应用遗传算法求解计算机通信网的最佳路由─—一种新的遍历匹配选择法

求解计算机通信网的时延和路由选择是一个多约束条件的非线性优化问题，采用遗传算法求解是目前比较有效的方法。本文以遗传算法的基本思想为基础，提出了一种新的遍历匹配选择法，通过实例计算，采用这一选择方式的遗传算法能快速求出问题的全局近似最优解，且具有较高的计算精度。     

基于人工神经元网络的电力系统短期负荷预报的实用计算

本文针对贵州电力系统日负荷的特点，提出了一种利用人工神经网络（ＡＮＮ）的ＢＰ模型进行电力系统提前２４小时的短期负荷预报的实用计算方法。进一步对ＢＰ模型的隐合层数和隐合节点数的选取进行定性的分析，同时探讨学习因子和动量项对学习收敛的影响分析，预测方法及结果得到肯定。     

生物活性材料义眼台

本文采用羟基磷灰石与生物活性玻璃制做义眼台。用液态化学反应法合成羟基磷灰石，取适宜数量的生物活性玻璃与之混合，经高温烧结制成义眼台，并进行了动物实验和临床应用。动物实验表明材料具有优异的生物相容性和一定的生物活性，临床应用效果良好。本材料是制做义眼台的新型材料。本文就材料研究、动物实验、义眼台的制做工艺进行了探讨。     

非线性信道判决反馈递归神经网络自适应均衡器

针对存在严重符号间串扰及轻度非线性畸变的数字信道，提出了一种判决反馈递归神经网络为均衡器，它将传统的线性信道判决反馈结构巧妙地融入递归神经中，在自适应训练时用期待２信号代替判决反馈信号。     

基于系统优化而定义的一种聚类中心

以实际问题为背景，以系统优化思想为出发点定义了一种聚类中心，它是一线段而不是一个点，从而扩充了动态聚类分析方法。用于干支管网规划优化，取得良好效果。     

基于神经网络的自适应控制器的研究

本文研究了神经网络控制未知动态系统的可行性，提出了几种自适应控制结构，并研究了在不同条件下各种结构的性能变化，给出了不同条件下的仿真结果及一些结果分析。图１３，参４．     

神经网络解耦控制系统的分析

本文基于神经网络的理论研究提出了一种新的神经网络解耦控制方法，该方法以被控对象的一组实测数据作为样本，训练出用神经网络描述的逆动力学模型，并将它作为解耦控制器投入到控制系统中．对某二元精馏塔控制的仿真结果表明该方法是切实可行的．     

用随机开关控制的遗传算法在求解设备更新问题中的应用

针对一种确定性的设备更新问题；提出了用遗传算法求解的新途径。通过适当的编码，可大大减少常规０—１规划中的变量数目和约束条件，较好地反应被优化对象的本质特征。进一步采用遍历匹配选择和随机开关控制杂交的方法，可迅速地求出全局最优解或近似最优解。     

用开关电容实现Hopfield网络的一种新方法

提出了利用开关电容网络实现连续的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的一种新方法，它便于单片集成，实现的网络结构具有对寄生参数不灵敏的优点     

用于BP网络的样本添加法

提出了一种改善ＢＰ网络学习能力的样尊添加法，它是根据人类学习知识时存在遗忘现象而设计的。首先阐明其工作原理与学习算法；接着将它用于ＢＰ网络之中，以处理三倍冗 表决问题。