人工神经网络理论及其应用

简要介绍了人工神经网络的发展过程和基本理论，从神经网络具有自学习功能、联想存储功能和高速寻找优化解的能力三个方面论述了其特点和优越性，详细阐述了在模式识别、信号处理、自动控制、人工智能、自适应的人机接口、优化计算、通信以及其它方面的应用，探讨和分析了其发展前景。     

电子计算机人工智能近年动态及发展

本文对人工智能做了比较全面的综述,介绍了神经元计算机、第五代计算机、知识工程、分子机械计算机研究的新动向及其进展,对从事计算机人工钾能方面的工程技术人员有参考意义。     

加热炉炉温控制

本就加热炉的炉温控制问题及对主要控制参数的优化方案进行了论述。并针对蓄热式加热炉特点，利用神经元控制方法解决具体问题进行了阐述。     

基于复数权值神经元的数字逻辑最稳健设计

复数权值神经元由于引入了多阈值逻辑而具有更强的性能,文中根据其数学模型,结合二进神经元稳健性的概念,提出了基于该神经元的稳健性定义.并结合定义,实现了基于单个神经元的基本数字逻辑以及异或运算的最稳健设计方案,从而证明了该稳健神经元实现任意数字逻辑的有效性和可行性,说明了其强大的处理能力.     

DS18B20在解决应变测量中的应用

工业现场的温度变化范围大而剧烈，工作在工业现场的传感器大多数都对温度有一定的敏感度，这样就会使传感器的零点发生漂移，导致测量出现附加误差，因此温度补偿问题一直是传感器技术中的关键环节。根据单总线数字式温度传感器DS18820的工作原理、结构，并以电阻应变式传感器为例，提出了具体的补偿方案。     

酸碱中和反应中pH值的单神经元自适应控制研究

基于酸碱中和反应过程中pH值变化的动态模型,设计单神经元自适应控制器,解决化工生产过程中pH值的PID控制所存在的调节时间长、超调量大和系统抗干扰性差的问题。在相同条件下与PID控制器进行对比实验,实验结果表明单神经元自适应控制器明显改善pH值过程控制系统的动态性能,该控制系统具有较强的自适应性与鲁棒性。     

HH神经元的自抗扰同步研究

因外部电磁环境变化导致生物神经元放电节律不同步是生物控制中需要解决的一个难点问题。HH神经元模型是描述神经元动力学特性的第一个数学模型,以HH神经元为研究对象,利用各种现代控制方法获得HH神经元的同步,方法的不足在于对外部干扰的敏感性以及控制律复杂不易实现。为增强神经元同步的鲁棒性和可行性,利用自抗扰控制算法,在三种不同情况下研究HH神经元的同步,并且依次加入不同干扰验证其同步效果。仿真结果表明,自抗扰控制能够对神经元系统的总扰动进行实时估计和补偿,消除扰动对神经元系统同步的影响,从而获得良好的同步效果。     

电液位置伺服系统的单神经元PSD控制研究

研究了单神经元PSD控制器的一般结构，探讨了自适应PSD算法和改进的神经元学习规则，在SIMULINK环境下，针对实际的电液位置伺服系统进行了动态仿真，结果表明单神经元PSD控制器能使系统得到较好的控制效果。     

航空有源滤波器自适应谐波检测仿真研究

介绍了基于自适应滤波理论的谐波检测原理,分析了自适应神经元算法用于谐波检测的可行性,设计了基于自适应谐波检测的并联型航空混合有源滤波器,对滤波特性进行了仿真研究。结果表明,基于自适应滤波理论的谐波检测方法能够快速、精确地检测相电流谐波含量,在相电压波形发生畸变的情况下,也具有较好的自适应能力、快速补偿能力和跟踪性能。     

火电机组过热汽温神经网络控制的研究

研究了单神经元PID控制器和BP神经网络PID控制器在火电机组过热汽温的应用．实验结果表明,神经网络PID控制结构简单,有较强的鲁棒性,取得了较好的控制效果．