Principal component analysis using neural network

The authors present their analysis of the differential equation dX ( t )/dt = AX ( t ) - X^T( t ) BX( t)X( t), where A is an unsymmetrical real matrix, B is a positive definite symmetric real matrix,X E Rn ; showing that the equation characterizes a class of continuous type full-feedback artificial neural network; We give the analytic expression of the solution; discuss its asymptotic behavior; and finally present the result showing that, in almost all cases, one and only one of following eases is true. 1. For any initial value X0∈R^n, the solution approximates asymptotically to zero vector. In thin cane, the real part of each eigenvalue of A is non-positive. 2. For any initial value X0 outside a proper subspace of R^n,the solution approximates asymptoticaUy to a nontrivial constant vector Y( X0 ). In this cane, the eigenvalue of A with maximal real part is the positive number λ=Ⅱ Y (X0)ⅡB^2 and Y (X0) is the corre-sponding eigenvector. 3. For any initial value X0 outsidea proper subspace of R^n, the solution approximates asymptotically to a non-constant periodic function Y( X0 , t ). Then the eigenvalues of A with maximal real part is a pair of conjugate complex numbers which can be computed.     

改进QDPSO算法在BP网络训练中的应用

QDPSO（Quantum Delta-Potential-Well-based Particle Swarm Optimization）算法是基于量子空间的粒子群算法，对QDPSO算法进行了改进，结合Iris分类问题，应用到BP网络的权值优化中，并和基于标准PSO算法的方法进行了比较。实验结果表明：该算法性能优于所比较的两种算法，并且具有良好的收敛性和稳定性。     

神经网络在可靠性分析中的应用

应用人工神经网络对舰炮发生故障的发射炮弹数进行了预测。借助前馈神经网络对非线性函数的逼近能力，对发生故障的发射炮弹数进行了单步预测，并与使用灰色数列预测的结果进行了对比，验证了人工神经网络进行可靠性预测的可行性。     

pk元域上的方程∑no-1aixn-1-i=O

F是pk元域,n是正整数,xn-1+axn-2+…+an-2x+an-1=0(a≠0)是F上的方程.该文给出该方程在F中的根:(n,pk-1)-1个单根,或(n,pk-1)组互不相同的重根,或没有根;并给出根的求法与例子.     

地基基础-坝体体系动力特性及地震反应分析的有限元与无限元耦合法

编制了有限元及有限元—无限元耦合计算程序，利用其分析了广西源口拱坝在有限域及无限域地基下的动力特性与动力响应，并与常规刚性地基下坝体的动力特性、动力响应进行比较，得出结论：1．弹性地基下拱坝自振频率减小、动位移最大值增大；2．耦合分析法具有较高的精度和显著的经济性，是工程应用中值得推广的一种分析方法。     

大型电站锅炉主蒸汽温度的模块化阶梯式动态矩阵控制

针对淮南平圩电厂#1锅炉主蒸汽温度难以自动调节的问题,在充分了解系统特性、综合考虑各个扰动因素后,作者引入10个影响因素,提出了采用模块化、阶梯式动态矩阵控制方案,成功地解决了该厂2008t/h锅炉主蒸汽温度难以自动调节的问题,使其控制指标达到540±3℃之内,优于国家标准540±4℃.这一实施方案能解决大惯性、大时延及多扰动系统控制问题,具有在线辨识、滚动优化和实时反馈等优点.     

发酵过程混合神经网络模型及其仿真

提出了一种新型的发酵过程混合神经网络模型，该模型由非线性神经网络和线性神经网络两部分组成，由于非线性神经网络采用结构具有线形式的Flat网络，两个网络能够合并为同一表达式，并具有线性形式，可采用线性最小二乘法求解网络权值，与串联结构及串并联结构混合神经网络模型相比，该模型训练方式简单，并可方便地使用在线辨识算法。     

带的双闭子带和自由幂等元半环

给出带的双闭子带和它的性质及特征。在此基础上，给出加法半群为半格的幂等元半环簇中的自由对象。     

用GC/MS、GC分析中药前胡中白花前胡丙素、丁素和紫花前胡苷元

为快速鉴别中药白花前胡（Peucedanum praeruptorum Dunn.）和紫花前胡（Peucedanum decursinum Maxim.），用气相色谱/质谱（GC/MS），气相色谱法（GC）分别定性，定量分析白花前胡丙素（Pd-1a），丁素（Pd-Ⅱ）和紫花前胡苷元（Nodakenetin），在白花前胡中检出白花前胡丙素（M/Z 386）和丁素（M/Z 426)，但未检出紫花前胡苷元，在紫花前胡中检出紫花前胡苷元（M/Z 246），但未检出白花前胡丙素和丁素，线性关系：YPd-1a=1.111XPd-1a 0.021(n=6 r=0.9995)，线性范围：0.175～1.919μg，YPd-Ⅱ=1.189XPd-Ⅱ-0.013(n=6 r=0.9996),线性范围：0.086～0.950μg。YNodakenetin=0.901XNodkenetin-0.024（n=6 r=0.9999），线性范围：0.089～1.062μg，回收率：白花前胡丙素97.29%，白花前胡丁素98.81%，紫花前胡苷元96.34%，分析结果表明，不同产地药材样品中各自特征成分含量不同，分析中未能找到白花前胡和紫花前胡苷元共有的相同的有效成分或指标性成分。表明可用GC/MS区分白花前胡和紫花前胡苷元，但未能用统一的化学对照品进行质量控制。     

基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测

提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中 ,设计了一个三层RBF网络结构 ,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质。仿真结果表明 ,RBF网络模型对混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的一步及多步预测精度。采用RBF网络进行混沌时间序列的建模和预测能够取得比其它方法好得多的效果。