神经网络分类器的快速构造算法

使用ＢＰ算法训练多层网络的速度很慢而且事先难于确定隐节点和隐层的适当数目。本文提出一个有效的算法，先构造决策树，然后将构造的决策树转换为神经网。文中使用一个全局准则函数控制决策树的增长，它较好地匹配了树的复杂性和训练样本量及错分率界。实验结果，本文的算法比用ＢＰ算法训练多层网络要快，而其分类精度不低于用ＢＰ算法训练的多层神经网。     

智能工程与控制技术：历史,发展与未来

本文综述了智能工程和控制技术的发展历程和基本问题。文中着重论述了人工智能在过程控制系统中的必要性及开发实时智能控制系统的步骤；对符号推理系统、耦合推理系统、人工神经网络和集成分布式智能系统的特点和局限进行了比较。最后讨论了计算机集成过程系统（ＣＩＰＳ）的基本问题、基础技术和发展前景。     

实现CDMA最佳多用户检测的神经网络方法

提出并讨论了两种实现码分多址系统中最佳多用户检测的神经网络方法。一种基于离散Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络，另一种基于采用反向传播算法的多层感知器神经网络。理论分析和计算机模拟都证实了这两种神经网络方法的可行性，优越性和实用性。前者适用“固定”用户情况；后者既可用于“固定”用户吼适用于移动用户的情况，因而在未来的ＣＤＭＡ个人通信网中有较好的应用前景。     

基于神经PID网络的串级调节系统研究

本文提出了一种神经PID网络控制器，并利用它构成串级调节系统。在给出网络结构和计算公式的基础上，进行了计算机仿真。仿真结果表明，神经PID网络控制器构成的串级调节系统具有良好的动态和静态性能及很强的抗扰能力。     

人工神经网络——模糊控制研究近况

本文综述了人工神经网络－－模糊控制在近期的一些研究成果。     

一类非对称离散Hopfield网络的收敛性

讨论了一类特殊的非对称离散Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网格在串行和并行两种方式下的收敛性问题。证明了该类网络在串行方式下至多经２ｎ步（ｎ为神经元个数）可收敛到平衡点；在并行方式下或者收敛到一平衡点或者进入２－圈。