多层前馈二阶神经网络模型

本文首先建立多层前馈二阶神经网络模型，继而给出该模型的二阶Ｂ－Ｐ学习算法，在此基础上构造了二阶快速Ｂ－Ｐ（即ＦＢ－Ｐ）和改进的二阶ＦＢ－Ｐ（即ＭＦＢ－Ｐ）学习算法，在计算机上以两类飞机图像目标识别为例，对本文提出的多层前馈二阶神经网络模型及其三种二阶学习算法的性能进行仿真实验，并与传统的多层前馈一阶神经网络及其相应学习算法的性能作比较，从而获得若干有意义的结果。     

企业过程再造若干准则的模型化研究

本文对企业过程再造（ＢＲＢ）的若干准则，如由员工做决策、自然成形、流程多样化、在最明智的状态下执行工作等进行了模型化研究，证明了了它们的有效性和相应的条件。     

面向企业过程重建的事务流程模型研究与应用

作为一项组织管理新概念,企业过程重建（ＢＰＲ）不仅需要观念上的变革,亦需有与之相适应的系统化方法的支持．面向ＢＰＲ的事务流程模型作为其基础,尤为重要．本文从分析ＢＰＲ流程模型的特征需求入手,提出了一种基于扩展Ｐｅｔｒｉ网的面向ＢＰＲ的事务流程模型（ＢＰＭ）．继而探讨了其模型机制,并举例加以说明．     

L波段杂波雷达录取系统

本文介绍一种用于Ｌ波段机载杂波雷达中杂波记录的数据采集系统。该系统在雷达触发脉冲的控制下，同步采样Ｉ、Ｑ两路信号，分辨率为１２位，最高采样频率为４ＭＨｚ。系统２０ＭＢｙｔｅ的大容量数据缓冲区（每通道１０ＭＢｙｔｅ），由动态存储器（ＤＲＡＭ）构成。为满足杂波雷达的各种不同的工作模式，系统的触发延迟、每次触发的采样长度、一次连续记录对触发信号的响应次数以及实际的采样频率等均可由软件设置。文中先描述系统的工作原理与电路设计，而后介绍利用谱分析方法与直方图分析方法对Ｉ、Ｑ两采样通道的测试结果。     

基于神经网络的非线性时间序列预测方法研究

本文提出了一种基于神经网络进行非线性预测的方法，对ＢＰ模型应用于非线性预测了较详细的研究和探讨，应用该方法对经典非线性时序信号进行预测，并与传统预测方法（ＴＡＲ预测法）效果进行了比较，结果证明神经网络预测方法（ＡＮＮ预测法）具有十分明显的优势。     

基于散射中心的目标建模与识别

准光学区目标对高分辨探测信号的散射，表现出多散射中心。本文利用目标的这一物理特性，推导了相邻两个观测方位角上散射信号的近似比例关系，采用梅林变换重建了目标类模式，有效地克服了目标散射中心模型的参数敏感于观测方位角变化而带来的特征选择的困难。文中针对三种飞机目标（歼七、Ｂ５２、Ｍｉｇ２７）进行了识别实验研究，结果表明了本文所提出的目标识别方法是有效可行的。     

批量客户化生产方式的基本概念与实施方法

论述了批量客户化生产（MassCustomization：MC）的基本概念和它在世界上的兴起,总结归纳了在产品不同的生命周期阶段（设计、制造、装配、供应链和销售服务）实现客户化生产的基本方法然后提出了企业实施MC的总体规划方法和32种可供选择的MC模式,以及经营过程重构是广大中国企业当前实施MC的有效途径的观点,并给出了重构的思路最后,提出并讨论了企业实现MC的5个支持条件：1）重塑经营理念;2）建立企业内各部门、以及企业之间的合作机制;3）建立灵活的企业组织结构;4）建立良好的技术支撑体系;和5）建立良好的员工队伍．希望本文能为我国学术界和企业界开创批量客户化生产方式的研究和实施提供新思路．     

基于协同效益的绿色制造技术实施顺序决策模型

针对企业实施绿色制造的分步实施的实施顺序问题，综合考虑绿色制造技术产生的直接效益以及绿色制造各技术之间的协同效益，建立了企业绿色制造技术实施顺序决策模型，并对模型的求解进行了论述。结合某企业实际，将模型应用于该企业绿色制造分步实施决策中，为企业实施绿色制造提供了技术支持。     

一种新型δ函数神经元构成的神经网络及学习算法

本文提出一种新型δ函数神经元构成的三层前馈神经网络，其隐层中神经元采用δ变换函数而不是ｓｉｇｍｏｉｄ函数。学习算法不再采用误差反向传播（ＢＰ）算法，而是通过选定隐层与输入层之间的自由权来确定隐层与输出层间的待求权的直接算法完成学习。这种学习算法运算速度快，不存在局部极小和收敛速度慢的问题，只要隐层δ函数神经元个数等于样本对数量就一定能完成学习，这是传统ＢＰ算法不能比拟的。计算机仿真实例表明该算法是十分有效的。     

