza(2000)的重叠选择输出方法的基础上提出了一种重叠相加输出方法。理论分析和仿真结果表明，与重叠选择输出方法相比，重叠相加输出方法减小了数据加窗引入的信噪比损耗，代价是增加了少量的加法运算。
扩频系统频域抗干扰算法通常采用数据加窗降低截断引起的频谱泄漏，采用数据重叠降低加窗带来的信噪比损耗。该文分析了数据加窗带来的信噪比损耗，研究了采用数据重叠后的信号合成输出问题，在Capozza(2000)的重叠选择输出方法的基础上提出了一种重叠相加输出方法。理论分析和仿真结果表明，与重叠选择输出方法相比，重叠相加输出方法减小了数据加窗引入的信噪比损耗，代价是增加了少量的加法运算。
2004, 26(8): 1282-1287.
摘要:
多输出逻辑函数是构造密码系统的重要工具，相关免疫性是设计安全逻辑函数的重要准则。该文利用一种较为简单的方法证明了多输出逻辑函数相关免疫性两种刻划的等价性。还对一类利用多输出逻辑函数相关免疫函数构造的密钥流生成器进行了相关性分析，证明了这种构造方法是不成立的，并不能达到构造者期望的相关免疫性，并且分别利用Walsh变换技术和线性序列电路逼近方法找出了这类密钥流生成器的漏洞，从而说明这类生成器在相关攻击下是脆弱的。
多输出逻辑函数是构造密码系统的重要工具，相关免疫性是设计安全逻辑函数的重要准则。该文利用一种较为简单的方法证明了多输出逻辑函数相关免疫性两种刻划的等价性。还对一类利用多输出逻辑函数相关免疫函数构造的密钥流生成器进行了相关性分析，证明了这种构造方法是不成立的，并不能达到构造者期望的相关免疫性，并且分别利用Walsh变换技术和线性序列电路逼近方法找出了这类密钥流生成器的漏洞，从而说明这类生成器在相关攻击下是脆弱的。
2004, 26(8): 1288-1293.
摘要:
可验证秘密分享在诸如对机密信息的安全保存与合法利用、密钥托管、面向群体的密码学、多 方安全计算、接入控制及电子商务等许多方面都有着广泛的应用。该文对向量空间接入结构上的可验证秘密分享进行了研究。提出了这类接入结构上的一个信息论安全的高效可验证秘密分享协议。新提出的协议不仅具有较高的信息速率，而且计算和通信代价都远远的低于已有的广义可验证秘密分享协议。
可验证秘密分享在诸如对机密信息的安全保存与合法利用、密钥托管、面向群体的密码学、多 方安全计算、接入控制及电子商务等许多方面都有着广泛的应用。该文对向量空间接入结构上的可验证秘密分享进行了研究。提出了这类接入结构上的一个信息论安全的高效可验证秘密分享协议。新提出的协议不仅具有较高的信息速率，而且计算和通信代价都远远的低于已有的广义可验证秘密分享协议。
2004, 26(8): 1294-1299.
摘要:
结合神经网络和模糊系统两者的优点，首次提出并建立了基于自适应神经模糊推理系统的混沌序列产生模型，其中系统适配参数的搜索运用遗传算法来实现。对该模型产生的混沌序列相关性、平衡性进行了检验。结果表明，其性能均达到或优于由混沌映射直接产生的混沌序列，且具有很高的复杂度，适合作为扩频通信应用的伪随机码。
结合神经网络和模糊系统两者的优点，首次提出并建立了基于自适应神经模糊推理系统的混沌序列产生模型，其中系统适配参数的搜索运用遗传算法来实现。对该模型产生的混沌序列相关性、平衡性进行了检验。结果表明，其性能均达到或优于由混沌映射直接产生的混沌序列，且具有很高的复杂度，适合作为扩频通信应用的伪随机码。
2004, 26(8): 1300-1305.
摘要:
通过多协议波长交换MtS(Multi-Protocol Lainbda Switching)技术向副载波域的延伸，该文提出了一种全新的宽带光网络技术方案以期实现电视网与Internet网的高效融合基于副载波标签和交换接口的多协议副载波/波长标签交换网络。利用新型复合标签，在独特的副载波/波长双层交换结构的基础上，实现了多层互动的流量工程和灵活的服务质量QoS(Quality of Service)保证，有效利用了波长资源。同时给出了双层标签交换机的框架结构，分析了其性能，并指出了该方案面临的关键问题及相关解决途径。
通过多协议波长交换MtS(Multi-Protocol Lainbda Switching)技术向副载波域的延伸，该文提出了一种全新的宽带光网络技术方案以期实现电视网与Internet网的高效融合基于副载波标签和交换接口的多协议副载波/波长标签交换网络。利用新型复合标签，在独特的副载波/波长双层交换结构的基础上，实现了多层互动的流量工程和灵活的服务质量QoS(Quality of Service)保证，有效利用了波长资源。同时给出了双层标签交换机的框架结构，分析了其性能，并指出了该方案面临的关键问题及相关解决途径。
2004, 26(8): 1306-1311.
摘要:
DCF应用在多速率无线局域网中存在严重的不公平性：高速率站点占用信道的时间远小于低速率站点，只获得与低速率站点相同的吞吐量。该文利用区分服务的思想，提出接入时间公平的MDCF。MDCF通过为不同速率的站点设置不同的初始竞争窗口，来实现与发送速率成正比的接入概率，从而保证接入时间的公平性，理论分析和仿真结果都表明MDCF能够较大地提高多速率无线局域网中的时间公平性及吞吐量。
DCF应用在多速率无线局域网中存在严重的不公平性：高速率站点占用信道的时间远小于低速率站点，只获得与低速率站点相同的吞吐量。该文利用区分服务的思想，提出接入时间公平的MDCF。MDCF通过为不同速率的站点设置不同的初始竞争窗口，来实现与发送速率成正比的接入概率，从而保证接入时间的公平性，理论分析和仿真结果都表明MDCF能够较大地提高多速率无线局域网中的时间公平性及吞吐量。
2004, 26(8): 1312-1318.
