混沌神经网络在分离叠加模式和信息恢复中的应用

提出了一种改进的混沌神经网络模型，该模型具有两个特点：①能从叠加模型恢复出被记忆的正确信息；②能通过部份信息恢复被记亿的全部信息．设计了一系列的仿真实验证明了所提模型的有效性。     

酰基双烯酮重排反应的理论研究

采用量子化学从头算方法在 HF/6-3 1 G* *及 MP2 /6-3 1 G* *水平上计算了甲酰基双烯酮及苯甲酰基双烯酮的重排反应机理 .结果表明 ,两反应均为简单基元反应 ,反应中的 H原子 (或 C原子 )和邻近的 3个 C原子形成了具有四元环结构的对称过渡态 ,两反应的活化势垒分别为 1 5 0 .83 k J·mol- 1和 1 46.45 k J·mol- 1(MP2 /6-3 1 G* * 水平 ) ,这与苯甲酰基双烯酮需要在 5 5 0℃的高温下才能发生重排反应的实验事实一致 .     

交通噪声预测的神经网络模型

运用 Matlab语言编程 ,构造预测交通噪声的 LM算法 BP神经网络模型 ,把预测因子 (轻、重型车流量、平均车速、受声点距路肩距离、敏感点高差 )作为样本输入到网络模型 ,噪声等效声级作为样本输出 ,反复训练网络 ,通过增加隐含层节点数、改进算法 ,以降低误差 ,缩短训练时间。     

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。     

纳米复合Ti(C,N)基陶瓷烧结晶粒长大的特性

利用材料热力学原理，推导出纳米复合Ti(C，N)基金属陶瓷烧结过程中，晶粒生长速度与大、小颗粒半径之间的关系，并结合实验结果进行了分析．结果表明：纳米复合金属陶瓷在烧结的开始阶段，大晶粒的长大速度呈加速趋势，当大晶粒长大到一定程度时，其长大速度达到最大值，随后，速度逐渐减慢．采用放电等离子烧结、脉冲烧结等方法有可能进一步减小小颗粒的半径．Mo、WC、TiN的加入，抑制了沉淀—析出过程的进行，对晶粒的长大有一定的抑制作用．     

径向柱塞泵电液比例排量的模糊积分复合控制

在液压控制系统中,采用传统的PID控制策略难以达到高精度的要求。本文提出一种模糊-积分复合控制策略,大偏差时采用模糊控制,小偏差时采用积分控制,由此构造的控制器满足液压系统响应速度快,超调小,没有稳态误差的要求。     

偏置式推杆盘形凸轮机构主要设计参数的简明确定方法

主要分析了偏置式推杆盘形凸轮机构的主要尺度参数与所给定运动参数之间的关系，并提出了基圆半径r₀，偏距e等的取值原则与方法，从而准确无误地确定凸轮的主要参数，或是把此参数作为设计变量的初值。     

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。     

带径向函数的粗糙核的Marcinkiewicz积分算子在乘积空间上的有界性

研究了带径向函数的粗糙核的Marcinkiewicz积分算子 μΩ ,b在乘积空间Rn×Rm(n ,m≥ 2 )中的有界性 .在Ω∈L(log+ L) 2 (Sn - 1×Sm - 1) ,b(|x|,|y|)∈l∞(Lq) (R+ ×R+ )条件下 ,证明了 μΩ ,b是Lp(Rn×Rm)有界的 ,这里当 12时 ,q′

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