BP神经网络及其改进

针对标准BP算法存在的缺陷，从网络结构、算法及初始值选取等各个角度系统总结了BP神经网络的各种改进措施，对各种方法的原理及优缺点作了详尽分析。指出了BP神经网络今后改进的方向。     

基于BP神经网络的压力传感器非线性校正方法

采用BP多层前馈神经网络及其改进算法对传感器特性进行补偿，有效地改善了BP传统算法收敛慢、容易收敛到局部最小点的缺陷，并编制了训练程序．结果表明，经BP改进算法处理后，传感器性能大幅度改善，网络的收敛速度更快，精度更高．     

人工免疫C-均值聚类算法

通过借鉴生物免疫系统中的克隆选择原理和记忆机制，提出了一种人工免疫C-均值混合聚类算法．该算法采用了新的克隆选择方法，通过亲和度排序和个体浓度定义了个体的选择概率，从而可确定个体的适应值评价函数，以评价和选择个体．算法还集成了一种C-均值搜索算子，用于加快收敛速度．在聚类数目已知的情况下，所提算法能够得到给定数据集下的全局最优划分，与基于遗传算法的聚类方法比较，它具有更快的收敛速度和更高的收敛精度，并可扩展到性能指标能够表示为优化聚类中心函数的聚类模型之中．仿真结果表明，所提算法是有效性的．     

跨音速透平扭叶片的气动优化设计研究

以并行自适应差分进化算法为核心，耦合曲面造型方法以及计算流体动力学求解技术，发展了一种适用于叶轮机械三维气动优化设计的全局自动气动优化算法．利用该算法，以等熵效率最高为目标，在满足流量约束的条件下对跨音速扭叶片进行了气动优化设计．对优化结果的详细分析表明，最优叶栅的等熵效率比原始叶栅提高了1．1％，气动性能有显著的改善，算法具有良好的优化性能．在跨音速条件下，载荷分布对叶栅的气动性能有着巨大的影响，采用前加载设计可有效地减弱斜激波的强度，减少激波损失，提高流动效率．因此，通过优化叶栅型线来改变叶栅的载荷分布可有效地提高叶栅的气动性能。     

基于粗糙集理论的图像中值滤波

介绍了粗糙集理论的概念，利用粗糙集理论进行了图像中像素值的分类，提出了一种基于粗糙集理论的图像中值滤波算法，进行了仿真试验，并和传统的图像中值滤波结果进行了视觉上的比较和峰值信噪比指标的比较。实验结果和峰值信噪比指标表明，该算法能有效地滤除图像中的随机脉冲噪声和椒盐噪声，还能使图像保持很好的清晰度。     

3-RRRT并联机器人插补算法及其误差分析

结合3-RRRT并联机器人数控系统的开发，提出了粗、精插补策略和算法，研究了插补误差的分布规律．结果表明，在3-RRRT并联机器人数控系统中，精插补误差可以忽略不计.     

三种体绘制算法的比较

体绘制技术是一种能够准确反映出数据内部信息的可视化技术，本文介绍了3种常用体绘制算法：光线投射算法，足迹算法和错切-变形算法的基本思想，在此基础上比较了它们的性能并对它们的改进作了进一步的讨论，最后给出了结论并对这3种算法的前号作出了的展望．     

二阶三点数值微分公式的外推算法

利用Taylor公式，给出了二阶三点数值微分公式在各点的截断误差的渐近展开式，并利用Richardson外推算法，提高二阶三点数值微分公式的收敛阶数，得到高精度的二阶数值微分公式．     

BP模型在降雨径流预报中的应用研究

简要介绍了人工神经网络用于洪水预报的基本原理,对降雨径流预报的网络模型进行了改进。为了避免陷于局部极小值和缩短学习时间,采用了改进的自适应BP算法进行洪水预报,开发了基于BP模型的洪水预报系统,并经过山西省文峪河水库的实测资料进行了预报,取得了令人满意的精度。     

动态近似熵快速算法在心率变异研究中的应用

提出了一种动态近似熵的快速算法,只要较短数据就能表现信号的非线性特征,并大大缩短了计算时间.对心率变异性分析中静卧-行走实验采集的R-R间期信号进行了动态近似熵分析,描述了心率调节作用的动态变化,反映了受试者生理状态的改变与心率变异的无序性.