基于神经网络的煤巷锚网支护方式优选

在煤巷围岩稳定性影响因素分析的基础上 ,应用神经网络理论建立了煤巷锚网支护方式优选模型。模型在兖州矿区的应用表明 ,它能合理选择煤巷锚网支护方式。     

基于免疫算法的Hopfield神经网络多用户检测器

提出的基于免疫算法的Hopfield神经网络多用户检测器，将扰乱的Hopfield神经网络多用户检测器的输出作为免疫算法的初始种群，利用了免疫算法的全局收敛的特点，从而克服了Hopfield易收敛到局部能量最小点的缺点。理论分析和仿真结果表明：该检测器具有良好的抗多址干扰和抗远近效应的能力。     

光纤光栅视觉系统

利用光学衍射原理，研制成了光纤光栅衍射屏，并与计算机神经网络相结合，开发了了一种识别立体形状的视觉系统。本文介绍了光纤光栅的设计原理及计算方法，给出了系统的总体结构及工作原理，完成了三棱 柱，三棱锥、四棱柱，四棱锥和球等立体形状学习与识别，并讨论了实验结果。     

一种用于联想识别的全光型多值神经网络系统的设计

本文提出一种用于联想识别的全光型多值神经网络系统，该系统利用透镜阵列实现二维图像的傅里叶全息存贮，利用掺铈钛钡晶体的互泵浦位相共轭特性构成网络反馈与光能补充，利用该系统可实现二维图像的人工联想识别。     

火电开机组合问题的神经网络方法

本文建立了火电厂母管制机组起停问题的优化模型,提出了求解火电系统开机组合问题和火电厂母管制机组起停问题的神经网络方法,在计算机上进行了仿真模拟,这对促进电力系统在线调度方法的硬件化,有积极意义。     

基于神经网络的智能检索系统

文章首先概述了当前大多数的搜索引擎的主要的弊端；然后着重介绍了智能检索系统的运行基本思路和售用算法，以及该算法在检索领域中运用的优点；最后指出，神经网络运用在检索领域，可解决网络管理中的诸多难题。     

基于广义回归神经网络的油气层识别模型

油气层的准确识别对油气藏的勘探与开发具有重要的指导意义。针对油气勘探中油气层识别难的问题,提出了一种基于广义回归神经网络（GRNN）的油气层识别模型。采用该模型对大庆油田某油井的测井数据进行了仿真实验,并与采用BP网络识别油气层的测试结果进行对比。结果表明GRNN具有结构设计简单和收敛快的优点,预测能力强,说明采用GRNN进行油气层识别具有广阔的应用前景。     

神经网络雷达信号分类法

神经网络用来分析复杂的模拟雷达环境，它包含由许多不同的辐射器产生的带噪声的雷达脉冲。所用神经网络是一种能量最小化网络（BSB模型），它基于学习输入数据形成能量最小－－动态系统网络的吸引子。该系统首先确定有多少辐射器存在（去交织问题）。从单个模拟辐射器的脉冲引起网络内的不同的稳定吸引子。一旦单个辐射器被特征化，基于对它们的观测参量，有可能试图辨认它们。作为这种想法的试验，一种神经网络用来形成能够潜在地辨认辐射器小的数据库。