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。     

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。     

用于单相异步电动机变频器的研究

从理论上论述了单相电容电动机变频调速的可行性，在对称运转的条件下导出了单相电容电动机的电压频率关系式，并给出了相应的电压型逆变器的原理图．应用矢量法分析了该变频器的输出波形，并据此提出了一种新型的脉宽调制（ＰＷＭ）波产生方法．实验结果表明：在指定的频率范围内，单相电机速度可调，运行状态良好．     

基于模糊神经网络的盾构造型器

本文介绍基于模糊神经网络的盾构选型器的原理，构成与特点，试验表明，该选型器具有很强的选型能力与自学习能力，同时系统操作维护方便有很好的实用价值。     

现场总线网络通信模型中的逻辑链路层

针对现场总线网络的实时应用特征，构造以ＬＡＮ为基础的ＦＣＳ网络通信模型，目的是研究ＬＬＣ子层中ＦＢＣＯＳ，ＦＢＣＬＳ，优先分配，ＲＴＶＣ和预约等时间约束，解决传统ＬＡＮ所无法解决的实时连接问题，保证其实时应用的可靠完成．结合上述目标构造了实时意义下面向链接、无链接、优先分配、虚电路和预约等老概念新方法，对其时间限定范围从简单最佳效果送取需求到一般限定性需求进行了模拟研究．结果不但实现了时限需求消息集的规划算法，而且保证了该需求被实时应用所满足     

校园计算机网络建设与图书馆自动化

本文介绍了校园计算机网络的建设规划，重点叙述了校园网建设的总体目标和策略、网络结构以及网络体系结构和协议，具体讨论了校园网建设中图书馆自动化的发展策略。     

人工神经网络与小波变换

相应于人工神经网络逼近非线性系统问题引入了一种亲的小波变换并研究了其性质，作为推论，给出了Ｌｐ范数下定理的一个构造性证明。     

一种指数型动态神经网络的定性分析

研究了由Ｔ．Ｄ．Ｃｈｉｕｃｈ和Ｒ．Ｍ．Ｇｏｏｄｍａｎ在１９８８年提出的指数型动态神经网络，给出了给定标准模式为该网络稳定点的一个简明的充分条件，并得到了这类稳定点的一步收敛半径。指出在概率意义下系统不存在伪稳态。     

神经网络自适应模糊控制器设计与应用

把神经网与模糊系统相结合，提出一种基于神经网络的自适应模糊控制器，这种控制系统由模糊神经网络控制器和模糊网络组成，具有自适应学习能力，仿真结果以及应用于温度控制系统中，其鲁棒性明显优于一般Ｆｕｚｚｙ控制。     

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。