模糊优选神经网络多目标决策理论

把笔者建立的模糊优选理论与神经网络理论结合起来，提出确定网络拓扑结构：隐含层数，隐含导节点数与节点激励函数的合理模式，提出模糊优选神经网络权重调整ＢＰ模型；且网络有良好的学习功能。神经元激励函数具有明确的物理意义。     

基于有监督单神经元的交流调速控制算法研究

在基于PC机的交流传动控制算法开发平台上，将有监督单神经元控制算法应用于交流调速系统中，通过大量物理性实验，对单神经元控制器各参数对系统性能的影响进行了分析，得到有关参数选取和设计方法的一些有价值的结论。     

基于Chebyshev神经网络的衍生算法

根据辨识对象,神经网络的输入层和输出层神经元的个数易于确定,而隐层数和隐层神经元个数难以确定.借助于生物的生长发育知识,在正交基函数神经网络的基础上提出衍生算法,该算法的基本思想是先选取较少个数的隐层神经元作为初始发育细胞,训练K次后,如果目标函数J不再变化且大于给定的ε,则网络自动衍生,以上过程反复进行,直至J小于等于ε,则停止衍生和训练.仿真实验表明,该算法在训练过程中改善了收敛速度,并自动调整网络的拓扑结构,解决了隐含神经元个数难以确定的问题且具有优良的逼进任意非线性特性的能力.图2,表2,参7.     

前向多层代数神经网络隐层神经元数目估计方法

结合目前估计前向三层神经网络隐层神经元数目的方法 ,提出一种向量不交关系来确定多层(层数 >3)前向代数神经网络隐层神经元的数目 ,该方法只须估计出第一隐层神经元的数目 ,其余各层神经数目利用不交关系的算法随之确定 ,通过多项式代数函数实例表明 ,该方法有效     

用遗传编程进化神经网络结构和权值

本采用遗传编程（Genetic Programming，下用GP表示）的方法，提出一种对神经网络如何同时优化它的权值和结构（包括层数，每层的神经元个数以及神经元之间的连接关系）的新思想，遗传编程（Genetic Programming)是遗传算法（Genetic Alogrithms) 的扩展，利用具有可变长度的LISP符号表达式表示群体中的个体，是基于达尔（Darwin)的进化论和遗传基因学原理的一种新兴的搜索寻优技术，本采用这种方法设计了一个神经网络，成功解决了一位加法器问题。     

一种优化多层前馈神经网络中隐节点数的算法

多层神经元网络中隐含层的层数及其每一层的神经元数的多寡，至今仍无法用一个解析式精确求得，提出了一种基于黄金分割法的算法，用于求解三层前馈神经网络中的隐层节点数，所得结果有助于提高三层前馈神经网络整体品质。仿真结果表明该算法能较快地找到较优的隐层节点数。     

带裙房高层建筑基础筏板厚度确定方法

带裙房的高层建筑要考虑主楼与裙楼层数差引起的不均匀沉降问题。选取典型土层、典型工程结构形式，建立上部结构-基础-地基计算模型，分多种工况对基础筏板进行有限元计算分析，总结筏板厚度与层数差之间的关系，并结合现场实测资料进行了验证。可为设计者在初步方案设计阶段确定筏板厚度提供依据。     

小波变换方法消除热重实验噪音信号

由于受实验条件的影响,在用等温热重法进行稀土氧化物脱除烟气中SO2的动力学实验过程中有噪音信号的干扰,因而采用Daubechies(N=3)小波函数和Matlab软件讨论了小波变换方法消除热重实验噪音信号的影响因素.研究发现阀值的选取规则和软硬阀值处理方式对消除噪音信号的影响不大,分解层数则对消除噪音信号的影响较大.当信噪比变化平缓时所对应的分解层数是最佳分解层数.经Daubechies(N=3)小波函数消噪后得到的信号能够比较真实地反映等温热重实验的动力学过程.     

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。     

基于粗糙集和自组织神经网络的聚类方法

自组织神经网络在学习过程中采取竞争机制选取最优匹配神经元获胜，然而实际情况可能有一组神经元都非常匹配输入向量。引入粗糙集的上近似与下近似理论，选择一组最匹配神经元获胜。实验证明基于粗糙集和自组织神经网络的聚类算法，较之传统的自组织神经网络聚类算法聚类结果更平均，死神经元更少，是一种良好的聚类算法。     

纤维网格增强混凝土复合材力学性能

纤维网格增强混凝土（TRC）是以纤维编织网格为加强材料，以聚合物砂浆为基体的新型复合材料，其力学性能受到不同纤维网格股数和层数的明显影响。为研究这种新型复合材料的力学性能和与其所加固混凝土间的黏结滑移性能，进行了不同股数和不同层数的纤维网格拉伸试验和TRC复合材拉伸试验，以及不同网格层数的TRC?混凝土界面黏结滑移试验，建立了随层数和股数变化的纤维网格拉伸本构模型、TRC复合材拉伸本构模型、TRC?混凝土界面黏结滑移本构模型，为后续研究和工程应用提供理论依据。     

