船舶初步设计阶段智能决策支持系统的应用

提出了用于辅助船舶设计者在获取船型要素信息量有限情况下，进行船型方案优选决策的支持系统理论体系框架和模型。将该系统应用于某实船船型方案优选决策，证明该方法是可行的、可靠的。此外，对未来智能决策支持系统在船舶初步设计中的应用前景进行了展望和预测。     

黄颡鱼人工繁殖的初步研究

利用面积为2000m^2的鲫鱼池套养培育黄颡鱼亲鱼；采用不同的药物和剂量进行人工催产；利用家鱼孵化池进行流水孵化。实验结果表明：黄颡鱼在性成熟度基本一致的情况下，用LRH—A2 DOM PG(LRH—A2、DOM、PG分别为4ug、0．8mg、2．2mg)的配合药物来进行生产，催产率可达到95％。     

人工神经网络在矿井突水预报中的应用

突水预报是一项重要的矿井水文地质工作。借助于人工神经网络在处理非线性问题或非结构问题方面的优势,采用BP算法,基于大量矿井突水样本实例建立了突水预报神经网络模型,并将该模型用于实际预报,并取得了较好的效果。结果表明,模型具有较强的实用性。为了提高模型的预测精度,在训练样本的选择上还应具有一定的代表性。     

基体改性对碳/碳复合材料烧蚀率影响的神经网络模拟

将人工神经网络的典型模型－－误差后传播（BP）算法用于改性的碳／碳复合材料氧化烧蚀率的研究，建立了碳／碳复合材料改性添加剂组成－氧化烧蚀率BP网络模型。研究结果表明，所建模型较好地反映了添加剂含量与试样氧化烧蚀率间的内在规律，预测的氧化烧蚀率与实验值间的误差小于0．32％。将模型筛选出的最优添加剂配方用于基体改性，试样的氧化烧蚀率下降49．3％，说明将人工神经网络用于基体改性是可行和有效的。     

基于人工神经网络的地下矿山岩层移动研究

提出了采用人工神经网络方法进行地下金属矿山岩层移动预测，结合模糊数学对选取的地表移动影响因素进行了处理．计算结果表明，所选取的各因素之间及其与岩层的移动角之间存在着较强的非线性关系，移动角的大小与选取因素有着密切的联系，进而从理论上证明可以预测由于开挖引起的岩层和地表移动的范围问题．     

M-P人工神经网络用于核电站故障诊断系统

按照实际情况,将人工神经网络M-P模型应用于核电站机组故障诊断系统的部分诊断网络。根据核电站故障诊断信号和故障事件特点,提出在特定诊断网络中使用M-P模型的可能性和具体构建诊断网络的方法,对其优缺点进行了比较。使用M-P模型对核电站重要厂用水系统建立了简单诊断网络,进行了验证。该模型简单直接,可以避免若干使用其他人工神经网络模型时遇到的问题。该模型与其他模型结合使用于核电站故障诊断系统,尤其在处理逻辑判断性较强的诊断任务时,可以达到更好的效果。     

分布式的网络性能管理专家系统模型

根据目前计算网络管理的需要，提出分布式和智能化的管理体系结构．建立了基于人工神经网络的网络性能管理专家系统的模型，并给出一个设计实例，在实例中重点介绍了数据传换和训练样本集的设计。     

冻粘土三轴流变特性的神经网络预测

针对冻粘土特殊的物理力学性质，通过详细的冻粘土三轴应力条件下长期蠕变实验，讨论了温度，轴压，围压三种因素对冻粘土蠕变特性的影响，并利用人工神经网络（ANN）方法对冻粘土三轴流变特性进行了预测，建立了BP网络模型，预测结果与实验值吻合，因而具有一定的理论和实用价值。     

人工林林下植被及桉树林生态问题的研究进展

较全面地评述了国内外开展人工林植被及桉树林生态问题的研究概况,对林下植被与人工林经营管理的关系、植物多样性及桉树林经营存在的一些问题做出了扼要的总结.     

华容道问题最优解的搜索策略

本文讨论了有关华容道问题最优解的搜索策略、数据结构、算法优化及程序设计，并对程序运行结果作了分析。