结合专家知识改进BP网络在故障诊断中的应用

针对BP网络利用知识和表达知识的方式单一，忽略专家知识的缺点，提出了一种结合专家知识的改进BP网络，并应用于故障诊断。它分别利用了神经网络和专家系统的优点，利用专家系统和BP网络的结合来取长补短。实例结果表明，该算法学习收敛较快，故障识别效果也优于标准BP网络。     

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。     

非线性拟抛物型复方程Riemann初边值问题近似解的误差估计

本文利用文献［１］中的先验估计，给出文献［１］中近似解的误差估计。     

非线性拟抛物型复方程的Riemann初边值问题

本文的主要目的是讨论非线性拟抛物型复方程于多连通区域上的Riemann初边值问题。为此,我们先给出初边值问题解的先验估计式,然后使用参数开拓法证明该初边值的可解性,并给出该解与其初值之差的估计。本文的定理推广了参考文献中的结果。     

边界条件中带较弱系数的Riemann-Hilbert边值问题

主要目的是讨论一阶非线性椭圆型复方程在边界条件中带有较弱系数的Riemann-Hilbert边值问题。为此,我们先提出相应于问题A的变态边值问题B,并给出解析函数问题B与问题A的解,然后利用复方程的解的表示式与先验估计以及Schauder不动点定理证明复方程问题B的可解性,从而导出复方程问题A的可解性结果。     

应用于UPFC动力学模型的ANN-PID复合控制

提出用神经网络控制器实现大偏差范围内的解耦控制，由PID控制实现小偏差时的快速稳定并消除静差。这种复合控制方法应用于UPFC的动力学模型收到了良好的效果。     

具有史密斯预估的汽温调节系统

本文通过对锅炉汽温特性的分析,指出常规的PID调节器的不足,然后用简明易懂的方式说明史密斯预估器的原理,并将它引进汽温调节系统,最后给出了实用的数字仿真及仿真结果解释。     

抛物型复方程初边值问题解的惟一性

给出了一类抛物复方程的条件和抛物型复方程初边值问题的提法，然后用抛物复方程的极值原理证明了上述边值问题解的惟一性。     

电站锅炉的微机控制系统

本文介绍都匀电厂微机锅炉控制系统科研成果中,系统构成原则、实现方法。着重阐明软件编制特点、调节算式参数选择、抗干扰措施。