基于RBF神经网络多步预测的自适应PID控制

提出一种基于RBF神经网络多步预测的自适应PID控制算法．该算法用无局部极小的径向基函数网络对非线性系统进行在线辨识，利用多步预测误差对PID型控制器网络进行训练，从而实现PID参数的在线自适应寻优．通过对典型非线性系统的仿真研究，该控制系统具有较强的适应性和鲁棒性．     

城市地下管网信息系统中管网追踪算法

研究了图的深度（广度）优先扁历算法、起点－终点所有路径的算法、最短路径算法；在城市地下管网信息系统中，具体研究、实现了管网事故分析，起点－终点所有路径、管线最短路径算法程序,能够为其它同类网络追踪问题提供参考。     

基于小波模糊神经网络的陀螺仪故障诊断技术

为了提高陀螺仪故障检测灵敏度，分析了陀螺漂移特性，指出随机漂移是影响陀螺仪精度的主要漂移误差，也是影响性能可靠性的主要因素．针对此，提出了一种小波模糊神经网络故障诊断模型．此模型运用串联方式将小波分析、模糊逻辑和神经网络融合在一起，充分发挥它们各自的优点，并对陀螺仪实测数据仿真．仿真结果表明，采用小波分析提取陀螺的常值漂移，简单有效；运用神经网络对陀螺的误差和故障建模，使故障诊断具有自适应、自学习的能力，并互增强了故障诊断的容错能力；将模糊逻辑用于判决中，使判决结果更加可靠．     

Hopfield型时滞神经网络模型的K-稳定性

研究具有时滞的Hopfield型神经网络模型｛Cidui(t)/dt=-ui(t)/Ri n↑∑↑j=1～↑Tijfi(uj(t-τ）） Ii，ui（s）=ψi(s),s∈[-τ，0],i=1,2,…，n平衡点的K－全局渐近稳定性与K－全局指数稳定性，通过使用不等式分析技巧和微分方程性质，得到了这类模型K－稳定性的易于验证的时滞相关充分条件，并举例验证其有效性。     

动态模糊神经网络研究

针对静态网络无法处理暂态问题，对具有递归环节的动态模糊神经网络进行了研究。通过在网络第二层中加入内部反馈连接，使其具有动态映射能力，从而对动态系统有更好的响应。网络使用遗传算法与反向传播BP(BackPropagation)算法相结合来训练，避免陷入局部最优解。采用时序预测和动态非线性系统进行了仿真研究，结果表明，动态模糊神经网络较之普通模糊神经网络在收敛速度、预测精度和网络规模等方面都有较大的改善，并具有更好的动态系统处理能力。     

基于NLPNN的电网可靠性评估模型

电力系统的根本任务是尽可能经济而可靠地将电力供给各种用户，安全、经济、可靠是对电力系统的根本要求。运用NLPNN模型，进行了电力系统故障状态的行为分析研究，提出了该问题的稳定性和收敛性定理，证明了求解负荷优化削减问题的可行性和收敛性。同时还提出了用NLPNN来对电力系统进行可靠性分析的新思路，且在电网可靠系计算分析模型方面取得了很大进展，为可靠性的计算提供了新的技术手段和理论基础。     

时滞神经网络稳定性、分岔与混沌的研究进展

时滞广泛存在于神经网络中，从非线性动力学的角度对时滞神经网络系统的研究进展作一综述，内容包括时滞神经网络系统的特点、研究方法、神经网络动力学的热点问题的研究进展以及亟待解决的问题等。由于时滞神经网络的演化趋势不仅依赖于系统的当前状态，还依赖于系统的过去某一时刻或若干时刻的状态，其运动方程要用泛函微分方程来描述，解的空间是无穷维的，因此，时滞神经网络的动态行为是非常复杂的。     

应用BP神经网络模型实现内圆磨床主要零件的快速反应设计

用数字化模型代替三维实体模型，将内圆磨床主要大件的BP神经网络模型放入数据库信息管理系统，应用较简单的使用方法实现了零件结构的再修改、灵敏度分析及优化．根据所提出的方法，通过从数据库信息管理系统中调用桥板的数据文件，对其进行结构参数修改、灵敏度分析及以第1阶扭转频率最高为目标的设计变量自动搜索寻优计算，结果表明将BP神经网络模型与数据库信息管理系统结合是实现零件快速反应设计的有效途径．     

考虑误差影响的力学参数反分析神经网络方法研究

通过求偏导技术将反分析的参数误差分别表示为模型误差与测量误差的函数，利用这些函数研究了模型误差与测量误差在力学参数反分析神经网络方法中的传递过程以及影响反分析结果的影响因素．研究结果说明：输入变量的选择严重影响力学参数反分析的精度，选取力学参数灵敏度大的测点位移作为神经网络的输入变量，可以减小模型误差与测量误差对反分析结果的影响．这对提高力学参数反分析的实用性与可信性有重要意义．     

岩爆应力状态浅析

分析地下洞室围岩的应力状态，研究了岩爆的极限深度问题，分析了应力路径的影响，结果表明，岩爆的极限深度随水平地应力与垂直地应力比值的增大而减少，并且岩爆的发生具有一定的滞后性。