统计模式识别研究进展

研究了统计模式识别研究的主要新进展。介绍了统计模式识别的原理和方法。从类条件概率分布的估计、线性判别法、贝叶斯分类器、误差界以及新的模式识别模型等方面概述了近几年有关统计模式识别方面的研究进展。最后进行了评述。     

用 BP神经网络在线检测松节油含量

在用蒸汽蒸馏连续法生产松香和松节油的过程中，在线检测松节油的含油量是一难点。由于目前尚无此类仪表，因此提出用BP神经网络搭建软仪表模型在线检测松节油含量，以生产过程中较易检测到的两个量（温度和黏度）作为软仪器的输入量，间接检测出松节油的含油量。用MATLAB软件对模型进行了仿真，检验了方法的可行性，说明神经网络在辨识非线性系统模型中具有很好的应用前景。     

基于神经网络的火电机组负荷预见控制方法及其仿真研究

利用多个自适应神经元构造了火电单元机组负荷预见控制系统，研究了用神经网络实现多变量系统的预见协调控制，神经网络输入量应该怎样选取。仿真结果证明了这种控制方案的正确性。与原有的负荷最优预见控制方法相比，该方法不依赖于对象的精确模型，也不涉及权重矩阵的选取。     

模糊神经网络在混合煤气解耦控制中的应用

本论文基于包钢现有高炉煤气和焦炉煤气混合调节计算机控制系统的缺陷，提出一种新的控制方法模糊神经网络智能解锅控制，从而解决了当前冶金行业中高炉、焦炉混合煤气的压力和热值不稳定的难题。     

生活小区远程监控系统

利用网络技术、计算机技术来实现对生活小区的远程监控，以达到一种即经济又合理的方案，并以此来解决生活小区的安全问题。     

基于细胞神经网络刀具磨损图像处理的研究

本文提出了一种基于细胞神经网络的刀具磨损图像处理方法．通过设计细胞神经网络参数，运用细胞神经网络对刀具的二值图像平滑滤波，边缘提取．通过仿真证明该方法是有效的，由于细胞神经网络易于用VLSI实现并且并行处理速度快，因此应用于刀具的磨损状态机器视觉检测中的图像处理是很有用的。     

一类新型神经网络模型及其控制器设计

提出一种新型神经网络模型(HNM)。此模型是一种本质非线性模型，但可以应用线性控制理论的成果来设计稳定的控制器，并且模型中的连接权系数有各自的物理意义，可以通过经验来确定其初始值。同时通过分析对角矩阵的稳定性，给出了基于HN模型的控制器的设计方法及稳定性证明。仿真结果表明HN模型的有效性及控制器的优良性能。     

WDM网络中实时组播的分布式路由与波长分配算法

在WDM网络中,由于每条链路上可用波长是动态变化的,在考虑波长转换延迟时间的条件下,实现实时组播连接的路由与波长分配是十分困难的。该文提出了一种用于建立实时组播连接的分布式路由与波长分配算法。该算法将路由与波长分配统一进行,大大减少连接的建立时间。组播路由算法以Prim最小生成树算法和K-度宽度优先搜索方法为基础,生成一棵满足给定延迟时限的最小成本树。波长分配使用最少波长转换和负载平衡策略。     

一种以环路作为存储单元的联想记忆神经网络

文章提出了一种新型联想记忆神经网络,每个模式被存储在一个通过网络中所有神经元的环路中,连接包括逻辑状态和一组神经元编号,网络中处理和传递的信号为神经元编号组成的序列,神经元执行一组处理这种序列的符号和逻辑运算;网络记忆容量为2N-2N、完全消除了假模式、同时具有更高的记忆效率和可靠性。     

现场总线控制系统中的传输规划及算法实现

总结了现场总线控制系统的过程特征及传输规划的方法,提出了用Hopfield神经网络对现场总线控制系统进行传输规划的算法及实现,结合一个实例给出了数值计算的详细步骤。数值计算结果表明,该算法具有编程实现简单、计算时间短等特点,该算法在实际系统中得到了成功应用。