铜合金时效性能的神经网络预测模型

运用BP神经网络算法，对时效试验数据进行训练，建立了Cu-0．30Cr-0．15Zr合金时效后硬度和导电性与时效时间和时效温度的映射模型，从而可预测铜合金在一定时效条件下的硬度和导电性，预测结果与实测值吻合较好，表明神经网络用于铜合金的时效性能预测是可行的，预测的准确性取决于用于训练网络的铜合金时效试验数据的数量和质量。     

轮胎纵向力的神经网络模型

将人工神经网络方法用于轮胎纵向力特性的建模，建立了以滑移(转)率为变量，以垂直载荷为参变量的轮胎纵向力神经网络模型。对轮胎实测数据与神经网络模型预测结果的对比表明，轮胎神经网络模型的精度能满足工程要求，BP前馈神经网络可有效地应用于车辆轮胎纵向力特性的数学建模，且建模过程简单，模型计算较快，预测精度较高。     

P2P网络中使用UDP穿越NAT的方法研究

外网主机主动访问内网主机或位于不同NAT(Network Address Translation，网络地址转换)网关之后的主机之间对等连接是P2P(Peer-to-Peer，对等网络)应用中必须要解决的问题。在介绍了基于Internet的P2P网络技术和NAT基本原理的基础上，分析了NAT对P2P的影响，提出了通过一台Internet上的注册服务器，利用UDP(User Datagram Protocol，用户数据报协议)实现P2P网络穿越NAT的方法；同时，提出通过NAT之后的主机定时向NAT发送保持映射的UDP消息，解决了NAT中动态地址映射保持问题。最后给出了一个P2P穿越NAT的实例。     

非线性电路故障诊断模型的建立及神经网络求解的方法研究

分析并推导了含有非线性流控型电阻元件和非线性压控型电阻元件组成的非线性电阻网络的故障诊断方程，这是以支路故障标志量为未知的一组线性代数方程。在推导非线性元件的“故障标志量”时，消除由工作点变化引起的电参量的变化，保留由伏-安特性变化引起的电参量变化，它标志非线性元件本身发生了故障；文章还提出一种神经网络，可在线快速求解非线性电阻网络的故障方程的解，从而可在线对故障进行定位。     

神经元网络分散控制系统及其应用

神经元网络分散控制系统是一种新型的分散控制系统，文中以美国智能控制公司开发的ＮＮＤＣＳ产品为背影进行了研究，介绍了ＮＮＤＣＳ在某煤气厂监测和生产管理系统中的应用。     

线性规划的网络流模型及其具有整数解的条件

本文把实际问题中的线性规划模型用网络流模型等价地表示，从而使求整数解这类在线性规划中比较麻烦的问题能够找到更为有效的求解算法。另外，本文还给出了该模型具有整数解的条件     

神经网络技术在测井相分析及水淹层判别中的应用

以测井相分析和常规测井资料定性识别水淹层的理论为基础，运用神经网络技术，对勘探阶段的探井进行了沉积相识别，并对油田开发阶段的水淹层进行了级别划分．对长庆、大港等油田的４口探井进行了测井相分析，并对２０多口开发井的单井进行了评价．结果表明，神经网络技术可以有效地应用于油田勘探开发测井中．     

纵向平面缠绕壳体几何参数的优化设计

利用网格理论和微分几何学分析了纵向平面缠绕规律，讨论了主曲率与缠绕角的关系，系统地推导出了纵向平面缠绕壳体的优化结构曲线的微分方程及其数值解的递推公式和缠绕角公式。     

SOFM和HMM在矢量量化码本优化中的应用

在语音压缩编码中，矢量量化占有很大比重和计算量。码本的好坏与方法的选择有很大关系。将基于神经网络的ＳＯＦＭ（自组织特征映射算法）和ＨＭＭ（隐含马尔可夫过程）应用于矢量量化，从而产生更为优良的码本。     

人工神经网络预测含硫芳香族化合物的水解速率常数

本文利用误差反向传播（ＢＰ）的人工神经网络（ＡＮＮ）模型处理低度非线性问题。研究了含硫芳香族化合物水解速率常数与其结构及物理化学参数之间的定量结构活性相关（ＱＳＡＲ）。预测结果与实验结果符合良好，优于多元回归方法（ＭＬＲ）所得的结果。