面向对象的人工神经网络模拟

面向对象程序设计已成为９０年代程序设计的主流，它采用全新的方法来求解问题，本文在概述面向对象程序设计的基础上，着重介绍了用面向对象程序设计语言Ｃ＾＋＋来表示神经网络结构和学习算法，介绍了实现ＢＰ和ＢＡＭ网络的软件模拟技术，并给出了一个应用实例。     

用面向对象程序设计环境建立知识库／数据库系统

本对９０年代程序设计的新思想－面向对象程序设计方法学的概念和特点进行了阐述。介绍了在ＶＡＸ－１１／７８０计算机上建立和实现的一个大型面向对象程序设计环境－ＭＯＳＳ的特点和使用方法。用ＭＯＳＳ所实现的两个应用实例（基于产生式规则的专家系统和石油钻井基础数据库）证实了通用面向对象程序设计环境在开发人工智能和数据库系统等大型软件所具有的优越性，从而展示了面向对象程序设计方法的广阔应用前景。     

面向对象程序设计语言及方法的特性探索

本文以数据类型的抽象与重构为线索,分析与评介了程序设计语言与方法的演化过程及其必然性,探讨面向对象程序设计与实现需解决的若干问题。在此基础上介绍了面向对象程序设计在数据库与人工智能两大分支中的应用途径、现状与前景。     

地下水模拟面向对象有限元的类设计

根据地下水模拟有限元的计算特点，依照面向对象的程序设计方法，用C 语言，建立了矩阵类、单元类、结点类、水文地质参数类、基函数类、源汇项类、有限元主类等，据此完成了地下水有限元的面向对象的程序设计。与传统的地下水有限元程序相比，程序更易重用、维护、扩充，便于与地下水模拟的其他程序集成。     

面向对象程序设计思想初探

面向对象程序设计是９０年代兴起的一种软件设计方法，为解决当今的软件危机开辟了一条级有为有效的途径。本文就面向对象程序设计这一技术的特征及其优点进行了讨论，同时对这一技术在实现方面存在的问题进行了探讨。     

面向对象的基本概念与程序设计

面向对象技术是80年代以来国外关注的问题。该文主要讨论面向对象的基本概念及面向对象的程序设计方法和步骤。     

面向对象技术的作用与发展趋势

本文分析了应用越来越广的面向对象技术,并对其作用、应用范围和发展趋势进行了论述。     

面向对象程序设计与结构化程序设计的比较

面向对象程序设计与结构化程序设计的比较@刘晓霞...     

面向对象及其发展

这篇文章叙述了面向对象的基本概念及其发展现状，作为新的计算机相关技术，ＯＯＰ必将在计算机软件领域起到关键作用。     

人工神经网络在控制中的应用及发展前景

通过对人工神经网络的历史与现状的分析，指出人工神经网络具有强大的生命力和应用前景，特别是在解决复杂控制问题方面具有五大优势．总结了人工神经网络在控制领域的主要应用实践，并对其发展前景和存在的问题进行了探讨．     

基于人工神经网络和专家系统结合运用的电网故障诊断技术的研究

人工神经网络（ＡＮＮ）和专家系统（ＥＳ）的结合是智能系统研究的发展方向。本文对ＡＮＮ和ＥＳ结合用于电力系统故障诊断问题进行了研究，提出一种新的电力系统故障诊断方法。该方法综合了ＥＳ和ＡＮＮ各自的优点，充分利用ＥＳ的推理能力和ＡＮＮ的学习能力，由ＥＳ根据故障报警信息搜索电网数据库，提出故障假设，再由ＡＮＮ对故障假设进行诊断。该方法教授给ＡＮＮ的知识是电网通用的故障判断知识，具有较强的能用性。研究表明ＡＮＮ和ＥＳ结合用于电网故障诊断是非常有效的。     

神经网络在储层横向预测中的应用

传统的冯·诺依曼程序存储式计算机擅长于数据处理，但是在类似于面貌及声音识别这样一些简单的认知问题方面，与人类相差很大．这种差异推动了神经网络的研究．本文讨论了误差反向传播网络（ＢＰ）．给出了ＢＰ网络在储层横向预测测方面的应用．     

基于人工神经元网络模型的预测控制研究

研究了基于人工神经元网络模型的非线性预测控制，所采用的网络为一种将线性模型与多层前向网络相结合的ＤＬＦ网络，仿真结果表明，该“混合网络”易训练，收敛速度可大大加快，在ＤＬＦ模型的基础上，本文研究了一种非线性预测控制算法，它的显著特点是在线计算量小。对于一非线性过程－球形罐液位的仿真结果表明，基于ＤＬＦ的非线性预测控制效果颇佳。     

人工神经网络的互连权空间的演化方程学习算法

本文把人工神经网络的互连权视为广义的自旋变量，网络的学习问题看作互连权空间的优化问题，进而将通常在人工神经网络组态空间的连续时间动力学方程组推广到人工神经网络的互连权空间，并在方程组中引入类似Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｓ的ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ算法机制改进此方程组了以提高寻优能力，提出了一个人工神经网络的演化方程学习算法，该算法在很大程度上摆脱了局域极值的束缚，得到最优或接近最优的互连权，本文集中研究单层反     

一类变量是L——R型FUZZY数的FUZZY线性规划问题

本文绘出了一类变量是L—R型Fuzzy数的Fuzzy线性规划,并在一定满意度下讨论了它的求解方法。     

石油长输管道最优智能规划

介绍了人工智能状态空间问题求解的全局择优搜索策略，根据石油长输管道的选线图模型与人工智能状态空间的相似性，采用全局择优搜索策略，论述了在Ｃ语言环境中实现石油长输管道最优规划的原理和方法     

抽油井示功图神经网络识别模型

以专家经验及大量的现场实例为基础，应用模糊数学与人工神经网络技术理论，建立了有限个精选井下示功图和反向传播的神经网络示功图识别模型．该识别系统可初步用于对现场实测示功图进行识别诊断，性能基本稳定，能有效地诊断抽油机的故障类型．     

神经网络在可装配性设计中的应用

本文介绍了作者提出的一种可装配性评价的折方法——基于神经网络的评价方法AAE(Ar-tificia1 Neural Network-based Assembly Evaluation),分析了以往可装配评价存在的问题,阐述了基于神经网络的可装配评价的原理、特点,并讨论了可装配评价的实现策略。     

基于神经网络的宗地地价评估探析

当前,人工神经网络的研究方兴未艾,已成为人工智能领域的研究热点,其应用领域也越来越广．根据宗地地价评估的特点,对人工神经网络在宗地地价评估中的应用进行了探索．首先分析了宗地地价的特点和影响因素,并选取了济南市住宅用地交易样点,然后在DPS软件中用神经网络对所选样点进行宗地地价评估．通过预测结果与实际结果的对比得出,基于神经网络的宗地地价评估简便可行,并比传统方法更客观．