基体改性对碳/碳复合材料烧蚀率影响的神经网络模拟

将人工神经网络的典型模型－－误差后传播（BP）算法用于改性的碳／碳复合材料氧化烧蚀率的研究，建立了碳／碳复合材料改性添加剂组成－氧化烧蚀率BP网络模型。研究结果表明，所建模型较好地反映了添加剂含量与试样氧化烧蚀率间的内在规律，预测的氧化烧蚀率与实验值间的误差小于0．32％。将模型筛选出的最优添加剂配方用于基体改性，试样的氧化烧蚀率下降49．3％，说明将人工神经网络用于基体改性是可行和有效的。     

基于人工神经网络的地下矿山岩层移动研究

提出了采用人工神经网络方法进行地下金属矿山岩层移动预测，结合模糊数学对选取的地表移动影响因素进行了处理．计算结果表明，所选取的各因素之间及其与岩层的移动角之间存在着较强的非线性关系，移动角的大小与选取因素有着密切的联系，进而从理论上证明可以预测由于开挖引起的岩层和地表移动的范围问题．     

M-P人工神经网络用于核电站故障诊断系统

按照实际情况,将人工神经网络M-P模型应用于核电站机组故障诊断系统的部分诊断网络。根据核电站故障诊断信号和故障事件特点,提出在特定诊断网络中使用M-P模型的可能性和具体构建诊断网络的方法,对其优缺点进行了比较。使用M-P模型对核电站重要厂用水系统建立了简单诊断网络,进行了验证。该模型简单直接,可以避免若干使用其他人工神经网络模型时遇到的问题。该模型与其他模型结合使用于核电站故障诊断系统,尤其在处理逻辑判断性较强的诊断任务时,可以达到更好的效果。     

分布式的网络性能管理专家系统模型

根据目前计算网络管理的需要，提出分布式和智能化的管理体系结构．建立了基于人工神经网络的网络性能管理专家系统的模型，并给出一个设计实例，在实例中重点介绍了数据传换和训练样本集的设计。     

冻粘土三轴流变特性的神经网络预测

针对冻粘土特殊的物理力学性质，通过详细的冻粘土三轴应力条件下长期蠕变实验，讨论了温度，轴压，围压三种因素对冻粘土蠕变特性的影响，并利用人工神经网络（ANN）方法对冻粘土三轴流变特性进行了预测，建立了BP网络模型，预测结果与实验值吻合，因而具有一定的理论和实用价值。     

人工神经网络预测离子色谱分离条件

 以EDTA为淋洗液,用均匀试验设计法研究了高Cl^-浓度下Cl^-与NO₂^-,NO₃^-的分离条件.将实验条件和实验结果作为BP神经网络的训练集,同时对网络的结构和训练速率进行筛选和优化.经过2567次训练后,网络训练误差达到10^-5.对训练结果的考察表明,人工神经网络以较少的实验数据成功建立了离子色谱分离条件的预测模型,最大相对误差仅为0.85%.     

非线性电路故障诊断模型的建立及神经网络求解的方法研究

分析并推导了含有非线性流控型电阻元件和非线性压控型电阻元件组成的非线性电阻网络的故障诊断方程，这是以支路故障标志量为未知的一组线性代数方程。在推导非线性元件的“故障标志量”时，消除由工作点变化引起的电参量的变化，保留由伏-安特性变化引起的电参量变化，它标志非线性元件本身发生了故障；文章还提出一种神经网络，可在线快速求解非线性电阻网络的故障方程的解，从而可在线对故障进行定位。     

神经网络在电子海图系统中的应用研究

提出了一种基于人工神经网络的第图点状符号自动生成的方法，通过研究用扫描仪扫描纸质海图所得的象素电子海图文件，分析出海图中的符号在象素文件中的表示特征，并根据这些特征分割出待识别的区域，再利用误差反传（ＢＰ）神经网络进行识别，以达到完成象素电子海图符号矢量化的目的。利用这种方法成功的完成了电子海图符号的自动识别．     

边坡工程反馈设计研究的人工神经网络方法

提出并建立了高陡岩体边坡工程反馈设计人工神经网络方法，开发了rsfdANNet软件系统，给出了该理论的背景及基础，讨论了rsfdANNet特点及对有关问题的处理技巧，最后给出了它用于边坡稳定性分析评价的研究案例。     

可装配性设计系统——IDFA

介绍了可装配性设计系统——IDFA(Integrated Design for Assembly)的研制情况.系统的可装配性评价建立在三维CAD系统的基础上,讨论了CAD与DFA的信息共享问题,可装配评价问题和可装配性重设计建议的实现方法等.