大规模神经网络的混合结构和立体表示系统—HYBNOTATION

在文献［２４］中，我们提出了一个通用自适应神经网络框架ＧＡＦ，它具有许多优越性。但是，在利用神经网络模型构造具有特定功能的神经网络时，采用什么样的组织结构是很重要的。它决定着系统的代价和性能比。本文首先讨论了神经网络的自顶向下、自底向上和交互式三种基本结构及其局限性。然后提出了大规模神经网络的一个混合立体表示系统。接着通过两个实例，神经系统的反射弧和躯体感觉系统的定义，来说明上述混合立体表示系统对于神经网络微观及宏观结构描述的优越性以及如何用它来定义大规模神经网络的混合立体结构。     

国际组合债券投资的最优风险分散与套期保值决策方法

在考虑外汇套期保值基础上，本文研究了国际组合债券投资的风险分散决策方法，并进而分析了不允许卖空情况下最优国际组合债券的结构特征。文中还给出了本文方法的应用实例。     

有时序多指标决策的关联分析法及灵敏度分析

本文提出了一种解决有时序多指标决策问题的新方法，即关联分析法，并在此基础上对排序结果进行灵敏度分析。方法运算简单，直观实用。     

一种用神经网络来进行图像恢复的方法

本文首先简要地介绍了Ｙ．－Ｔ．Ｚｈｏｕ提出的图像恢复神经网络方法，并分析了这种方法存在的缺陷，在此基础上提出了一种用于图像恢复的改进神经网络方法，在计算机上利用实际拍摄的人头图像对本文提出的改进方法进行仿真实验，结果表明本文提出的这种方法是切实可行的。     

网络化决策支持体系中分布式动态决策建模系统的研究

在高速动态变化的企业生存环境条件下，为了实现快速而准确的决策。本文提出了一种基于Internet和虚拟组织的网络化决策支持模式，论述了其结构体系和主要过程，根据集成化程度的不同。提出了2种基于动态建模的动态建模的系统软件构架及其通讯模型，并分析比较了两者的优缺点。     

系统可靠率分配的最优决策

运用模糊数学原理和多阶段决算子法,提出了两种适用的系统可靠度分配的新方法。     

分布式神经网络推理原理

本文给出了一种复合神经元，简称ＣＩＮＮ。它由兴奋性神经元和抑制性神经元组合而成，具有３种状态、４种输入端和两种输出端。利用该神经元可以形成分布式神经推理系统。这种神经推理系统能够实现１６种类型关联推理规则，而普通神经推理系统仅能实现３种关联推理规则。     

系统可靠度分配的最优决策

运用模糊数学原理和多阶段决策算子法,提出了两种适用的系统可靠度分配的新方法．     

生产系统的暂态特性分析

本文利用时滞生产函数理论，在研究生产要素的投入变化对产出的影响的基础上，通过对分段式要素投入，导致产出增长率变化的特征的分析，揭示了生产系统的一些暂态特性，对于用生产系统的指标来反映社会经济宏观调控的力度和效果进行了尝试。     

基于神经网络的非线性离散动态系统DISOPE算法

提出了基于神经网络的非线性离散动态系统优化与参数估计集成算法。先用动态神经网络辩识系统得出一个近似模型,在存在模型实际差异的情况下,从神经网络模型出发通过迭代运算得到实际非线性离散动态系统的真实最优解,系统优化采用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ 神经网络算法,求解速度快。仿真结果表明了算法的有效性和实用性。     

神经网络与专家系统

本文通过对专家系统与神经网络各自特点的考察，探讨了将两者结合起来并保留各自优点的可行途径，进一步指出了有待解决的问题。同时通过对电力系统中ＮＮ应用状况的回顾，展望了这一技术在电力系统中的应用前景。     

BP神经网络算法的改进

本文分析了ＢＰ算法所面临的问题，给出了一种改进算法，说明了它们的原理和应用环境，将它们与传统的ＢＰ算法作了比较，并通过一实例验证：应用改进算法可以大幅度地提高ＢＰ神经网络的学习速度，这对ＢＰ神经网络的应用有较大实际意义。     

用神经网络实现线性系统状态估计

本文研究了一种用神经网络解决线性动态系统状态估计问题的方法。使用了动态优化技术设置Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的加权矩阵。仿真结果显示本文研究的方法具有广泛的适用性。此方法对于大型系统实时估计具有很大的应用潜力。     

应急系统调度问题的最优决策

在应急系统调度问题中 ,仅把应急时间最短作为系统优化的目标 ,常常产生出救点数目过大的弊端。从费用和可靠性的角度考虑 ,出救点数目越小越好。以应急时间最短为前提 ,建立了使出救点数目最少的二层优化数学模型 ,并给出求解算法。数值算例验证了所建立模型的合理性与算法的有效性。     

神经网络与图论

本文讨论了神经网络与图论之间的相互关系：神经网络的深入研究与发展离不开图论，神经网络的深入发展必将对图论中许多问题的进一步研究产生重要的影响。文中论述了图论在神经网络研究中的作用、地位及应用现状，同时概述了神经网络在图论中的应用情况。     

基于贝叶斯网络的机载武器系统综合决策

分析了机载软硬杀伤武器系统的战术使用方式和有效作用空域,给出了软硬杀伤武器系统在空间上的协同使用准则。分析了使用贝叶斯网络进行软硬杀伤武器系统综合决策的知识表示问题,得出了综合决策网络的三种类型的节点:态势节点、传感器节点、武器节点。提出了构建贝叶斯网络进行综合决策的步骤,通过具体实例说明了使用贝叶斯网络进行软硬杀伤武器系统综合决策的过程。     

用于神经网络仿真的模块化并行计算机研究

本文首先介绍了由四个ＴＭＳ３２０Ｃ３０专用ＤＳＰ芯片组成的、带有四端口共享存储器的神经网络仿真模块，然后探讨了它的扩展问题并给出了由此类模块扩展而成的系统结构，最后进行了性能分析。     

Neural Nets:Another Paradigm for Decision Support

ＮｅｕｒａｌＮｅｔｓ：ＡｎｏｔｈｅｒＰａｒａｄｉｇｍｆｏｒＤｅｃｉｓｉｏｎＳｕｐｐｏｒｔ￥ＦｅｎｇＳｈａｎ（Ｄｅｐｔ．ｏｆＡＣＥ，ＨｕａｚｈｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｗｕｈａｎ４３００７４，Ｃｈｉｎａ）Ａ...     

基于神经网络的非线性系统的间接自适应控制

针对一类不确定非线性动态系统 ,利用多层神经网络系统MNNs的逼近能力 ,提出了一种间接鲁棒自适应神经网络控制器的设计方案。该方案不仅能够保证闭环系统的所有信号有界 ,而且理论分析证明了闭环系统的跟踪误差渐近收敛到零。仿真试验表明本控制算法是有效的。