神经网络的非平衡态热力学研究

建立了神经网络的非平衡态热力学理论，给出了神经网络熵产生率，稳定条件及应用实例，为神经网络的研究增加了一种新方法，为人工神经网络的建模与应用提供了有益的信息。     

基于对角递归神经网络的非线性逆动态控制

采用2个对角递归神经网络(DRNN)构成非线性逆动态控制系统，一个用作辨识器，逼近系统的正模型，为逆动态控制提供系统的灵敏度；另一个用作控制器，逼近系统的逆动态模型，再与原系统串联组成伪线性系统．仿真结果表明该控制方法实现了对非线性系统的有效控制。     

基于组合策略的Lyapunov指数谱的计算

分析了基于BP神经网络模型的Lyapunov指数谱计算法存在的不足,提出了一种新的基于组合策略的混沌时间序列Lyapunov指数谱计算方法.由于该方法能够同时逼近给定目标函数的非线性部分与线性部分,因而具有更高的计算精度.最后将新方法应用于Henon映射Lyapunov指数谱的计算中.通过分析与比较,表明该方法具有更高的计算精度及更强的实用性.     

BP 神经网络网络结构优化问题的研究

将灰色关联分析法应用到BP神经网络隐层结点数的确定中,实现了BP神经网络网络结构的优化,提高了网络的预测精度.仿真结果表明这种方法非常有效,同时也对BP神经网络的进一步研究提供了一种全新的思路.     

DC/DC变换器的一种神经网络控制方法

为了消除Buck—Boosl变换器为代表的DC／DC（直流，直流）变换器最小相位性质的影响．对其输出电压进行控制，分析模型特性．采用非线性反馈控制电流内环．用RBF（径向基函数）神经网络设计了神经网络控制器控制输出电压外环，分析了系统的稳定性．仿真结果表明．提出的控制器动、静态性能很好．对变换器中元件参数的变化和负载电阻的扰动有较好的鲁棒性．     

基于改进Paik型Hoptield网络的图像复原

针对图像复原提出了一种改进的Paik型Hopfield网络神经元状态变化规则,在此基础上详细讨论了全并行算法的收敛性、残值误差和能量变化,并依据"由粗至精"的思想和相邻精度层能量变化差估计提出了一种改进迭代算法.仿真实验表明该方法能无限逼近能量极小点,大大提高了Paik型Hopfield网络的精度和收敛速度.     

基于模糊神经网络的自适应滤波方法仿真研究

提出了一种模糊自适应卡尔曼滤波算法。该算法基于模糊规则，根据新息相关性，自适应调整测量噪声方差R，有效的解决了噪声的统计特性与实际不符时，滤波器发散的现象。同时，利用Elman网络作为误差估计器，补偿模糊自适应卡尔曼滤波器的估计误差。仿真结果表明，两种方法结合，可以有效地防止滤波器发散，缩小实际的滤波误差，提高滤波精度，实现滤波器参数的在线改进。     

一类非线性离散时间系统的变结构控制

针对一类非线性离散时间系统，提出了一种基于神经网络趋近律的变结构控制方法。分别用两个神经网络自适应调整趋近律中的参数ε和δ，利用离散趋近控制律与离散等效控制律的偏差对网络权值进行更新，克服了常规变结构控制方法中需预先设定趋近律中参数的限制，既保留了传统趋近律设计方法的所有优点，又有效的改善了系统的动态品质，消除了系统抖振，使系统最终以理想方式在滑模面上运动。理论分析和仿真结果表明了所提出方法的有效性。     

新型层状农药缓/控释材料—草甘膦插层双金属氢氧化物的超分子结构与缓释性能

以镁铝双金属氢氧化物(MgAl layered double hydroxide: MgAl-LDH)为主体, 以草甘膦(Glyphosate: GLY)为客体, 通过控制反应pH值, 由共沉淀法组装得到两种不同结构的GLY插层MgAl-LDH缓/控释材料. 考察了该缓/控释材料在Na₂CO₃溶液中的缓释性能, 其缓释历程为客体阴离子与介质中CO₃^2-的离子交换过程, 客体阴离子在插层化合物层间及晶粒间隙的扩散, 即粒内扩散过程为释放速率控制步. 低pH合成GLY插层产物较大的层间距、层间客体GLY阴离子单层垂直的定位方向及较高的堆积密度使其较高pH合成材料展示出更为显著的缓释能力, 其原因归结为超分子结构对释放速率控制步的影响. 该研究指出了层状双金属氢氧化物在农药缓/控释领域的应用潜力.     

仓储物害虫Kohonen神经网络识别方法

仓储物害虫是经济昆虫研究的主要对象，其侵害对象涉及到人类生活所需的各种物资，对国民经济造成了巨大的损失，加强对仓虫的研究，对提高仓虫的防治技术水平，减少损失，加速国民经济的发展都具有重要意义。因此，利用计算机识别技术对仓储物害虫进行自动识别和分类一直是仓储物害虫研究领域希望解决的重要课题之一。