一类过程控制对象的神经网络建模及仿真

针对一类典型过程控制系统中存在的非线性和参数不确定问题，提出了神经网络的建模方法。辨识结构采用串并联形式，并分别使用改进BP算法和浮点式遗传算法进行了网络的训练。仿真结果表明遗传算法的全局搜索能力及高效率对神经网络的权值优化具有相当明显的效果，它不仅学习速度快而且稳定性好，可以作为一种良好的优化方法运用到神经网络建模和控制当中。     

BP网络的抗干扰性研究及误差分析

从ＢＰ网络对信息存储的分布式特点出发，分析了连接权系数及输入变化对输出的影响，探讨了ＢＰ网络的容错性及抗干扰特性，得出了一些有益的结论。     

A History of the Action Learning,Action Research,and Process Management Association (ALARPM): From Brisbane (Australia) to the World Through Inclusion and Networks

Action Learning, Action Research, and Process Management Association (ALARPM) is an organization of volunteers dedicated to the international expansion of action learning, action research, and process management, through world congresses. It has existed for over a dozen years now, despite significant stresses and strains, and has successfully conducted five world congresses with a sixth one in 2003. This history of ALARPM shows that a small group can set out to be international and inclusive from the beginning, so long as it also develops processes to sustain itself internally.     

基于贝叶斯网络的态势评估

作为一种知识表示和进行概率推理的框架,贝叶斯网络在具有内在不确定性的推理和决策问题中得到了广泛的应用。因果推理是态势评估中的一个重要环节,用贝叶斯网络找出态势假设和事件之间的潜在关系,正是态势评估所需完成的功能。根据态势与事件之间不同的连接关系建立了态势评估的贝叶斯网络模型,并分别介绍了相应的信息传播算法,最后以一个实例来说明该网络的计算过程。     

关于"区间动力系统的离散稳定性"一文的注记

指出了“区间动力系统的离散稳定性”一文的错误，给出了修正的结果．     

基于神经网络模型偶的投入产出建模（英文）

基于投入产出中使用和投入两个方向的非线性关系，本文利用神经网络技术建立了一种新的投入产出模型，并讨论了该模型在投入系数综合预测中的应用。文中报导了神经网络模型偶的修正了的反传训练公式。最后，中国广东省的仿真例子表明了所给算法的有效性和该建模方法的特点     

用PNN人工神经网对水泥28天抗压强度分类

研究了用ＰＮＮ人工种经网对水泥２８ｄ抗压强度分类的问题，以及提高分类精度的方法。最后，给出实验结果。说明了方法是可行的。     

宽带卫星网微波副载波光调制系统方案

为简化星上光调制过程和星间光路由,基于宽带卫星网的特点,利用微波副载波对激光的直接调制,提出了一种新型星上光调制技术方案,建立了系统分析模型,给出了具体的相关实现技术。该方案引入了“目标卫星流”聚合、交换的技术和副载波频率重用的新概念,有效减轻了卫星的处理负荷,提高了系统在微波层和光层对频谱资源的利用效率。仿真结果表明,通过实施波长控制技术和增加光调制指数等措施,可以有效提高系统载噪比。     

Application of support vector machines regression in prediction Shanghai stock composite index

0　IntroductionNeuralnetworks,inrecentyears,havebeensuccessfullyusedformodelingfinancialtimeseries.Researchesrevealneuralnetworkshavebetterresultsindescribingdynamiccharac teristicscomparingwithclassicalstatisticalmethods[1 3] .Back propagation (BP)neuralnetworkisamostpopularlyusedneuralnetworkmodelintheareaoffinancialforecasting .AlthoughBP’sstructureissimple ,ithaspowerfulabilityinsolvingvariousproblems.TherearealsoshortcomingswithBP :needsformanycontrolparameters,difficultyingettingsta…     

聚氨酯基互穿网络聚合物阻尼材料聚合工艺的研究

以合成的网状聚氨酯为基.采用"同步"互穿聚合物网络化技术、引入甲基丙烯酸甲酯聚合体系, 通过改变聚氨酯和聚甲基丙烯酸甲酯软硬段配比. 软段中异氰酸酯和羟基比例以及交联密度等因素,合成了一系列互穿网络聚合物(IPNs),通过正交实验设计考察了各因素的影响递次.确定出最佳合成工艺,并采用频率响应法测定了材料的阻尼性能,用PE-TMA热分析仪检测其玻璃化转变温度区间.