基于ANN的声目标识别系统及其DSP实时实现

介绍了一种基于人工神经网络(ANN)的声目标识别系统,概述了用MATLAB专用工具箱对神经网络权值进行训练及仿真的过程,叙述了ANN目标识别系统的数字信号处理器(DSP)实时实现过程,并着重分析定点实现过程中程序变量的定标、非线性运算的实现、溢出的处理等关键步骤.对不同字长的识别结果进行比较表明,基于定点实时实现的系统数据保持很高的精度,可以得到与浮点处理相同的识别率.     

Tsinghua-BP Cooperative Project Unveiled

British Prime Minister Blair attended the ribbon-cutting ceremony for Tsinghua-BP Clean Energy Research and Education Center on July 22 during his three-day visit to China. The     

马钢新1号高炉平衡点操作技术的研究

对马钢新１＃高炉自９５年以来的数据进行了分析，采用人工神经网络方法设立了一和中高炉下部热量与高炉各主要参数间的预报神经网络模型。该模型可进行瞬时预报高炉下部热量水平，并找出与平衡点之间的偏离度，从而调整各参数，使高炉逼近平衡点，达到稳定高炉操作目的，该模型还具有良好的适应性和自学习功能。     

脉冲神经网络的时间计算——世界中心识别原理

本文表明传统的基于脉冲平均点火率的人工神经网的全并行计算是不妥的，因为它不能进行时间操作，我们提出一个脉冲神经网，对神经计算引入空间搜索机制，搜索能够将空间坐标转化为时间坐标，这使得空间相对坐标 为时间相对坐标，利用延迟的连接，神经网能够非常容易地完成时间相对坐标的计算，设计了一个以世界为中心的模型，它由空间搜索器和特征转移向量存储器组成：ＷＣＭ是单纯的神经网络，它代表了不变识别的神经原理。     

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。     

快速二阶BP网络及其在城市用水量预测中的应用

针对BP网络收敛速度慢，易导致局部极小值的缺点，提出一种快速二阶BP网络，并以城市年用水量预测为例，与BP网络对比，结果表明，该方法加快了收敛速度，提出了结果的准确度。     

模糊控制的回顾和发展趋势

本文在回顾了模糊数学和模糊控制发展基础上，详细分析了其应用场合及其缺陷，然后指出了自学习模糊控制的发展趋势，最后提出了一种改善模糊控制性能的新型结构形式和几点思考。     

FCCU稳定汽油饱和蒸气压控制综述

在炼油厂催化裂装置中，稳定汽油蒸气压是反映催化裂化汽油产品质量的一项关键指标。催化裂化现场稳定汽油蒸气压的高低及平稳与否，不仅决定汽油产品质量，也影响汽油收率。综合分析国内外在催化裂化汽油蒸气压控制与优化指导操作过程中的优势与劣势，并通过针对影响汽油蒸气压的因素进行工艺分析，发现我们引进美方汽油蒸气压控制方案Ｄ－１中的技术不足之处，又相继找到了操作不平稳的原因；采用我们拥有的技术，克服了炼油化工系统中存在的大滞后与非线性，使该先进控制回路的开发与应用获得成功。实现在线实时控制后，汽油蒸气压保持在给定目标２ｋＰａ内。     

神经网络在故障诊断中的应用

本文讨论了ＢＰ神经网络的结构和学习方法，在ＰＣ机上用Ｍａｔｌａｂ语言进行了仿真并把它应用于Ｓ１９５柴油机的故障诊断中，结果表明该方法是有效的。     

综合应用地震属性、测井数据反演储层参数

本文研究了样点地震属性的特征提取，利用BP神经网络建立测井声波时差和地震属性的非线性映射关系。采用距离加权平均对研究区所有井的反演结果进行外推。为了提高分辨率和计算结果的准确性，详细分析、研究了适合于地震信号分解和重构的小波，以及测井声波时差和地震波阻抗与层界面的关系。最后，对反演的声波时差资料进行界面影响校正，进而计算出较符合实际情况的孔隙率参数。经已知井和新钻井验证，计算结果和实际情况相一致，效果令人满意。