用动态规划神经网络模型研究多水库系统的水量分配(下)

为了分析多水库系统中两座水库之间灌溉用水的分配问题，建立了基到动态规划的神经网络模型。为了研究从一座上游水库取水在下游两座之库之间进行水量分配的问题，提出了3个状态变量和4个决策变量的改进的动态规划算法。采用神经网络模型，用3个状态变量动态规划算法得出调度原则，就所研究的多水库系统实例来说，新的动态规划神经网络模型的性能很好，将该模型的性能与临时凑合的标准调度原则和以前推荐使用的约束动态规划神经网络模型进行了比较。     

基于神经网络的故障诊断系统研究

研究了基于神经网络的故障诊断专家系统的基本原理和结构,论述了基于神经网络的故障诊断系统在知识表示、知识获取及推理机制方面的基本方法和特点。     

板翅式换热器分配特性的神经网络计算及实验验证

研究了板翅式换热器导流片内单相流体的分配特性。根据实验数据，采用神经网络系统理论ＢＰ算法，实现导流片内部流量的计算，物理概念清晰，为此类问题的求解找到了一条新的途径。     

计算机控制技术的发展动向

本文从单片微机、系统和控制理论的角度，论述计算机控制技术近期发展的动向，探讨一类在各种复杂不确定环境中运用模糊神经网络控制系统的发展前景。     

人工神经网络对烧结型Nd—Fe—B永磁合金配方的优化

将人工神经网络方法应用于烧结型Ｎｄ－Ｆｅ－Ｂ永磁合金的配方优化设计。计算表明，适量添加Ｄｙ，Ｖ，Ｔｉ和Ａｌ等元素，能使该合金磁性能明显提高。这一优化设计方法亦适合于其它合金设计。     

Hopfield神经网络和平均场退火及其在地震反褶积和多次波衰减中的应用

本文阐述了一种基于全局优化的算法－平均场退火算法（简称MFA），及其在地震数据处理中的两个基本问题－地震道反褶积与表面有关的多次被衰减中的应用，基于平均场近拟，MFA耕用一套确定性的修正规则代替了模拟退火的随机性，且这些规则不是作用在变量自身上，而是作用在变量的均值上，当温度降低时，MFA规则根据前一温度上各个变量的值修正其变量，通过最小平均值，MFA较常规模拟退火法能更快地收敛到平衡状态，修正规则依赖于价格函的形式，在价格函数类似于Hopfield网络的能量函数时，很容易获得，将一个问题映射成Hopfield网络不是使用MFA的前提条件，但映射能使解析计算更为简单，通过将震源子波和反射系数用二值神经表示，问题就是反褶积问题可映射到一个Hopfield网络，在本文中，当网络的神经元到达平衡状态时，问题最小化MFA网络的价格样的思路来设计算子，此算子可用来衰减由平面波转化的地震记录中与表面有关的多次反射波，消除多次波问题的价格函数是基于被多次压制地震数据的最小能量标准的。