人工神经元网络测井解释软件系统

王大力，何清源．人工神经元网络测井解释软件系统．测井技术，１９９４，１８（４）：２５７～２６４在复杂岩性地层的测井解释中，常规的方法常把岩石的矿物成分设想得比较简单，评价地层岩性时需要大量的人工分析。本文提出运用人工神经元网络理论的测井解释软件系统。系统用自然伽玛能谱测井，结合实验室资料可准确确定粘土类型和求出粘土含量。选用了一种稳定性好、快速的优化算法，使用孔隙度测井资料求出孔隙度值，整个系统算法上力求快准、解释上力求尽可能减少人工干预，该软件系统经试用效果较好。     

人工神经网络对烧结型Nd—Fe—B永磁合金配方的优化

将人工神经网络方法应用于烧结型Ｎｄ－Ｆｅ－Ｂ永磁合金的配方优化设计。计算表明，适量添加Ｄｙ，Ｖ，Ｔｉ和Ａｌ等元素，能使该合金磁性能明显提高。这一优化设计方法亦适合于其它合金设计。     

基于逻辑查阅表和多路开关库的现场可编程门逻辑的延时优化

早先对ＦＰＧＡ的延迟优化工作主要集中在减少关键路径中各元胞块的级数，但缺少用以控制元胞块增另的有效方法。在ＦＰＧＡ的情况下，所使用的元胞块数量也会在很大程度上影响布线后的最终延迟，因为大多数延迟是由存在的可编程互连所引起的布线延迟。中讨论了两类ＦＰＧＡ即基于查阅表的ＦＰＧＡ和基于多路开关复用器的ＦＰＧＡ的延迟优化，提出了可用于逻辑优化阶段的一种新的延迟优化方法，可以解决元胞块级数的减少与元胞块数     

神经网络离散变结构控制的算法及其应用

本文首次将自适应线性神经元（Ａｄａｌｉｎｅ）用于离散变结构控制。以滑模面Ｓ（ｋ）＝０作为Ａｄａｌｉｎｅ元的希望输出，作为Ａｄａｌｉｎｅ元的实际输出，通过ＬＭＳ算法在线调整权值可保证滑态可达条件的满足。应用所提出的控制策略对泵控马达速度伺服系统进行控制，仿真表明控制效果是令人满意的。     

柔性电子神经网络计算机开发系统设计

介绍了一种柔性神经网络计算机及其开发系统的概念和思想。该系统对用户来讲既是神经网络模拟系统，又是神经网络计算机的开发系统。作为神经网络模型的模拟系统，它可模拟多种网络系统；作为开发系统，其下层可设计不同的神经网络硬件装置；随后提出了其软件系统的设计方案。     

基于邻域统计特性的概率神经网络及其在自动目标识别中的应用

在概率神经的一种改进模型－ＦＤＯ网络的基础上，提出在设计网络收敛域时进一步考虑每一像素点周围８邻域的影响，对网络的作用函数加以修，使改进后的网络具有稳定性好且收敛速度快的优点。通过实验对改进前后网络的识别性能加以比较，证明改进后的网络特别适用于噪声图像的识别。     

解线性及二次型规划问题增广的神经网络

本文提出了一个解线性及二次型规划问题的神经网络模型，证明了该网络是全局稳定于平衡点，而平衡点就是线性及二次型规划问题的解，该网络的优点是能够实时获得问题的精确解，且可以同时获得带等式不式约束的对偶问题解，该网络易于电路实现。