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。     

无腹筋钢筋混凝土简支梁受剪特性的神经网络模型初探

采用人工神经网络方法，分别探讨了均布荷载及两点加载下无腹筋钢筋混凝土简支梁的斜截面抗剪特性，建立了相应的模型，寻找到两种加载形式下，钢筋混凝土简支梁的各种输入参数与实际抗剪承载力之间的关系。通过原始实验结果和理论模型分析结果的对比，表明了该模型的可行性及适用性。     

测量平差可靠性研究

讨论了粗差与残差间的关系，在此基础上研究了测量平差系统内可靠性和外可靠性理论，并应用两个具体的算例说明了可靠性数值的解算过程。     

非对称参数细胞神经网络中的混沌与分叉

研究了由３个细胞组成的细胞神经网络中的混沌与分叉现象。主要讨论了细胞神经网络中的一类特殊奇异吸引子，它由两个稳定平衡点和一个不稳定平衡点及其流形形成。通过取不同的初始值，可以在同一组参数焉获得３种不同的相轨线图，也可观察到一个稳定极限环的存在。     

基于神经网络的外包钢混凝土受弯构件的研究

本文首先介绍了人工神经网络基本理论，然后建立了外包钢受弯构件的神经网络模型，并对受力全过程进行了仿真。     

基于GRNN网络模型的土壤重金属空间分布的研究

以江苏省南通市为研究区,利用采样点实测数据,借助GRNN神经网络模型并结合3S技术对农田土壤重金属的空间动态分布进行了深入研究。结果表明,GRNN神经网络模型能够智能地学习各个采样点的空间位置与该点各重金属含量之间的映射关系,并能够稳健地对各个空间插值点处的土壤重金属含量进行预测;结果显示南通市农田土壤重金属污染总体较轻,但也存在局部地区的严重污染。在运用GRNN神经网络模型进行空间插值了解重金属空间动态分布的基础上,可以根据污染的状况确定农产品的生产布局和规划。     

油田企业竞争力信息融合预测模型

油田企业竞争力就是企业在技术、管理、营销以及知识等各方面的综合创新能力。在构建企业竞争力指标体系的基础上,针对油田企业竞争力预测的不同目的,分别建立时序人工神经网络和因果人工神经网络两种模型对企业竞争力进行预测,为企业制定提升竞争力的战略提供依据。