高校健身健美专家系统的设计和实现

为研究高校健身健美专家系统的设计和实现方法，探索有效的专家系统建造模型，采用．net编程技术，结合模糊技术、神经网络和面向对象等新技术的出现进行系统分析，构建了知识库及两套推理机，使用了自学习机制，提高了专家系统的运行效率。     

非线性理论在PID控制器中的应用

近年来，非线性理论在PID控制器中的应用十分迅速和广泛，如将模糊理论、神经网络理论、混沌理论、遗传算法、博实论等一系列非线性理论应用在PID控制器中，形成了模糊、神经网络、基因即遗传、混沌等PID控制器，并广泛应用于复杂的工业过程控制中。本文主要就几种PID控制器研究的现状与存在问题进行了分析。     

基于BP神经网络的压力传感器非线性校正方法

采用BP多层前馈神经网络及其改进算法对传感器特性进行补偿，有效地改善了BP传统算法收敛慢、容易收敛到局部最小点的缺陷，并编制了训练程序．结果表明，经BP改进算法处理后，传感器性能大幅度改善，网络的收敛速度更快，精度更高．     

一种适用于并行文件系统的高可用机制

针对并行文件系统文件数据分布存储的特性所带来的系统可靠性和可用性降低的问题,提出了一种提高并行文件系统可靠性与可用性的机制.该机制采用数据镜像技术,应用逻辑镜像环来指定存储节点间的镜像关系,使得一个存储节点既存储自身的数据,也作为其他节点的数据备份节点.该机制还可以通过调整镜像深度,以满足用户对文件系统不同级别的可靠性和可用性要求.同时,建立了马尔可夫链模型,以评估所提机制的可靠性和可用性.数学求解表明,在镜像深度为2时,应用该机制的并行文件系统发生数据丢失的平均时间大大提高,约为原系统的32倍.     

神经网络与规则相结合的词类标注方法

词类标注是自然语言理解中的的一个关键问题，是句法分析和语义分析的基础．本文分析了汉语的多类词现象．提出了在基于神经网络的词类标注方法的基础上，根据汉语的语法结构增加了规则的排歧处理阶段，增加了上下文词类信息的处理能力．实验表明：在原有神经网络方法的基础上，利用规则的方法进行修正，可以提高词性标注的正确率．     

利用小波和RBF神经网络进行手写数字识别

提出一种基于小波和RBF神经网络的手写数字识别方法.该方法首先提取字符的小波特征,以它们作为神经网络的输入向量,然后用RBF神经网络进行识别.对字符样本的识别结果显示,此方法在识别错误率和识别效率等方面均有很好的效果.     

一种基于相关证据的数据融合算法

根据Dempster-Shafer证据理论和相关证据合成方法，将证据合成算法应用于神经网络分类器中，以提高分类器的分类精度。在UCI数据库的分类中的应用结果，证明了该方法的有效性。     

模糊神经网络间隔调速模型的研究

提出了一种基于模糊神经网络理论求得动态出口速度的模型，以6层的前向神经网络实现模糊过程使系统具有自学习和自适应能力，能根据列车的实际溜放情况自动调整减速器出口速度。     

黔中喀斯特植被恢复过程中水土保持功能变化初步研究

以“空间代替时间”的方法,在黔中退化喀斯特植被区,选择不同植被恢复阶段地段建立径流场进行野外测定,结合室内实验分析,对试验区植被恢复过程中的0~15cm和15~30cm土壤物理性质、土壤持水性及土壤抗蚀性能进行了分析研究。结果表明:退化植被恢复过程中,植被对土壤物理性质的改良作用明显,相同土层深度,土壤容重为草本群落阶段>灌丛灌木阶段>乔林阶段,孔隙度为乔林阶段>灌丛灌木阶段>草本群落阶段;土壤自然含水量呈规律性变化:乔林阶段和灌丛阶段自然含水量与草坡阶段之比,0~15cm土层中分别是1.39和1.07,15~30cm土层中分别是1.30、1.04;土壤蓄水能力提高,非毛管持水率为乔林阶段>灌丛阶段>草坡阶段;土壤保土能力提高,相同土层深度、相同时段内,土粒的崩解速度为草坡阶段>灌丛阶段>乔林阶段。因此,退化植被恢复可显著提高其蓄水保土功能。     

人工神经网络预测高炉铁水硅含量

提出了BP神经网络预测高炉铁水硅含量的几种网络优化方法，指出了神经网络预测硅含量的可行性与局限性。