关于四个两两无交有向图n·(-C3)之并的优美性

文章中证实了四个两两无交有向图n·(-C3)之并的优美性及两两无交有向图n·(-C3),n·(-C3),2n·(-C3)之并的优美性,标号设计采用了对顶头数n分段设计方法.     

多边形的拼合问题

本文描述了计算机对二多边形的拚合处理问题，着重阐述了当二多边形的若干条棱边共线时的处理问题．     

网的收敛与分离公理

用Ｍｏｏｒｅ－Ｓｍｉｔｈ收敛给出了一个拓扑空间分别是Ｔ０，Ｔ１，正则，正规空间的充要条件．     

基于神经网络的建筑行业投标报价研究

在建筑行业的投标报价过程中，如何在众多的信息中选出对最终报价影响较大的几项因素以及如何确定这些因素与最终报价之间的关系是一个棘手的问题．论文针对这两大难题提出了基于神经网络技术的解决方法．首先根据贡献变量分析理论确定出影响报价结果的9个报价因素，从而建立起基于神经网络的报价模型，然后在所确定模型的基础上改进传统的BP算法，进一步提高网络的泛化能力．从实际应用的结果可以看出，经过变量选择后所确定的报价因素是合理的，改进学习算法后的网络的泛化能力也有了很大的提高．     

基于模糊神经网络方法的新构造控水专家系统

在对大量野外地质资料统计和综合分析基础上，依据地质专家在新构造领域的理论知识和成功经验，运用模糊数学理论和神经网络理论相结合的方法，提出一种用线性单元并联实现非线性划分的神经元网络模型，并研制出相应具有较强推理能力和学习功能、广泛用于非定性系统数据处理的专家系统，该系统经实例验证具有较强的适用性。     

基于灰色系统与神经网络的航材消耗广义加权函数平均组合预测模型研究

建立了航材消耗的灰色系统预测模型与神经网络预测模型，同时给出了一种新的具有广泛代表性的组合预测模型－－广义加权函数平均组合预测模型及其加权系数的参数估计方法，并利用此方法建立了基于灰色系统与神经网络的航材消耗广义加权函数平均组合预测模型，最后以实例说明了其预测效果。     

遗传算法在农产品质量评判中的应用

遗传算法是一类借鉴这种生物界自然遗传机制的随机化搜索算法，其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换，搜索不领带于梯度信息。论述了遗传算法的具体构造步骤。研究了基于遗传算法的神经网络用于农产品质量评判的模型建立与实现，并对遗传算法在苹果、番茄、烟叶和玉米等质量评判中的具体应用作了具体分析。图1，参7。     

一种基于模糊神经网络的自适应模糊辨识方法

基于改进的T-S模型，提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN)。首先，基于模糊竞争学习算法确定系统的模糊空间和模糊规则数，并得出每个样本对每条规则的适用程度。其次，利用卡尔曼滤波算法在线辨识AFNN的后件参数。AFNN具有结构简洁，逼近能力强，能够显著提高辨识精度，并且辨识的模糊模型简单有效。最后，将该AFNN用于非线性系统的模糊辨识，仿真结果验证了该方法的有效性。