人工神经网络在通信中的一种应用

新近，人工神经网络在通信中已获得了广泛应用，本文研究人工神经网络应用于通信中均衡与译码问题，提出了能同时完成均衡与译码的新方法。计算机仿真证明，它既适合于最小相位信道，也适合于非最小相位信道，还适合于非线性信道。     

神经网络应用于电力变压器故障诊断

将电力变压器油气分析法作为检测数据来源，利用神经网络这一强有力的故障诊断工具，有效地诊断电力变压内部故障。仿真结果表明，用神经网络诊断变压器故障具有更加优秀的性能。文中，作者采用的ＢＰ网络模型及算法，并对网络训练过程中一些技巧问题进行了讨论。     

智能办公大楼的采光与照明设计研究

本文从采光与照明的角度论述了智能办公楼设计中所需的楼房层高和进深。同时对智能大楼的采光与照明标准和怎样防止天然采光和人工照明中出现的眩光问题进行了探讨。     

提高电压稳定的多目标优化模型及其神经网络算法

提出以电力系统电压静态稳定裕度最大作安全指标，有功网损最小作经济指标的多目标优化模型，采用神经网络作优化计算，使系统运行的安全和经济性均得到提高。通过对２２节点等多个实际系统的数值测试，结果表明，该方法具有调节控制灵活、收敛性好等优点。     

城市环境质量的B-P网络综合评价研究

本文应用二级Ｂ－Ｐ网络构造城市环境质量综合评价模型。该模型用于四川省１６个城市环境质量综合评价于排序结果表明Ｂ－Ｐ网络用于环境质量综合评价具有通用性、客观性和实用性。     

含锌生物活性微晶玻璃的制备及研究

本工作通过引入ZnO制得了一种对人体代谢机能有促进作用的ZnO-MgO-CaO-B_2O_3-SiO_2-P_2O_5系统新型的生物活性微晶玻璃人工骨材料,并对玻璃的组成范围与熔制条件,晶化特性与热处理工艺制度、晶相以及ZnO含量对材料性能的影响、材料的生物相容性和生物活性等方面进行了较系统的研究。结果表明:该材料以氧磷灰石和β-硅灰石为主晶相;具有较高的力学强度(抗折强度170Mpa、抗压强度500Mpa)和良好的化学稳定性,在模拟生理体液中,可有控制地释出促进人体伤口愈合的Zn~(2+)离子。动物实验证明该材料具有良好的生物相容性和生物活性,有着良好的应用前景。     

人工智能在工业炉窑温度控制中的应用

本文结合实例,论述人工智能在过程控制中的应用。详细说明怎样将控制专家原理同操作人员的生产经验结合起来应用到控制系统中去。特别是该系统采用了滞后温度预估,增加预估反馈环,取得了良好的控制效果。     

一类非线性规划人工神经网络模型

以Hopfield连续模型为基础,本文提出了可用于求解具有多项式形式的目标函数、多项式形式的等式约束和多项式形式的不等式约束的非线性规划问题的人工神经网格模型。     

The Connectionist Inductive Learning and Logic Programming System

This paper presents the Connectionist Inductive Learning and Logic Programming System (C-IL²P). C-IL²P is a new massively parallel computational model based on a feedforward Artificial Neural Network that integrates inductive learning from examples and background knowledge, with deductive learning from Logic Programming. Starting with the background knowledge represented by a propositional logic program, a translation algorithm is applied generating a neural network that can be trained with examples. The results obtained with this refined network can be explained by extracting a revised logic program from it. Moreover, the neural network computes the stable model of the logic program inserted in it as background knowledge, or learned with the examples, thus functioning as a parallel system for Logic Programming. We have successfully applied C-IL²P to two real-world problems of computational biology, specifically DNA sequence analyses. Comparisons with the results obtained by some of the main neural, symbolic, and hybrid inductive learning systems, using the same domain knowledge, show the effectiveness of C-IL²P.     

基于人工智能的故障诊断方法的新发展

纵缆了在采用人工智能方法的动态系统中模型的故障诊断技术,以一个典的自动控制系统为例,说明了故障的类型及故障诊断的基本任务。阐述了基于知识模型的残差产生办法。