不同加载模式下不对称结构静力弹塑性分析

选取6种具有代表性的加载模式,采用ETABS软件,对5种不对称钢框架及钢筋混凝土框架结构进行了pushover分析,分析了加载模式、结构不对称性、层数和振型等因素对pushover分析结果的影响．结果表明,对于刚度有突变的不对称结构,不同加载模式的结果差别明显,并且这种差别随着结构刚度突变的增强、周期的增大、层数的增高而越来越大．     

交流电场对泡罩塔板传质性能影响的研究

在一块φ８０ｍｍ的泡罩塔板上通过用水吸收空气氨的试验，在５００－２００００ＨＺ较宽频率范围内，探讨了交流电场对塔板传质性能的影响，并得到５３５５ＨＺ条件下理论塔板层数随气、液流量的变化关系曲线，回归了理论塔板层数的关联式。     

求解具有约束的l1-范数问题的神经网络模型

提出了一个解约束最小 l₁-范数问题的单层神经网络模型。与已有神经网络模型相比,提出的模型所需神经元数少且层数少。通过引入 Lyapunov 函数,证明了该模型的稳定性和收敛性。数值试验结果表明所提出的模型具有良好的性能。     

变参数激活函数可调神经元数学模型

提出一种能同时模拟包括M-P与TAF神经元在内的各种神经元通用的新数学模型，给出这种模型的一般形式。该模型不但连接权值可调节，而且激活函数可根据实际问题动态地选取。激活函数加入参数后，即成为变参数激活函数，大大地增强神经网络的灵活性。     

铁离子掺杂TiO2基自洁净玻璃的制备及性能

用溶胶—凝胶法制备了表面镀有Fe—TiO2光催化薄膜的自洁净玻璃，并利用DTA—TG，XRD，SEM等手段研究了Fe—TiO2光催化薄膜的结构与特征。利用紫外—可见光分光光度计测量了不同镀膜层数的玻璃的透光率。通过光催化降解有机磷农药敌敌畏的水溶液，研究了不同铁含量以及不同镀膜层数对自洁净玻璃光催化活性的影响。研究结果表明：光催化薄膜主要由粒径为几十纳米的Fe3O4和TiO2颗粒构成；铁离子掺杂可以提高自洁净玻璃的光催化活性，在同样镀膜层数(2层)的情况下，[Fe]/[TiO2](摩尔比)＝0．005时的光催化性能最好；当用同样浓度的铁离子掺杂时，镀膜层数为9的光催化活性最高。     

基于抽柱法的盒式结构连续倒塌分析

为了研究盒式结构的抗连续倒塌能力,基于大型有限元软件ANSYS,采用抽柱法对盒式结构进行动力非线性分析。对柱失效时间的取值、柱失效位置的选取等问题进行研究,得到了剩余结构动力效应与柱失效时间的关系曲线和不同柱破坏位置下各失效柱顶点的位移时程曲线。分析结果表明:结构的动力效应随着柱失效时间的减小而减小。采用抽柱法对盒式结构进行连续倒塌分析时,建议失效时间选取剩余结构失效柱顶部楼板竖向振动周期的1/10。失效柱位置和层数对盒式结构抗连续倒塌能力影响较大。与长边中柱和角柱相比,短边中柱对结构抗连续倒塌能力影响最大。层数越多盒式结构的抗连续倒塌能力越强。     

溶胶液浓度和镀膜层数对TiO_2薄膜光催化活性的影响

作者用sol gel法制备了不同浓度、不同层数的锐钛矿纳米TiO2 薄膜。利用薄膜对亚甲兰溶液的光催化降解作用 ,研究了溶胶液浓度、镀膜层数及两者间的相互关系对薄膜光催化性能的影响。发现并非浓度越大、镀膜层数越多、膜的光催化性能越好。不同浓度的溶胶液匀有各自催化性能最佳的膜层数 ,超过该层数后膜的催化性能降低。浓度大的膜在层数较少时催化性能好 ,浓度小的膜随层数增加 ,光催化性能增加的幅度大     

溶胶液浓度和镀膜层数对TiO2薄膜光催化活性的影响

作者用sol-gel法制备了不同浓度、不同层数的锐钛矿纳米TiO2薄膜。利用薄膜对亚甲兰溶液的光催化降解作用,研究了溶胶液浓度、镀膜层数及两者间的相互关系对薄膜光催化性能的影响。发现并非浓度越大、镀膜层数越多、膜的光催化性能越好。不同浓度的溶胶液匀有各自催化性能最佳的膜层数,超过该层数后膜的催化性能降低。浓度大的膜在层数较少的催化性能好,浓度小的膜随层数增加,光催化性能增加的幅度大。     

3D机织物的织造与力学性能测试

以3D正交机织物为例，研究纱线交织方式、纱线层数等对织物力学性能的影响。