ICAI中的认知型模型设计

简要介绍了智能计算机辅助教学系统中,一种认知型学生模型的原理及设计方法.运用模糊数学理论和人工神经网络理论设计认知型学生模型并对它进行评测,从而实现了一定的智能性.     

Hopfield人工神经网络在工程优化中的应用

本文对Ｈｏｐｆｉｅｌｄ人工神经网络基本电路模型进行了分析．在此基础上提出了用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ模型解决工程优化中的设计问题．给出了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ人工神经网络在工程优化中的应用实例．结果表明：Ｈｏｐｆｉｅｌｄ人工神经网络是解决最优化问题的有效途径     

粒度计算在人工神经网络中的应用

介绍了粒度计算的基本思想和理论基础,详细论证了基于词计算理论的一种粒向量空间,研究了基于这种粒向量空间的人工神经网络模型.该模型可以在一定程度上提高人工神经网络的时效性、知识表达的可理解性,并能增强人工神经网络的功能.     

最优化理论

最优化理论是指数学上对这样一类问题的研究：对给定定义域上的目标函数求解其在该域上的最小或最大值。这包括研究解的存在性、解的结构性质及求解算法等各方面。最优化理论的重要性是不言而喻的，在应用数学、计算机科学、工程、经济等很多领域都有重要应用。根据目标函数定义域的性质，可以分为离散最优化和连续最优化。本书的一个重要特色就是对这两类最优化的重要概念和方法都作了介绍，     

最优控制理论及其在工程中的应用研究

论文介绍了最优控制理论及其求解方法,最优控制理论的研究进展,并对工程中的几个案例进行了分析,得到最优化的控制方法。     

基于人工神经网络学习问题的简约梯度法

本文介绍了人工神经网络的学习原理和模型以及简约梯度法的推导过程,并提出了一种利用简约梯度优化理论解决人工神经网络中学习问题的算法,最后进行了仿真计算.     

最优化方法在给排水工程课程设计中的应用

随着社会经济的发展,城市给水排水管网系统的规模越来越大,如何设计和维护这样庞大的给排水管网系统,将从根本上影响着管网系统的投资及维护管理费用．基于严格数学模型的最优化法可使管网系统的设计更合理,因此,有必要在给排水工程课程设计的教学中,引入最优化的理论和设计方法,让学生在课程设计的实践中学会将最优化方法应用到给排水管网系统的设计中．该文介绍了如何用最优化法对教材中的实例进行设计,设计结果表明该方法的设计方案合理,可加深学生对管网系统设计本质的理解．     

凸（凹）函数的若干应用

凸函数是一类非常重要的函数,本文介绍了凸函数在证明不等式,最优化理论及经济学中的应用。     

人工智能及其在输配电网络故障诊断中的应用

介绍了人工智能技术———专家系统、人工神经网络、模糊理论、遗传算法的理论及其在电力系统的输配电网络故障诊断中的应用,分析了各种方法的优缺点,并指出今后发展的主要方向是综合智能.     

基于创新性思维的《最优化理论与方法》课程教学研究与实践

为了提高《最优化理论与方法》研究生课程的教学质量和学习效果,结合《最优化理论与方法》课程的特点,以及笔者多年来的教学研究与实践,对《最优化理论与方法》课程的教学方法进行了深入分析与研究,提出了针对渤海大学数学科学学院研究生的教学改革方案.针对研究生课程的特点,探索和研究了创新性思维在《最优化理论与方法》课程教学中的具体实施方案,构建了基于创新性思维的新型课程教学模式.     

遗传算法求解常微分方程应用实证分析

在论述遗传算法理论的基础上,介绍了常微分方程及偏微分方程求解问题转化为最优化问题的基本过程,通过实例说明了遗传算法中各个参数的设置方法,最终求得方程的近似最优解,并验证了该方法的可行性.     

BP人工神经网络在齿轮钢淬透性预测中的研究

针对齿轮钢在轧钢过程中淬透性控制存在不确定性的问题,将人工神经网络应用到其不确定性上,通过改进BP人工神经网络学习算法训练神经网络,构建最优化的齿轮钢淬透性控制神经网络模型。通过仿真实验证明,该算法有效解决了齿轮钢淬透性预测控制的问题。     

一类基于神经网络的模糊系统建模与控制

将人工神经网络理论和模糊系统理论结合起来,研究并提出了一类基于人工神经网络的模糊系统建模和控制方法。仿真表明该方法能有效地用于多种难以建立数学模型的控制系统。     

人工神经网络在河道水量还原计算中的应用

介绍了以水量平衡和降雨与径流相关关系为理论依托的河道水量还原计算的一些传统方法。在充分理解河道水量形成机理与人工神经网络原理的基础上,将人工神经网络BP算法运用于河道水量还原计算。以英国英格兰西北部IRWELL流域为例作了检验,实践证明,在没有充足资料的情况下,将人工神经网络BP算法用于河道水量还原计算中,能够较准确的演算出河道径流的形成机制,为资料匮乏地区的河道水量还原计算方法的研究提出了新的方向。     

忆阻器应用于人工神经网络的前景与展望

忆阻器理论的建立为电子电路设计带来了新的发展空间,将对于人工神经网络的研究进程起到巨大的推动作用。本文介绍了忆阻器的主要特性和优势,以及展望了忆阻器在人工神经网络权值存储上的发展前景。     

从科学研究方法论看人工神经网络研究的发展

简要回顾了人工神经网络不平衡的发展史。从科学研究方法论出发，对人工神经网络的研究方法，以及决定其迅速发展与正常发展的因素等方面的问题进行了讨论分析，给出了若干结论。指出竞争是人工神经网络的理论得以生存和不断完善的重要前提，成功是导致人工神经网络研究高潮的重要因素，理论与应用研究并重是人工神经网络健康发展的重要保证。     

高校教学过程最优化的几点思考

本文在介绍教学过程最优化理论的基础上，着重阐述了最优地组织教学过程的条件、方法以及手段。     

无约束极值条件的一个证法

无约束极值条件是最优化理论的重要组成部分，在理论上和实践上都有重要意义，约束问题的最优性条件是它的逻辑推广，解约束最优化问题的一种策略是解一系列无约束问题。本文首先介绍Ｒａｙｌｅｉｇｈ商定理，然后利用Ｒａｙｌｅｉｇｈ商定理给出无约束极值条件新的严格证明。这种方法比已有证法更简明，对那些不熟悉序列极限理论的读者，在学习和掌握最优化理论方面，有一定的实际意义。     

基于人工神经网络的电机故障诊断研究

本文着重探讨了故障诊断研究的理论方法,通过采用人工神经网络技术,建立基于人工神经网络的故障诊断专家系统,克服了传统诊断专家系统的不足,可以提高故障诊断的水平和效率。     

浅谈最优化理论在企业经营管理中应用

最优化理论产生以来,在国际、国内和各行各业产生了非常大的指导作用,为经济建设和社会发展产生了深远影响。本文依据最优化理论的基本原理,结合企业在经营管理中的实际,指出了最优化理论在企业经营管理活动中应用的思路、原则及措施,对指导企业更好地开展经营管理活动具有一定的参考价值。