基于神经网络的液压柱塞泵松靴故障诊断

应用人工神经网络技术,对轴向柱塞泵壳体振动信号的功率谱进行了再处理,有效地诊断出了泵的松靴故障,为液压泵的故障诊断提供了新的途径。     

利用神经网络预测混凝土的抗压强度

应用人工神经中的神经元网络理论,预测混凝土的抗压强度值,探讨出一条预测混凝土抗压强度的理论方法,其结果具有较高的精确度。     

神经网络多参数诊断法

讨论了机械故障诊断中采用多参数诊断法的必要性,阐述了神经网络理论用于多参数诊断的理论依据,归纳了神经网络多参数诊断法的实施步骤,并以滚动轴承故障诊断为例,对该方法进行了实验验证,证明了该方法的实用性。     

稀土烯丙基化合物的研究（XIV）：含茚基多核稀土2—甲基烯丙？…

用无水稀水氯化物与２－甲基烯丙基氯化镁反应,合成了稀土２－甲基稀丙基化合物（Ｃ４Ｈ７）２ＬｎＣｌ５Ｍｇ２（ＴＨＦ）４（Ｌｎ＝Ｃｅ,Ｐｒ,Ｎｄ和Ｓｍ;式中ＴＨＦ为四氢呋喃）。该化合物与茚作用,获得了对空气与湿气敏感的含茚基多核稀土２－甲基烯丙基配合物。经元素分析、红外光谱、质谱及摩尔电导的测定,该化合物的组成为（Ｃ９Ｈ７）３（Ｃ４Ｈ７）Ｌｎ２Ｃｌ８Ｍｇ３（ＴＭＥＤ）３（式中ＴＭＥＤ为四甲基乙二胺）。     

基于神经网络的股市预测

本文研究了基于神经网络的股票预测方法．针对目前存在的问题,提出了联合Davidon最小二乘算法及遗传算法来综合训练网络结构和权值的新方法．经对上证指数的模拟预测表明,通过合理地选取参数,可获得满意的预测效果．     

节点自删除神经网络及其在磨粒识别中的应用

在前向多层神经网络的基础上,提出了一种新的节点自删除神经网络模型。该神经网络根据隐层节点输出的相似性能够自动地进行网络节点的删除。对网络中冗余节点的删除,使网络尺寸得到优化,这一定程度上也解决了前向多层神经网络的推广性和学习问题。在Ｐａｒｔｙ－４问题的实例中,通过对惯性ＢＰ算法网络和该节点自删除网络的比较,充分说明了该节点自删除神经网络在各方面的优越性。铁谱磨粒识别一直是一个困难的课题,应用自删除神经网络模型在该实例中,也取得了较好的识别效果。     

径向粘滞力对含三维磁场等温薄盘不稳定性的影响

吸积盘中由于吸积物质的径向运动,盘内物质间沿径向的粘滞力将会对盘的性质产生影响,本文着重研究了径向粘滞力对三维磁场的等温薄盘稳定性的影响问题,结果发现,径向粘滞力的引入不会产生新的稳定或不稳定模式,且不改变粘滞模式的稳定性质,但对磁声波模式的稳定生有较大的影响,这一影响的大小与扰动波长和盘的不同区域有关,本文还对径向粘滞力对盘的稳定性影响作了物理解释。     

用脉冲控制法抑制非线性系统中的混沌

本文讨论了利用脉冲控制法对高维离散神经元系统和非自治的细胞神经网络进行控制,并通过数值仿真实验证实用很小的外部激励就能控制住混沌。该混沌控制方法对于非线性混沌系统的控制具有简单、实用的特点,且广泛适用于多种动力学系统。     

软磁Fe基纳米微晶的穆斯堡尔谱研究

对纳米软磁合金Ｆｅ７３Ｃｕ１Ｎｂ１．５Ｍｏ２ｓＩ１２．５Ｂ１０的制备态和各退火态的室温Ｍｏｓｓｂａｕｅｒ谱研究,发现非晶相的超精细内场存在高场和低场两部分,     

混合型神经网络专家系统

本文在分析传统人工智能与神经网络信息处理的各自特点的基础之上,指明二者相互结合的必然性,并给出了混合型神经网络专家系统的框架。