神经网络在可靠性分析中的应用

应用人工神经网络对舰炮发生故障的发射炮弹数进行了预测。借助前馈神经网络对非线性函数的逼近能力，对发生故障的发射炮弹数进行了单步预测，并与使用灰色数列预测的结果进行了对比，验证了人工神经网络进行可靠性预测的可行性。     

辅助变量与扰动项相关情况下的回归估计

讨论了辅助变量与扰动项相关条件下的回归估计,给出了在这种条件下回归估计量的偏差和均方误差以及均方误差的估计.     

浅议会计政策变更与会计差错更正

《企业会计准则——会计政策、会计估计变更和会计差错更正》(以下简称"准则"),进一步规范了企业会计政策、会计估计变更和会计差错更正的会计核算及相关信息的披露,提高了会计信息的相关性、可靠性。其中会计政策变更和会计差错更正有很多相似之处,     

长三角将建立国内首个气候生态环境监测网

国内首个一流的跨省、跨地区气候生态环境监测评估网络将在长三角地区建成。     

首达渗流中关于时间常数μ的上界估计

对2维首达渗流的时间常数μ给出了一个上界估计．     

极低硫钢的精炼脱硫动力学模型

通过对影响脱硫反应限制性环节的分析,将持续接触和瞬时接触两种反应模式综合考虑,建立了精炼脱硫动力学模型,并通过实验室"极低硫钢精炼脱硫"实验数据对模型进行验证.结果表明,本模型的预测结果与实验结果比较吻合.     

斜坡变形破坏的预测及防护

通过对斜坡变形破坏和影响因素的研究，探讨工程建设中斜坡变形破坏的预测及防护。     

发酵过程混合神经网络模型及其仿真

提出了一种新型的发酵过程混合神经网络模型，该模型由非线性神经网络和线性神经网络两部分组成，由于非线性神经网络采用结构具有线形式的Flat网络，两个网络能够合并为同一表达式，并具有线性形式，可采用线性最小二乘法求解网络权值，与串联结构及串并联结构混合神经网络模型相比，该模型训练方式简单，并可方便地使用在线辨识算法。     

基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测

提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中 ,设计了一个三层RBF网络结构 ,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质。仿真结果表明 ,RBF网络模型对混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的一步及多步预测精度。采用RBF网络进行混沌时间序列的建模和预测能够取得比其它方法好得多的效果。     

基于变神经网络的非线性最小方差预测控制器

提出基于变神经网络学习动态系统参数的最小方差预测控制器。其目的是通过在线学习 ,使控制器(MVPC)能适应被控对象参数变化和非确定性。提出的变神经网络由两部分组成 ,一部分是线性神经网络 (LNN) ,作为被控对象局部线性动态模型 ,另一部分是多层交叉回归神经网络 (DRNN) ,它近似为非线性动态模型。由于引进递推最小方差算法 ,本控制器运算速度相当快。仿真结果表明所提方法对非线性系统自适应控制是有效的