应用级联神经网络预测供热锅炉次日小时热负荷的初步研究

通过对供热锅炉房热负荷的分析，建立了基于两个BP网络的级联神经网络(CNN)。相关性分析表明，可将时间序列负荷数据作纵横向分离，横向相关系列负荷可作为CNN前一BP子网络的输入数据，纵向相关系列负荷可作为CNN后一BP子网络的输入数据。前一BP子网络用于小时负荷的初始预测，其预测结果加入后一BP子网络的输入系列，实现对负荷的精确预测。按照此模型，建立了某一印染厂锅炉房次日小时蒸汽负荷的CNN预测模型。程序运行结果表明该模型在预测时足够准确可靠。     

网络--探索复杂性的新途径

简单系统由于非线性关系可以呈现复杂行为，而复杂系统可以遵循简单规则自组形成、近年来，作为探索复杂系统结构和功能的复杂网络引起了国际科学界的高度重视，已成为数理科学、生命科学、社会科学、技术科学和管理科学的研究热点之一．论文首先介绍了在复杂网络研究方面已经取得的某些进展，从典型模型．重要概念，网络分类一直到网络结构涌现，其中也包括了作者所做的工作；然后对某些值得注意的问题做了简短的评述．     

复杂网络中的社团结构分析算法研究综述

许多实际网络中都存在着社团结构.为了寻找大规模复杂网络中的社团结构,人们提出了很多算法.本文综述了近几年来比较有代表性的一些算法.首先介绍了计算机科学中最有名的谱平分法和Kernighan-Lin算法,然后介绍了社会学中具有代表性的分裂算法和凝聚算法,并着重分析了最新提出来的一种寻找网络中彼此重叠的社团结构的派系过滤算法.最后指出了进一步的研究方向.     

可拓神经网络在可拓专家系统中的研究与应用

将可拓学理论、人工神经网络和专家系统技术有效地组合与集成,建立了基于可拓分析与神经网络的空中目标识别专家系统,并将其应用于防空作战指挥信息系统空中目标识别。着重阐述了基于物元的知识表示方法以及空中目标识别专家系统的设计思路、总体结构和工作原理。     

基于泛函网络的多维函数逼近理论及学习算法

提出一种多维函数逼近的泛函网络逼近方法,设计了一类用于函数逼近的可分离泛函网络,给出了基于泛函网络的函数逼近学习算法。而泛函网络的参数通过解方程组得到,它们能逼近给定函数到预定的精度。仿真结果表明,这种逼近方法简单可行,具有较快的收敛速度和良好的逼近性能。     

LEO/MEO卫星通信系统ISL网络路由及切换性能研究

为了研究高度不同的卫星通信网络的路由和切换性能,采用Walkerdelta型星座构成两种非静止轨道卫星通信系统,分析和比较了LEO和MEO卫星通信网络构成特点和星间链路的俯仰角、方位角和星间链路长度变化。采用不同的路由策略以满足不同服务质量的要求,分析该策略下的卫星网络性能。设计了一种混合路由策略,综合考虑时延、时延抖动、切换和通信中断4项指标,进而比较不同高度的两种卫星网络应用不同路由策略时的性能。结果表明,混合路由策略上述服务质量的综合指标最优,该策略能够为各种用户提供不同的服务质量,提高卫星通信系统有效性和可靠性。     

复杂网络研究与复杂现象

复杂网络研究为探讨复杂系统的性质提供了一个新的视角。简述了复杂网络的基本概念，对网络的结构与功能作了概略的介绍，包括小世界网和无标度网的结构特点。通过对小世界网络中小世界特征的度量，讨论了复杂网络对复杂系统研究的启示，并对生物进化过程中生物的复杂性增加在蛋白质相互作用网络中的体现做了尝试性的说明，以此为基础，对随机性与规则性之间可能产生的复杂现象进行了初步讨论。     

卫星数字图像的智能处理研究

在借鉴成熟的数字图像特征分类模型基础上，通过特征抽取及采用神经网络方法对特征树训练，得到卫星数字图像的典型特征和在图像分析中的权重。提出利用数字图像的经验处理知识来实现卫星数字图像的自动处理，并建立分类数字图像集的经典处理案例，采用基于案例推理的方法，实现了卫星数字图像处理经验的复用和效率的提高。     

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。