人工神经网络的并行分布处理

神经元的映射分配是人工神经网络虚拟实现中的重要研究课题。本文系统地分析了人工神经网络的重要性质－并行分布处理，并对映射分配问题中的两个关键性概念－负载均衡和通信开销进行了深入讨论。以此为基础，提出了一系列映射算法，并对算法性能进行了分析。其中，吸收算法最大程度地开发了人工神经网络固有的并行性，是一个实时的算法。     

非线性分布参数系统的块脉冲函数辨识法及截断项数的最佳选取

本文介绍了利用二维块脉冲函数辨识一类非线性分布参数系统的方法，强调并进行了这种近似处理下的误差分析，通过构建一非线性数规划模型讨论了截断项数的最佳选取问题，给出了两个实例以分别说明有关的概念和方法。     

基于小波变换的分频集员辨识

讨论具有未建模动态系统的集员辨识问题,基于小波变换提出分频集员辨识方法,旨在获得较精确的模型集估计。仿真结果验证了所提出方法的有效性。     

应用遗传算法辨识Hammerstein模型

基于遗传算法,提出了一种辨识Hammerstein模型的方法,该方法能够克服有色观测噪声的污染,获得非线性静态环节参数和线性动态环节参数的无偏估计,并与Hammerstein模型的MSLS辨识方法进行了比较,仿真结果说明了该方法的有效性。     

应用人工神经网与遗传算法进行短期负荷预测

针对ＢＰ网络的缺陷，提出了基于拟牛顿法的自适应算法和改进的遗传算法，以提高神经网的学习效率，克服ＢＰ网络的局部收敛性的缺点，形成一种新的神经网与遗传算法相结合的短期负荷预测模型，实测结果表明该模型和算法具有良好的性能和较高的预测精度。     

用ANN决定电力系统的切负荷控制

将神经网络用于电力系统切负荷实时稳定控制，分析了神经网络输入量的选取问题，并给出了陕西关中电网切负荷稳定控制的算例。     

相关技术在票面动态检伪中的应用

通过对相关技术的理论分析，给出了在票面动态检伪中的互相关函数计算方法，使相关技术应用于票面动态检伪成为可能     

钢管混凝土压弯构件荷载—挠度曲线的全过程分析

本文主要采用筒支梁式加载方案，研究钢管混凝土压弯构件荷载－挠度关系曲线，试验的主要参数是轴压比、剪跨比和含钢率。最后通过理论计算和对试验数据进行回归分析得到极限承载力、极限位移的计算公式和荷载－挠度关系曲线。     

基于模糊神经网络的目标识别

提出了一种用于常规雷达目标识别的模糊神经网络．先将目标回波用树状小波变换进行特征抽取，然后用该网络进行识别．最后，给出了５类空中目标的识别实验结果     

提高冲击电压发生器负荷能力的措施

对冲击电压发生器的负荷能力进行了分析,提出了减少放电回路电感的具体措施,可供研制负荷能力大的新型冲击电压发生器参考。