希尔伯特变换器优化设计研究

提出了一种基于神经网络算法的希尔伯特变换器优化设计方法，证明了神经网络算法的收敛性，提出了希尔伯特变换器的优化设计实例。仿真结果表明了该网络模型是高效的神经网络模型。     

采用变频调速的恒压供水系统

阐述了恒压供水的基本概念 ,介绍了一种采用变频调速技术实现恒压供水的系统组成、工作原理及设计和系统调试方法 .理论分析表明 ,该系统能显著提高供水质量 ,节能效果明显 .     

一种混沌神经网络模型及其在优化中的应用

通过在Hopfield神经网络模型 (HNN)中引入非线性自反馈项 ,提出了一种具有暂态混沌动力学行为的神经网络模型。该模型首先经过一个倍周期倒分叉过程进行混沌搜索 ,进而进行类似HNN的梯度搜索。由于它利用了混沌搜索固有的随机性和轨道遍历性 ,因而具有较强的克服陷入局部极小的能力。两个典型的函数优化例子表明了该算法的有效性     

流动电势用于角加速度传感器的研究

分析和讨论了一种新型角加速度传感器的工作原理与设计方法。该传感器是根据流动电热效应，直接将角加速度信号转换为电信号输出的。和其它形式的角加速度传感器相比，它具有结构简单、成本低、可靠性好、稳定性高等特点。     

基于RBF网络的增量学习

提出了一种基于径向网络的增量学习算法 ,在对新样本进行学习时 ,通过恢复受干扰样本的方式来尽可能保持已有的知识不变 .模拟实验证明了本算法的正确性和有效性 .     

容错控制器在破碎机调速系统应用中的仿真研究

针对单输入单输出多回路系统,采取一种简单的容错控制技术,当控制系统中任一传感器失效时,采用邻近回路重构控制律对水下破碎机转速控制器加以补偿,使控制系统仍能稳定且控制质量与传感器失效前相一致,并给出了其仿真结果.图6,参9.     

高频等离子体化学气相淀积法制备TiO2超细粒子

利用ＴｉＣｌ４＋Ｏ２体系，在高频等离子体化学气相淀积反应器中合成了纯度高、粒度细的ＴｉＯ２粒子。考察了工艺条件对ＴｉＯ２粒子物性的影响；探讨了ＴｉＯ２粒子晶型控制的方法，金红石型质量分数可通过工艺条件控制；探讨了ＴｉＯ２粒子晶型控制的方法。金红石型质量分数可通过工艺条件控制，减少ＴｉＯ２单体浓度可提高金红石型质量分数；也可通过在原料ＴｉＣｌ４中添加ＡｌＣｌ３等晶型转化剂，使可转化为单一金红石型Ｔｉ     

基于神经网络的建筑行业投标报价研究

在建筑行业的投标报价过程中，如何在众多的信息中选出对最终报价影响较大的几项因素以及如何确定这些因素与最终报价之间的关系是一个棘手的问题．论文针对这两大难题提出了基于神经网络技术的解决方法．首先根据贡献变量分析理论确定出影响报价结果的9个报价因素，从而建立起基于神经网络的报价模型，然后在所确定模型的基础上改进传统的BP算法，进一步提高网络的泛化能力．从实际应用的结果可以看出，经过变量选择后所确定的报价因素是合理的，改进学习算法后的网络的泛化能力也有了很大的提高．     

广谱型C60修饰电极电位传感器的研究

吸附型Ｃ６０修饰玻碳电极可作为一种广谱响应的电位传感器，对十余种无机及有机季铵盐阳离子，其电位－浓度对数值呈一定的线性关系，该电极制备方便、响应速度快，稳定性好。本文还从电极表面Ｃ６０晶型结构出发，对电极的响应机理进行了初步探讨。     

Non-Minimum Phase Nonlinear System Predictive Control Based on Local Recurrent Neural Networks

Abstract: After a recursive multi-step-ahead predictor for nonlinear systems based on local recurrent neural networks isintroduced, an intelligent PID controller is adopted to correct the errors including identified model errors and accumulatederrors produced in the recursive process. Characterized by predictive control, this method can achieve a good controlaccuracy and has good robustness. A simulation study shows that this control algorithm is very effective.