神经网络在发动机试验数据拟合中的应用

本文将神经网络应用于发动机试验数据的拟合，为改善神经网络性能引入了函数连接。研究表明：神经网络能够避免数据的分析和建模工作，能够识别有噪声的输入模式，数据拟合精度高，可减少分析人员的介入。     

汽车运行燃料消耗量的预测方法

利用已知车型的资料,建立了汽车运行燃料消耗量的神经网络模型,用该模型（根据汽车结构参数的变化）可预测同类别但不同型号汽车的运行燃料消耗量,精度满足实际使用的需要。     

专家系统—机械CAD的发展方向

近年来,基于知识的专家系统在各种应用领域取得了引人注目的实际成效,成为当前研究的重点。本文从机械设计理论出发,阐述了机械设计必须引入专家系统技术。并讨论了二个实例——优化设计的专家系统和有限元分析专家系统。表明在机械CAD中引入专家系统技术是其必然发展趋势。     

神经网络在汽车故障诊断中的应用

将神经网络应用于汽车故障诊断，给出了一种基于单层神经网络的汽车故障诊断方法，讨论了神经网络结构，相应的网络学习过程和应用实例。     

汽车故障诊断专家系统的开发研究

以大宇电控汽车为例，讨论了开发实用汽车故障诊断专家系统的技术和细节。