关于量子电动力学中若干问题的讨论（1）——基本理论

对量子电动力学中的'传播过程'和'发散困难'(紫外)等有关内容进行了讨论,对其中存在的问题给出一种解决的办法,以排除量子电动力学理论因这些问题而面临的尴尬和无奈.     

微蜂窝MIMO通信系统信道模型研究

城市微蜂窝移动通信电波传播环境相当复杂,特别是针对未来陆地蜂窝移动通信系统基于智能天线应用的规范标准要求,建立这种无线传播信道的有效模型无论对理论分析、系统优化设计以及网络工程规划来说都是非常重要的。为此从多径色散信道的特性分析出发,采用电磁散射理论和电波传播原理建立了基于阵列天线的微蜂窝多输入多输出物理信道模型,对刻画信道特性的一些重要性能参数,如空间相关性和时间演化等进行了仿真分析和研究。与有关文献结果的比较,表明了所建立的微蜂窝移动通信信道模型的有效性。     

New results on the robust stability analysis of neural networks with discrete and distributed time delays

Delay-dependent robust stability of cellular neural networks with time-varying discrete and distributed time-varying delays is considered. Based on Lyapunov stability theory and the linear matrix inequality （LMIs） technique, delay-dependent stability criteria are derived in terms of LMIs avoiding bounding certain cross terms, which often leads to conservatism. The effectiveness of the proposed stability criteria and the improvement over the existing results are illustrated in the numerical examples.     

论新文学广告对文学传播的作用

新文学广告对新文学的传播发挥出了重要作用，具体体现在三个方面：对作家、作品的介绍与宣传，扩大了作家和作品的影响；为文学期刊和书局带来了经济来源，使其能继续扩大声誉；提升了新文学读者的接受水平，稳固并增强了新文学的接受群体。     

基于神经网络的财务预警系统的研究

文章应用神经网络理论和立体正交算法,探讨了面对复杂环境下的财务系统的新型预警系统,该系统解决了各因素之间互不连续、因素目标值之间的关系未知、因素和指标问的关系是一个"黑箱"的问题.     

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Data fusion control and guidance of surface-to-air missile under the complex circumstance based on neural-net technology

Under the complicated electromagnetism circumstance, the model of data fusion control and guidance of surface-to-air missile weapon systems is established. Such ways and theories as Elman-NN, radar tracking and filter＇s data fusion net based on the group method for data-processing （GMRDF） are applied to constructing the model of data fusion. The highly reliable state estimation of the tracking targets and the improvement in accuracy of control and guidance are obtained. The purpose is optimization design of data fusion control and guidance of surface-to-air missile weapon systems and improving the fighting effectiveness of surface-to-air missile weapon systems.     

基于RBF神经网络算法的连拱隧道围岩变形预测方法研究

利用径向基函数前馈式神经网络的特性，构建了连拱隧洞围岩变形的预测模型，并利用Matlab工具对模型进行求解。最后的工程实例对文章的方法进行了检验，其结果表明，此方法具有求解速度快，结果更为优化、预测效果更好等优点。     

医用血管支架非线性扩张过程快速预测方法的研究

建立了血管支架变形影响因子与其变形结果之间的具有高度非线性识别能力的神经网络模型，通过引入学习因子η和动量因子ψ,采用附加动量项的权值修正方法，优化了网络训练算法，从而提高了网络训练速度和系统鲁棒性．结合实例对网络进行训练，并对预测误差进行了统计假设检验，检验结果表明血管支架变形神经网络智能预测结果与非线性有限元分析结果误差均值低于0．03％，训练后的网络能够较好地对血管支架变形进行预测．在此基础上，基于Pro／Toolkit工具，融合血管支架扩张变形神经网络智能预测模型，建立了血管支架力学性能快速评价工具，该系统实用性强、效率高，能大幅缩短血管支架产品开发周期