高氧化态（Ⅱ─Ⅳ）三核金属簇合物构型的人工神经网络判别方法

本文运用一典型的人工神经网络模型─“反向传播”模型，对高氧化态（Ⅱ─Ⅳ）三核金属簇合物的构型分布进行了分析，得到了较好的分类、预报结果为化合物结构分析提供了新的工具。     

用人工神经网络建立油田采收率模型

运用人工神经网络“反向传播”模型的改进形式，将影响采收率的主要因素作为系统的输入，通过自学习的算法，确定采收率与诸因素之间的关系，便得到预测采收率的模型。本文以江汉油田的资料为例，计算结果，相对误差小于４．６％。     

采用微内核结构的实时卫生操作系统设计

提出了采用微内核结构的卫星操作系统设计方案,并且就该设计方案的实现细节进行了介绍和讨论。     

传感器阵列信号处理的人工神经网络方法

文章提出传感器阵列信号处理的人工神经网络方法,并以K~+/Ca~(2+)/NO_3~-/Cl~-阵列系统为对象,尝试了该方法的效果。结果表明,其拟合最大相对误差不超过7.4％,预测最大相对误差不超过6.9％。可见,神经网络方法性能良好,可望成为各种传感器、传感器阵列信号处理的有用工具。     

向量式布尔等价性证明算法

本文提出了一种新的用于证明布尔等价的算法。算法中引入了逆布尔表达式向量化、空间向量的约简、空间向量的变换等新方法。算法复杂性为O(k·2~N),N为布尔式的输入变量数,k<0.5。     

采煤工作面顶板分析的人工神经网络方法

提出采煤工作面顶板分析的人工神经网络方法，并选取一组标样作为研究对象，识别成功率达１００％。结果表明，该方法性能良好，可望成为顶板分类的有效的辅助手段。     

基于遗传算法的VLSI布图规划方法

提出了一种有效的基于遗传算法的VLSI布图规划方法.在染色体的表达中,对软模块不同形状和硬模块的布局方向进行了编码,并设计了有效的启发式解码方法进行解码.测试结果表明,该算法比已有算法得到了更优的结果.     

传感器非线性校正的人工神经网络方法

本文提出传感器非线性校正的人工神经网络方法。研究实例中，其最大相对误差不超过０．９５％。理论分析和实验结果表明，该方法性能良好，在建立各种传感器的校正曲线方面有广阔的应用前景。     

B样条函数器件插值模型在电路模拟程序SPICE中的应用

通过在SPICE通用电路模拟程序中引入一至三维的二次B样条函数,使该程序在保持原有器件解析模型的同时,又增加了新的器件插值模型,从而扩大了SPICE程序的器件模拟功能,提高了SPICE程序的电路模拟精度.采用这种改进的SPICE程序对隧道二极管振荡电路和 3μm E/E NMOS电路的特性模拟结果显示了这种新器件模型的上述优越性.