摘要:
为了在无线数据传输中获得更高的频谱利用率，提出了一种用于正交频分复用(OFDM)的基于容量估计的子带自适应Turbo编码调制方法。其目标是在恒定发送功率和目标误码率(BER)限制下优化系统吞吐。仿真表明，在发端完全信道估计下，此自适应OFDM方法比基于固定门限的自适应Turbo编码调制有2.5-5 dB的信噪比(SNR)增益。然而，时变信道中反馈信息的延时会带来自适应性能的恶化。文中接着通过研究表明，在子带自适应编码调制中，减少选取子带的个数，充分利用OFDM频域上的分集特性是一种可以降低信道时变带来性能恶化的有效途径。
为了在无线数据传输中获得更高的频谱利用率，提出了一种用于正交频分复用(OFDM)的基于容量估计的子带自适应Turbo编码调制方法。其目标是在恒定发送功率和目标误码率(BER)限制下优化系统吞吐。仿真表明，在发端完全信道估计下，此自适应OFDM方法比基于固定门限的自适应Turbo编码调制有2.5-5 dB的信噪比(SNR)增益。然而，时变信道中反馈信息的延时会带来自适应性能的恶化。文中接着通过研究表明，在子带自适应编码调制中，减少选取子带的个数，充分利用OFDM频域上的分集特性是一种可以降低信道时变带来性能恶化的有效途径。
2004, 26(8): 1319-1324.
摘要:
GPS(Global Positioning System)接收机中参考频率源的性能对接收机整体性能有着诸多影响。该文对在GPS接收机中使用最多的晶振的误差特性和性能影响进行了分析，在此基础上提出了一种模拟晶振频率误差的方法，即首先确定晶振在给定取样时间间隔上各主要随机误差成分的Allan(阿仑)方差参数，由此反演产生相应的各项晶振频率误差模拟序列并进行叠加。文中给出了计算机数值模拟的方法，并对仿真实验结果进行了分析，从而为GPS接收机设计、性能评估和测试平台如GPS信号模拟器的研制提供有关的理论支持和设计方法。
GPS(Global Positioning System)接收机中参考频率源的性能对接收机整体性能有着诸多影响。该文对在GPS接收机中使用最多的晶振的误差特性和性能影响进行了分析，在此基础上提出了一种模拟晶振频率误差的方法，即首先确定晶振在给定取样时间间隔上各主要随机误差成分的Allan(阿仑)方差参数，由此反演产生相应的各项晶振频率误差模拟序列并进行叠加。文中给出了计算机数值模拟的方法，并对仿真实验结果进行了分析，从而为GPS接收机设计、性能评估和测试平台如GPS信号模拟器的研制提供有关的理论支持和设计方法。
2004, 26(8): 1325-1331.
摘要:
该文提出了一种电流型CMOS电路的并联开关结构，使得电流型CMOS电路能在较低的电源电压下工作，因而可以实现电路的低功耗设计，同时在相同的电源电压下，采用并联开关结构的电路比相应的串联开关电路具有更快的速度，PSPICE模拟证明了采用并联开关结构设计的电路能在较低的电源电压下工作，并具有较小的电路延时。
该文提出了一种电流型CMOS电路的并联开关结构，使得电流型CMOS电路能在较低的电源电压下工作，因而可以实现电路的低功耗设计，同时在相同的电源电压下，采用并联开关结构的电路比相应的串联开关电路具有更快的速度，PSPICE模拟证明了采用并联开关结构设计的电路能在较低的电源电压下工作，并具有较小的电路延时。
2004, 26(8): 1332-1339.
摘要:
量子计算与人工神经网络相结合的量子神经网络(Quantum Neural Networks,QNN)有可能成为未来信息处理的重要手段。分析了人工神经网络向QNN演变的动因及形式、QNN的优势及可能的物理实现方法。着重讨论了几种QNN模型的结构、学习方法及特性，并阐述了QNN在模式识别、纠缠计算、函数近似等方面的初步应用。
量子计算与人工神经网络相结合的量子神经网络(Quantum Neural Networks,QNN)有可能成为未来信息处理的重要手段。分析了人工神经网络向QNN演变的动因及形式、QNN的优势及可能的物理实现方法。着重讨论了几种QNN模型的结构、学习方法及特性，并阐述了QNN在模式识别、纠缠计算、函数近似等方面的初步应用。
2004, 26(8): 1340-1344.
摘要:
对现有的各种公平交换协议进行了分类。利用公开可验证秘密共享原理、群加密方案，提出一 个新的基于离线半可信第三方的多方公平交换协议，离线第三方只在意外情况下才介入协议且其只能解密半个密钥分量，既保证了交换数据的机密性又实现了交易的真正公平，且交换的拓扑关系也对外(包括第三方) 保密。
对现有的各种公平交换协议进行了分类。利用公开可验证秘密共享原理、群加密方案，提出一 个新的基于离线半可信第三方的多方公平交换协议，离线第三方只在意外情况下才介入协议且其只能解密半个密钥分量，既保证了交换数据的机密性又实现了交易的真正公平，且交换的拓扑关系也对外(包括第三方) 保密。
