应用遗传算法求解计算机通信网的最佳路由─—一种新的遍历匹配选择法

求解计算机通信网的时延和路由选择是一个多约束条件的非线性优化问题，采用遗传算法求解是目前比较有效的方法。本文以遗传算法的基本思想为基础，提出了一种新的遍历匹配选择法，通过实例计算，采用这一选择方式的遗传算法能快速求出问题的全局近似最优解，且具有较高的计算精度。     

非线性信道判决反馈递归神经网络自适应均衡器

针对存在严重符号间串扰及轻度非线性畸变的数字信道，提出了一种判决反馈递归神经网络为均衡器，它将传统的线性信道判决反馈结构巧妙地融入递归神经中，在自适应训练时用期待２信号代替判决反馈信号。     

基于神经网络的自适应控制器的研究

本文研究了神经网络控制未知动态系统的可行性，提出了几种自适应控制结构，并研究了在不同条件下各种结构的性能变化，给出了不同条件下的仿真结果及一些结果分析。图１３，参４．     

神经网络解耦控制系统的分析

本文基于神经网络的理论研究提出了一种新的神经网络解耦控制方法，该方法以被控对象的一组实测数据作为样本，训练出用神经网络描述的逆动力学模型，并将它作为解耦控制器投入到控制系统中．对某二元精馏塔控制的仿真结果表明该方法是切实可行的．     

用开关电容实现Hopfield网络的一种新方法

提出了利用开关电容网络实现连续的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的一种新方法，它便于单片集成，实现的网络结构具有对寄生参数不灵敏的优点     

用于BP网络的样本添加法

提出了一种改善ＢＰ网络学习能力的样尊添加法，它是根据人类学习知识时存在遗忘现象而设计的。首先阐明其工作原理与学习算法；接着将它用于ＢＰ网络之中，以处理三倍冗 表决问题。     

基于通信顺序进程的计算机网络通信协议形式化描述

描述和设计计算机网络通信协议时，使用抽象的同步通信机制最为方便。但在实际中，使用异步通信机制将不可避免。基于霍尔的“通信顺序进程”和其他对通信协议描述与设计的理论研究结果，本文提出一个形式化方法，这个方法在不论使用何种实现通信机制的情况下都将保证通信协议的正确性     

数学神经网络(V)──某些数学方法的神经网络表示

继续研究数学神经网络，这里提出一种观点：人工神经网络可以作为数学的一种可视化手段．首先用例子指出几种熟知的数学方法可以用神经网络表达，然后讨论了线性规划、多目标线性规划、模糊线性规划以及模糊关系方程的神经网络形式．     

数字中继接口同步性能分析

分析了数字网中产生滑动的３方面原因，即传输系统的工作环境不稳定；失去时钟控制；网路节点的时钟偏差。通过对一种高集成数字中继接口结构的分析，指出数字中继呼损过高的原因之一是由于时钟倍频电路的性能不稳定，即传输系统的工作环境不稳定，从而导致交换系统时钟与传输系统时钟的不同步。为此本文提出了解决该问题的两种方法，且能满足电话业务的滑动率指标的要求     

UNIX操作系统下SOCKET网络编程

介绍了ＢＳＤ（ＢｅｒｋｅｌｅｙＳｏｆｔｗａｒｅＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）ＵＮＩＸ操作系统的ＳＯＣＫＥＴ（套接字）的网络编程思想，并给出客户机－服务器进行传输信息的编程方法。它是开发网络通信软件的基础