一种基于属性抽取与整合的Petri网模型

将感觉神经检测机制融合于Petri网中，提出了一种新的基于属性抽取与整合的感觉神经检测Petri网模型，使得Petri网更加适合于对神经思维的描述，提高了系统的智能行为。     

基于神经网络技术提高红外气体分析器的选择性

应用前馈神经网络算法消除非目标参量对主传感器的干扰,从而提高了红外气体分析器的选择性.以检测甲烷为例,在干扰气体乙烯的体积分数变化了7600×10-6时,经神经网络融合处理后,分析器的选择性系数从3.17提高到422,主传感器输出的引用误差从58%降为0.65%,实现了对甲烷的准确识别.实验结果表明,该方法具有实际应用前景.     

人工神经网络在矿井突水预报中的应用

突水预报是一项重要的矿井水文地质工作。借助于人工神经网络在处理非线性问题或非结构问题方面的优势,采用BP算法,基于大量矿井突水样本实例建立了突水预报神经网络模型,并将该模型用于实际预报,并取得了较好的效果。结果表明,模型具有较强的实用性。为了提高模型的预测精度,在训练样本的选择上还应具有一定的代表性。     

用简单动态递归网构造固体散料流量模型

提出了用简单动态递归网来建立固体散料流量模型，针对动态递归网结构复杂，训练算法收敛速度慢的缺点，采用一种结构十分简单的递归网，对RPE算法进行了改进和补充，使之适用于简单递归网，用来对网络的权值和阈值进行调整，建模结果表明此方法收敛速度快，精度高。     

基于神经网络的冲击地压危险性预测预报

文章分析了影响冲击地压危险性的主要因素，首次利用神经网络模型模拟各个因素之间的复杂的非线性关系，消除了传统预测方法中的人为确定冲击危险指标的影响。检验结果表明：模型可靠，预测精度高。为冲击地压与人工智能等高新技术的进一步结合奠定了基础，进一步拓宽了神经网络技术的研究领域。     

分布式的网络性能管理专家系统模型

根据目前计算网络管理的需要，提出分布式和智能化的管理体系结构．建立了基于人工神经网络的网络性能管理专家系统的模型，并给出一个设计实例，在实例中重点介绍了数据传换和训练样本集的设计。     

硅压阻式传感器与AD7705芯片在压力测量中的应用

介绍一种新型测量压力的元件——硅半导体压阻式传感器，并以MPX2100压阻式传感器为例，配合AD7705芯片构成压力测量系统，阐述压力测量系统的工作原理，说明系统的软、硬件设计方法．     

模糊神经网络在石油压裂支撑剂研制中的应用

石油压裂支撑剂的研制是一项复杂有难度的技术，受到很多因素的影响。针对研制过程中各项指标具有较大模糊性的特点，应用模糊神经网络系统(FNNS)来获取各影响因素与支撑剂质量的关系模型和预测模型，从而找到原料配比、成球工艺参数、烧结温度与产品质量之间的最佳关系。     

倒立摆系统及其智能控制研究

倒立摆系统是绝对不稳定非线性系统的一个典型范例，如何对其进行有效的控制是控制界的一大热点。这里以各种智能控制理论为基础，对应用于倒立摆系统控制的智能控制方法进行综述，分析了各种方法的特点和联系，最后还就这一领域的研究方向进行了展望。     

具变时滞细胞神经网络的指数稳定性与正周期解

利用Lyapunov函数研究具变时滞细胞神经网络的指数稳定性，获得新的判据，利用重合度理论得到了该神经网络正周期解存在的充分条件．