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随着自动机在计算机科学的若干领域中有广泛的应用[1]，以及自动机理论的发展，出现了各种自动机的变形，包括双向有穷状态自动机和带输出的有穷状态自动机[2]。其中，一种带输出的有穷状态自动机的重要模型即为自动机的先驱Mealy机，Mealy机是现代计算机的理论结构。 在二十世纪八十年代中后期，人工神经网络理论作为一个前沿研究领域在世界范围内迅速发展起来[1]。由于它在优化、控制、规划和图像处理等领域的广泛应用，各类神经网络模型受到科学家们的极大关注[3]。其中，递归神经网络由于具有较强的优化计算能力，所以是目前神经计算应用最为广泛的一类神经网络模型[4]。在语音处理应用和语言归纳方面，递归网络模型被用作识别模型，且通过某些成本标准梯度下降优化的方法（所谓的“反向传播”技术）使其适应于实验数据[5]。 如果将这自动机与神经网络结合起来，必将为计算机的智能化奠定坚实的基础。但是，尽管现在对神经网络和自动机相结合使用的研究很多，可递归神经网络与Mealy机的构造却少之又少，所以值得我们去研究，是当下需要研究的重要任务，也需要我们去积极探索。

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Android黑名单管理系统毕业论文 目 录 第一章 绪 论 1 1.1 研究背景 1 1.2 研究的目的与意义 3 1.3 内容概要 4 第二章 Android相关知识 5 2.1 Android简介 5 2.2 Android的系统架构 5 2.3 Android应用程序四大组件 7 2.4 Intent类 9 2.5 Java语言和事件处理模型 9 2.6 异常处理 10 2.7 SQLite数据库 11 2.7.1 SQLite的功能 11 2.7.2 SQLite简介 11 2.7.3 SQLite特性 11 第三章 系统模块设计 13 3.1 系统需求分析 13 3.2 可行性分析 14 3.3 系统概要设计 14 3.4 系统主要功能模块设计 16 第四章 详细设计 19 4.1 主页面设计 19 4.2 黑名单管理模块 20 4.3 防火墙设置模块 22 4.4 拦截记录模块 23 4.5 拦截统计图模块 24 总结与展望 25 致 谢 26 参考文献 27