神经网络自适应控制器设计

对前馈神经网络用于动态系统的辨识、自适应控制进行了分析和数学推导，给出了自适应神经网络控制器的设计方法．最后通过仿真实例进行了说明．     

并行树型机模拟系统的研究

介绍了一种树型ＭＩＭＤ机的模拟系统Ｐ－Ｓｉｍｕｌａｔｏｒ。该系统采用模块式结构设计，用户可根据需要任意选择所需要的结点个数，具有很强的灵活性和通用性。Ｐ－Ｓｉｍｕｌａｔｏｒ是在ＶＡＸ１１／７８０机上用Ｃ语言实现的，它通过进程及进程间通讯来模拟并行机系统中的处理机结点及结点之间的通讯，达到了很好的模拟效果。将Ｐ－Ｓｉｍｕｌａｔｏｒ用于并行归并、并行排序等算法。研究表明，Ｐ－Ｓｉｍｕｌａｔｏｒ具有良好     

神经网络在成组技术方面的应用

阐述了成组技术及其在高级制造技术中的作用，在此基础上描述了神经网络在零件编码分类系统中的应用以及用神经网络设计制造单元的方法。     

统计模式识别的研究

模式识别的基本目标就是在有监督和无监督的情况下进行分类,在模式识别的各种模型中,基于统计的方法已经被广泛的研究并应用于实际.一些新的技术和方法的引入（神经网络和支持向量机方法）也促进了该领域发展,文章研究了基于统计的模式识别的进展情况,给出了模式识别的概念、原理、方法并对各种方法进行了相关的评述.     

乳清酸的2.5次微分示波极谱法测定

拟定了乳清酸的2.5次微分示波极谱测定新方法.结果表明在0.8 mol/L HCl介质中,乳清酸产生一灵敏的极谱还原波,峰电位Ep =-0.77 V(vs.SCE);其2.5次微分极谱峰峰电流ep″与乳清酸浓度在4.0×10-8～4.0×10-5 mol/L范围内呈良好线性关系(r=0.999 6,n=9),检测限为1.0×10-8 mol/L;13次平行测量4.0×10-7 mol/L乳清酸的峰电流,所得RSD为1.8%.该方法可直接用于测定牛奶中乳清酸的含量.     

论产品开发中的并行设计

我国制造企业普遍存在的问题是缺乏新产品的设计与开发能力 ,他们迫切希望缩短产品的开发周期、降低成本、提高质量。在这种形势下 ,并行设计应运而生。文章主要阐述了运用并行设计开发新产品的必要性、关键因素和所取得的成效     

Distributed and Parallel Component Library

Software component library is the essential part of reuse-based software development. It is shown that making use of a single component library to store all kinds of components and from which components are searched is very inefficient. We construct multi-libraries to support software reuse and use PVM as development environments to imitate Iargescale computer, which is expected to fulfill distributed storage and parallel search of components efficiently and improve software reuse.     

基于神经网络的无刷直流电机预测控制的仿真研究

在无刷直流电动机高性能速度跟踪系统中，由于PI控制的滞后性，无法根据未来动态行为产生较为理想的PWM波形。针对PWM发生器一无刷直流电动机系统，提出基于神经网络的PWM预测控制方法。采用离线训练和在线修正的方法，通过对PWM发生器-无刷直流电动机系统动态行为的在线估计，建立了系统的神经网络模型。最优控制器根据神经网络模型的输入、输出响应产生合适的PWM波形。在Matlab／Simulink环境建立了模型并进行了仿真，结果表明，较之PI控制器，神经网络预测控制具有更好的动态响应性能。     

基于对偶基的比特并行算法实现RS编码

以DVB-C系统中的RS编码为例，参照Berlekamp比特串行乘法器，提出了一种基于对偶基的比特并行乘法器的方法来实现RS编码器，可以达到较高的吞吐率，从而可以采用FTGA／CPLD实现高速RS编码。