神经网络技术在测井相分析及水淹层判别中的应用

以测井相分析和常规测井资料定性识别水淹层的理论为基础，运用神经网络技术，对勘探阶段的探井进行了沉积相识别，并对油田开发阶段的水淹层进行了级别划分．对长庆、大港等油田的４口探井进行了测井相分析，并对２０多口开发井的单井进行了评价．结果表明，神经网络技术可以有效地应用于油田勘探开发测井中．     

神经网络专家系统在试井解释中的应用

论述了应用专家系统和人工神经网络自动识别试井解释模型的新方法．首先应用人工智能对试井解释模型的压力导数图进行识别，建立了用专家系统构成模块式识别系统；然后应用人工神经网络实现试井解释模型识别；该系统能根据新的试井资料识别试井解释模型；最后，神经网络和专家系统相结合用于试井解释．油田实际试井数据的识别结果说明该方法是一种非常有效的识别方法，对不完全的，有噪声的试井数据也能有效地识别，识别准确率较其它方法都有较大提高     

煤与瓦斯突出的神经网络预测分析

煤与瓦斯突出是一个复杂的过程 ,做好预测预报工作显得尤为重要。本文通过建立煤与瓦斯突出的人工神经网络预测模型、原始样本的学习 ,可预测待报样本的突出情况 ,并进行了实例分析。经过检验 ,该预测模型的预测精度较高。图 1 ,表 2 ,参 3。     

2,5——二(2′—苯氧乙酸乙酯)—1,3,4—噻二唑的合成研究

本文报道了２，５—二（２′—苯氧乙酸乙酯）—１，３，４—噻二唑的合成，使用相转移催化剂ＴＢＡＢ以及无机混合碱ＫＯＨ—Ｋ２ＣＯ３，可使产率达６４．５％。     

余数制神经网络

提出了一种新的神经元模型，其数据和权值用余数制表示，称之为余数制神经元。它的处理能力等效于一些多层感知机模型。同时提出用中国余数定理重构信号，等效于神经元之间的非线性连接，将此模型用于分类，其单层网络可用于解高阶和边界模糊问题。     

基于遗传算法的变结构神经Petri网模型

将Ｐｅｔｒｉ网理论引入到神经网络模型的研究中，依据生物学神经系统的可塑性，通过适当扩展规范Ｐｅｔｒｉ网，建立了人工神经元状态转化的Ｐｅｔｒｉ网模型，在此基础上给出了利用遗传算法设计变结构神经Ｐｅｔｒｉ网的方法，该方法不仅可以得到满足要求的网络参数，而且能对网络的拓扑结构进行优化，仿真结果验证了该方法的可行性。     

容错控制系统的一种神经网络控制策略

基于神经网络的函数逼近能力及其容错性，提出了一种神经网络容错控制策略；首先利用系统重构的方法设计控制系统在各种故障情况下的控制律，然后采用一个神经网络来学习这些控制律的特性，学习结果后，将该神经网络作为控制器对系统实验控制，对一个具体的线性控制在传感器故障情况下的神经网络控制进行了仿真研究，结果表明：神经网络控制器能够代替系统原有的控制器，而且在系统发生未知故障时，同样具有容错性。     

求解绝对极小拟合问题的神经网络方法

提出了一个解绝对极小拟合问题的神经网络，并证明它的全局收敛性，该网络的优点是没有选择惩罚参数的困难，稳态解对应最优解，及网络电路中不含变量间的模拟乘法器。     

基于神经网络的快速分组交换的输入访问控制

提出了基于神经网络实现用于ＢＩＳＤＮ的快速分组交换的输入访问方案。引入输入访问控制是为了提高交换机的吞吐率。由于它属于组合优化问题，可采用连续型Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络实现。给出了能量函数、网络参数、连接矩阵及计算机模拟结果。     

SOFM和HMM在矢量量化码本优化中的应用

在语音压缩编码中，矢量量化占有很大比重和计算量。码本的好坏与方法的选择有很大关系。将基于神经网络的ＳＯＦＭ（自组织特征映射算法）和ＨＭＭ（隐含马尔可夫过程）应用于矢量量化，从而产生更为优良的码本。