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。     

人工神经网络模拟反应精馏过程的研究

提出了用BP(误差反向传播)神经网络模拟计算合成乙酸甲酯的新思路,模拟过程中采用学习速率可变的动量BP算法训练神经网络。结果表明:只要有充足可靠的数据为基础,采用学习速率可变的动量BP算法训练的神经网络的预测精度比普通BP算法的预测精度高10倍左右,且训练时间显著下降,是一种具有广泛应用前景的模拟方法。     

人工神经网络节点作用函数的GP搜索法

人工神经网络的数学模型能解决很多实际问题 ,但收敛速度有的很慢。本文采用遗传程序设计对神经网络的节点作用函数进行自动搜索、优选 ,建立适合已知对象结构的动态的神经网络模型 ,以提高其收敛速度     

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。     

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     

浅谈智能科学——人工神经网络及其发展中的哲学思考

人工神经网络是人工智能科学的重大研究领域之一,并在二十世纪科学技术所得了重大成果。近年来,国际学术界掀起了研究人工神经网络的热潮,但其神经网络模拟的对象需进一步的理解。有鉴于此,本文从哲学的角度对人工神经网络的产生背景、发展进行了初步的讨论。     

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。     

面向对象数据库系统的图形用户界面

图形用户界面在数据库系统中的地位变得越来越重要,这是因为它提高了数据库应用的可用性。图形用户界面的功能与易用性是由基本数据模型的可表达性和复杂度决定的。随着基于功能强大的数据模型（如面向对象数据模型）的新数据库技术的问世,用户界面设计领域又掀起了新的挑战,也提供了新的机会。本文重点对面向对象数据库系统的图形用户界面开发的有关问题作分析讨论。     

模拟乘法器模块分析的CAI软件设计及编程技术

详细地推导了 BG314四象限模拟相乘器的数学模型 ,介绍了在 windows 95环境下 ,采用Visual Basic4.0开发“BG314模块分析计算机辅助教学 (CAI)软件”的编程方法 ,同时给出了相应的编程代码     

面向对象程序设计中的软件IC

软件IC指的是可重用的软件部件。本文先论述了软件IC在结构化程序设计中局限性而在面向对象程序设计的可实现性，进而又从生成、技术、应用等方面介绍了软件IC，给出了构造大型复杂软件系统的新思路。     

群速度和相速度的微机模拟

本文介绍了作者开发的群速度和相速度微机模拟软件的程序和实现。该软件做为演示实验已经取得了良好的效果。     

浅变面向对象的数据库

面向对象的数据库是面向技术和数据库技术相结合的产物，它的模型优于关系模型，文章对面向对象数据库，并系数据库和面向对象语言进行了比较，并讨论了面向对象数据库的发展趋势。     

空分过程专用模拟软件的开发与应用

根据空分过程的特殊性，研制开发了用于空分生产过程设计和模拟的专用系统软件，并与有关厂家合作设计开发了多种新式空分流程。     

基于人工神经网络超临界流体萃取动力学模拟

采用设计的SCFE装置进行了沙棘籽油的超临界流体（CO2）卒取。实验条件为压力15-30MPs,温度303-323K,流速0.05-0.40m^3/h。在30MPa、313K时得到最高油产率。将人工神经网络技术用于超临界萃取过程动力学模拟。网络结构为三层BP网。以压力、温度、萃取时间为输入信息,以萃取量为输出网络进行训练。由此得到的网络可以对萃取速率和单位时间床高方向的萃取量进行准确的模拟和预测。进一步发展后,该方法可为放大设计提供科学依据。     

乙炔羰基化合成丙烯酸甲酯催化性能的人工神经网络模拟

通过神经网络技术可找出催化工艺与催化性能之间的关联性,从而对催化性能进行预测,达到提高研究效率的目的.本文针对训练样本中奇异样本对神经网络模型预测能力和泛化能力的影响,将遗传算法思想引入神经网络,构建神经网络模型动态训练集,建立了遗传算法-神经网络模型(GARBF);利用GARBF模型对乙炔羰基化合成丙烯酸甲酯催化性能进行预测模拟.结果表明:与RBF相比,GARBF的预测精度明显提高,对于六组测试集,平均相对误差从2.94％降低到1.18％,体现了更强的泛化能力.     

基于面向对象方法的雷达航迹模拟系统设计

讨论了面向对象方法在雷达航迹模拟系统设计中的应用，建立了相应的目标运动模型和面向对象的编程模型。利用该设计模型，制作了雷达航迹模拟软件并投入使用。实践证明该模型设计正确、合理，具有较高的实用价值。