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。     

非光滑极小极大神经网络收敛性分析

利用非光滑分析的理论讨论了非可微鞍泛函的ｍｉｎｉｍａｘ问题，并建立非光滑神经网络来求鞍泛函的鞍点，在适当的条件下，利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ理论讨论了网络的收敛性怀稳定性。     

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．     

基于神经网络和模糊逻辑的智能火灾探测

探讨了一种基于模糊逻辑和前馈神经网络的火灾探测和自动报警的方法．该方法以半导体感温，离子感烟和湿度模拟传感量为基本特征，并附加其相应的趋势特征对神经网络进行训练．神经网络所对应的明火概率和阴燃火概率输出，经过模糊判决器后检测火灾现象是否发生．实验表明利用传感量的趋势特征和模糊逻辑判决的自动探测系统，能够及时准确地检测出火灾，为火灾报警提供了一种新的有效的方法     

知识库系统中的信息平行处理方法

采用模糊逻辑系统和产生式神经网络作为工程型知识库系统中信息平行处理的基础。在模糊决策系统中，状态空间中每个决策步骤依据知识库中的规则集，按模糊匹配度予以评价和平行处理。定义网络结点物理意义的产生式神经网络可改善其处理效果。由选择分离器和化学反应器两个实例阐明了平行处理的原理和方法。     

神经网络反传模型的理论与应用研究体会

神经网络及神经计算的新理论，模型，方法及应用受重视，并用于解决某些诸如模式识别，组合优化，语言理解等复杂问题，得到系列可喜的理论成查与实际应用。我们业已将神经网络反传模型应用于多元校正，有机合成，模式识别，构效关系及分子设计等方面。     

稳定焊接过程神经网络控制系统计算机仿真

建立了控制ＣＯ２焊飞溅的神经网络控制系统并对该系统进行了仿真．构成仿真系统的逆模型、正模型和差值模型均采用了改进的ＢＰ算法，用典型的样本集对这三个模型进行了训练，分析了影响仿真效果和响应品质指标的因素，初步确定了一种最佳的控制方式．     

Sigma—pi神经网络激发函数特征

研究了ｓｉｇｍａ－ｐｉ这一类神经网络激发函数的特征，给出能作为这类激发函数的充要条件，并具体给出了其表达式。     

神经网络训练的分解重组算法

本文介绍了把线性不可分问题分解为一系列线性可分子问题、对线性不可分问题进行求解的网络分解重组算法．还证明了该算法的收敛性．实例研究表明：该算法不仅可以得到神经网络的隐层空间目标和隐层单元数，而且提高了对线性不可分问题的求解速度，因此是一个非常有效的神经网络训练算法．