网络丝结构模型的研究

通过实验分析提出网络丝结构及其形成机理，并且在此基础上建立了网络结的结构模型，分析了加工工艺对网络结构和性能的影响，为开拓网络丝应用领域有益的理论依据。     

一种基于规则库的贝叶斯网络开发器的设计与实现

贝叶斯网络作为不确定性知识表达和推理的一种方法在很多领域都有着广泛的应用，作者在文中提出了一种根据许多专家提供的规则库进行贝叶斯网络结构学习的新算法，并且通过严密的推理对以往的CPT学习算法进行了一些有意义的改进，进而形成了一个较为完备的贝叶斯网络学习。     

沥青氧化塔针入度软测量

针对沥青生产过程中的重要质量指标难以测量问题进行研究。采用部分最小二乘与神经网络相结合的方法建立软测量模型。并分别通过3种网络结构对过程数据进行仿真实验。结果表明，采用改进RBF网络建立的软测量模型在泛化能力和收敛速度上都有明显提高。     

网络生丝网络速比的研究

本研究了网络生丝在形成过程中的卷绕成网规律及网络速比对巢制网络生丝的影响，提出了缫制网络生丝的网络速比。     

基于模块化神经网络的轴承故障判断方法

提出了一种用于滚动轴承类故障识别的混合模块化神经网络方法．该方法将用于检测故障的过滤网络模块与用于分类的网络模块相组合．首先将不同故障类别轴承的振动信号形成的特征向量经过滤模块，用改进的BP算法判断有无故障，然后经分类网络模块确定其所属故障类型．分类模块中的网络结构则通过对每类故障独立训练形成．实验结果证明，与单一神经网络学习及判断结果相比较，本文提出的方法准确率更高，实用性更强．     

快递网络结构研究进展

快递网络结构的设计与优化是快递研究领域的热点问题。从快递网络结构基本理论研究出发,梳理国内外快递网络结构发展历程和研究现状,主要从全连通快递网络结构、轴辐式快递网络结构以及混合式快递网络结构三个层面评述国内外快递网络结构研究成果,分析快递网络结构的发展趋势和未来研究方向。     

在线社交超网络的信息全局传播模型

信息爆炸时代,在线社交网络作为信息传播的主要途径被广泛应用,但在线社交网络中信息传播的动态过程往往难以准确预测和防控。该文引入超图中的超边描述两个或两个以上个体之间复杂的社交关系,利用基于超网络动态演化模型构建在线社交超网络,并结合基于反应过程策略的SIS模型,对在线社交超网络中信息全局传播的动态过程进行理论分析和仿真实验。使用平均场理论得到超网络结构参数与传播率、恢复率之间的解析表达式,并通过仿真实验分析超网络规模、传播率、恢复率、超网络结构参数以及初始传播节点对信息全局传播的影响。进一步,对超网络和复杂网络结构下的信息全局传播过程进行了对比分析。研究结果有助于深层次理解在线社交网络中信息全局传播的传播规律及发展趋势,并为信息侦测和舆情控制等实际应用提供科学依据。     

态势评估中的贝叶斯网络模型研究

针对战场态势评估的特点,采用模块化的贝叶斯网络模型对态势问题进行描述,动态构建贝叶斯网络结构．为了解决动态构建贝叶斯网络的推理问题,提出一种新的解决方法,将待连接贝叶斯网络模块的推理结果作为软证据,输入到已有网络对应的节点中,以代替所要连接的贝叶斯网络模块,在不改变贝叶斯网络结构的情况下完成网络的推理过程．仿真实验结果表明该方法是有效的．     

英语介词in多义网络的认知解读

主要依据Tyler和Evans原则性多义网络的英语介词多义网络分析方法,本文较为详细地刻画了空间介词in的原始义与区分意义共同构成的语义网络。认为空间介词in的义项形成和扩展不是任意的,而是构成了从原始义到区分意义这样的放射性网络结构,其拓展过程具有一定的理据性。义项的形成和扩展是人类认知范畴化和概念化的结果。     

基于人工神经网络的桩基础选型研究

将人工神经网络引入桩基础选型中，分析影响桩基础选型的重要因素和BP神经网络的特点，确定网络结构。利用Matlab 6．5人工神经网络工具箱构建桩基础选型模型，并利用Matlab语言编制人机交互式界面，使选型过程简单明了。将典型工程项目工程地质资料数据作为网络学习训练样本输入建立的神经网络模型，对其进行训练、优化。经检验。训练好的网络模型性能良好，达到了智能预测的目的。