超宽带合成孔径雷达

超宽带合成孔径雷达（ＵＷＢＳＡＲ）是目前国内外的研究热点之一,在军用、民用等方面具有广泛的应用前景。以Ｐ３ ＵＷＢＳＡＲ、ＳＲＩ等超宽带系统为例,从三个方面阐述了ＵＷＢＳＡＲ的特点：在回波模型上,分析了ＵＷＢＳＡＲ的回波相位特征为一双曲函数,而并非常规窄带ＳＡＲ的二次函数;在成像算法方面,阐述了ＵＷＢＳＡＲ的特殊性;在运动补偿方面,分析了ＵＷＢＳＡＲ运动补偿的难点。     

多层前向神经网络的RLS修正训练算法

文献［４］提出一种训练多层前向神经网络的快速学习算法—ＲＬＳ算法,与标准ＢＰ算法相比有较高的学习效率,但该方法的主要缺陷是存在数值稳定问题和鲁棒性不强的问题。提出了一种修正的基于递推最小二乘算法（ＲＬＳ）的多层前向神经网络的快速学习算法,证明了算法的数值稳定性,对两个系统进行了辨识,并与ＲＬＳ训练算法和标准ＢＰ算法进行了比较,仿真结果显示了所提方法的鲁棒性和有效性。     

企业研究开发人员组织激励实施模式研究

研究开发人员是企业技术创新中最具创造性的因素，对研究开发人员进行有效的激励对创新活动的成败上仍决定性的意义。本文对激励理论为基础，探讨了企业对研究开发人员激励的性质、要求，提出了对研究开发人员组织激励的实施模式。     

企业过程的定义及辨识方法

通过分析现有企业过程的各种定义，从理解企业进程重组（ＢｕｓｉｎｅｓｓＰｒｏｃｅｓｓｅｓＲｅｅｎｇｉｎｅｅｒｉｇ，））ＢＰＲ的角度，提出了企业过程的一般性的定义，在此基础上，利用系统分析的技术，提出了自上而下分解企业职能，自下而上组合形成过程的方法，该方法包括４个步骤，论文的最后是案例研究．     

基于模糊推理的案例支持系统

本文运用模糊数学的有关理论对基于案例的推理（ＣＢＲ）系统进行了研究,设计了基于模糊推理的ＣＢＲ支持系统－ＦＢＣＢＲ,分析了ＦＢＣＢＲ解决问题的步骤,完成了ＦＢＣＢＲ模糊推理的数学模型。     

知识生产的大规模定制模式及其实施方法

在制造生产的大规模定制理论基础上,提出了知识生产的大规模定制模式概念。本文首先深入分析了其基本思想,给出其概念模型,并从定制内容、模块化方法、定制实现机制、资源配置及基层生产技术方面区别了其与制造生产的大规模定制模式的差异,然后建立了知识生产的大规模定制模式的实施方法体系,并引入可拓学理论分析其实施策略,最后举例说明了其实施过程。     

食品可追溯体系快速实施的动态建模与政府决策

使用领导—跟随多智能体系统一致性理论,建立了政府干预下的多食品企业实施食品可追溯体系的动力学演化模型。使用离散时间线性系统稳定性理论和代数图理论,得到了在多食品企业中实施政府期望水平食品可追溯体系的稳定性条件。依据线性系统快速收敛性理论,给出了在多食品企业中快速实施政府期望水平食品可追溯体系的最优政府决策方案。针对具体实例,利用Matlab中的线性矩阵不等式工具箱,求得了最优的政府决策方案,数值仿真验证了理论结果的有效性。     

用RBF神经网络预报冷轧精整机组的成材率

分析了某冷轧厂的发货预报系统，并利用改进ＲＢＦ（ＲａｄｉａｌＢａｓｉｓＦｕｎｃｔｉｏｎ）神经网络学习算法建立了该系统中精整机组成材率的预报模型。仿真效果很好。文章最后就可能存在的问题提出了解决方案。     

IBM获资8500万仿真核爆炸

ＩＢＭ获资８５００万仿真核爆炸２月１２日,美国能源部（ＤＯＥ）将一项总额达８５００万美元的合同授予了ＩＢＭ公司。在该合同下,ＩＢＭ的ＢｉｇＢｌｕｅ系统将被进一步开发成能够用于核爆炸仿真的超级计算机系统。ＤＯＥ选择ＩＢＭ的ＲＳ／６０００是因为该机构对目...     

基于规则和方法的企业过程优化

如何进行企业过程再设计是当前企业过程再工程（ｂｕｓｉｎｅｓｓ ｐｒｏｃｅｓｓ ｅｅｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＢＰＲ）的主要研究课题。企业过程的优化又是企业过程再设计的关键内容。本文从管理思想的转变、基于超图的过程信息流的分析和基于信息技术的过程结构的优化三个方面提出了过程优化的六条规则，从而为企业过程的再设计提供的指导和方法。     

多目标优化与决策中的相对有效性理论

就多目标优化与决策问题，本文提出了一种解的新概念──—相对有效性和弱相对有效性，并讨论了它们与Ｐａｒｅｔｏ有效性之间的关系，给出了相对有效性的几何意义与经济解释及相对有效解的存在性定理，根据这一新概念，设计了一种多目标决策分析方法──—相对有效性决策法（ＲＥＤ）。最后演示了ＲＥＤ方法的数值例示，并从实际应用结果中得到了若干启示。