Development of a recurrent Sigma-Pi neural network rainfall forecasting system in Hong Kong

At the moment, weather forecasting is still an art — the experience and intuition of forecasters play a significant role in determining the quality of forecasting. This paper describes the development of a new approach to rainfall forecasting using neural networks. It deals with the extraction of information from radar images and an evaluation of past rain gauge records to provide shortterm rainfall forecasting. All of the meteorological data were provided by the Royal Observatory of Hong Kong (ROHK). Preprocessing procedures were essential for this neural network rainfall forecasting. The forecast of the rainfall was performed every half an hour so that a storm warning signal can be delivered to the public in advance. The network architecture is based on a recurrent Sigma-Pi network. The results are very promising, and this neural-based rainfall forecasting system is capable of providing a rain storm warning signal to the Hong Kong public one hour ahead.     

光纤通信在市内接入网的应用

先说明市内接入网的单位用户和住家用户两大类使用通信和电视、交互型和分配型业务的要求不相同，相应地对光纤传输的应用须作不同的考虑，文中认为；光纤从市内交换局直连办公大楼是合乎现实需要的，而对于居民住家，宜选用光纤连至路边或光纤与同轴结合和适当利用无源光网络等方案，俟将来时机成熟才实行光纤连至每一家，文末有概括总结，说明接入网不同于长途网，接入网的光纤系统可以使用常规单模光纤，工作于波长1．3μm，而光放大器和波分多路系统不是普遍需要，但光电子集成在光端机中是必要的。     

广东省智能网工程建设

本文介绍了广东省智能网的组网方案及所能提供的业务,并论述了智能网工程建设,安装维护以及与广东省现有移动通信网联网中存在的一些问题。     

用超声波技术测量螺栓轴向紧固应力

超声波速度会因材料中加载应力而产生微小的变化，这一现象特别适用于测量螺栓的轴向应力。根据螺栓的轴向应力与超声波传播时间变化率的关系，作者研究了一种可直接测量螺栓轴同应力的仪器。实验结果显示，本项技术十分适合现场的实际应用。     

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。     

Windows系统中两种动态交换数据的方法

本文介绍了Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下基于消息的ＤＤＥ和基于动态链接库的ＤＤＥＭＬ的区别，并详细叙述了如何使用ＤＤＥＭＬ编制Ｗｉｎｄｏｗｓ应用程序。     

实用神经网络的生物模拟器 待续

本文介绍一种能模拟单个神经元、触突以及系统的模拟器Ｓｉｍｕｌａｔｏｒ。用它模拟在生物界所熟知的一种无脊椎软体类似海参的食肉类动作Ｐｌｅｕｒｏ－ｂｒａｎｃｈｅａ。它的各种形为如吞食食物，遇敌退缩等用Ｆｏｒｔｒａｎ７７版本编程并在Ｓｕｎ３／５０工作站上进行模拟获得了满意结果。     

用6805实现宽范围高精度频率测量

采用ＭＣ６８０５系列单片机并充分利用其定时器，选择测频法或测周法，可以实现定范围、高精度频率测量。此种方法只占用１个内部定时器，节省了硬件开销。     

BP算法的改进及用模拟电路实现的神经网络分类器

基于用模拟电路实现神经网络分类器的目的，对多层静态前馈神经网络的ＢＰ算法做了改进，采用线性限幅函数代替Ｓｉｇｍｏｉｄ函数作为神经元的激活函数，给出了改进的ＢＰ算法。对该算法性能的实验研究表明：这种改进算法不但方便了用线性模拟集成运算放大电路实现神经网络，而且具有学习速度快，映射能力强等优点。根据本文算法设计的神经网络分类器，无论是计算机仿真，还是模拟电路实现，都得到了比较高的识别率。